Блог·20 July 2016

Применение машинного обучения для прогнозирования факторов отказов и конверсии

Сотрудники Google Дэниел Эн и Пэт Минэн опубликовали результаты недавнего исследовательского проекта, направленного на определение факторов, которые влияют на показатели отказов и конверсии на сайтах, обслуживающих электронную коммерцию

Используя разработанную совместно с SOASTA модель машинного обучения, Дэниел и Пэт установили, что скорость и производительность работы сайта могут значительно повлиять на уровень отказов на сайте в сфере электронной коммерции. Иными словами, чем медленнее загружается и чем сложнее устроена страница, тем выше доля отказов и ниже уровень конверсии. Это подтверждает выводы ряда проведённых ранее исследований и демонстрирует потенциал применения технологий AMP (Ускоренные мобильные страницы) в области электронной коммерции в мобильном интернете.

Применение машинного обучения

✻ ✻ ✻

Понравилась статья? Поделитесь с друзьями:

AMP версия ⚡

Ускоренные мобильные страницы AMP HTML – это технология от Google, которая обеспечивает очень быструю загрузку вашего сайта на смартфонах и привилегии в поисковой выдаче.

2 990 ₽/мес.

Подробнее