Авито Подработка: замена ручных правил ML-моделью распределения субсидий
Описание проекта
Двухслойная система. Первый слой — price-response модель на CatBoost с монотонными ограничениями по ценовым признакам, предсказывающая вероятность закрытия слота в зависимости от цены и параметров смены; для борьбы со смещением данных задача сформулирована в трёх классах с использованием данных A/B-тестов. Второй слой — алгоритм распределения ограниченного бюджета субсидий по сегментам через линейное программирование в постановке задачи о рюкзаке, решаемое солвером CBC на дискретной сетке цен. Пайплайн работает еженедельными батчами.
Вендор и технология: Авито, связка CatBoost с монотонными ограничениями и линейного программирования.
Задача
Надбавки к оплате исполнителям («ontop») раздавались по ручным бизнес-правилам. С ростом продукта комбинаций сегментов стало тысячи, правила перестали масштабироваться, а широкие A/B-тесты на них было не поставить.
Цели внедрения
-
Снизить долю расходов на субсидии SubGMV
-
удержать Fill Rate и число закрытых слотов
-
заменить ручные правила обучаемой моделью
-
уложиться в фиксированный бюджет субсидий
-
получить возможность честно A/B-тестировать политику
Результаты
-
Результаты
-
SubGMV ontop −12,04% (значимо при α=0,0001)
-
сумма ontop-ов −9,32% (значимо при α=0,05)
-
закрытые слоты +4,8% (незначимо)
-
GMV +3,09% (незначимо)
-
выручка +3,12% (незначимо) Финансы
-
Расходы на надбавки снижены на 9,32%, доля субсидий в GMV — на 12,04% Нагрузка и масштаб
-
Все пользователи Авито Подработки Сроки
-
A/B-тест 2 недели, делёж 50/50, еженедельный батч-пайплайн в проде; публикация 12.08.2026
Стоимость проекта
Расходы на надбавки снижены на 9,32%, доля субсидий в GMV — на 12,04%