Все мы хоть раз искали что-то на маркетплейсах. И получали в выдаче совсем не то, что искали. Например, ищешь "OnePlus Ace 5" по минимальной цене - а в топе выдачи "OnePlus Смартфон Oneplus ACE 6T". Показывается в маркетплейсе все красиво, товар со скидкой 58%, вот только это другая модель. А если отсортируешь выдачу по цене, от самого дешевого товара, то вообще могут полезть чехлы, защитные пленки и самые дешевые телефоны этого бренда.

Мы в YoloPrice каждый день наблюдаем это в промышленных масштабах, и решили поделиться цифрами: у каких площадок поисковая выдача действительно отвечает на запрос, а у каких превращается в лотерею.

Что такое YoloPrice

YoloPrice - это мобильное приложение, которое помогает пользователю находить нужный товар и не переплачивать: сравнить предложения, поставить товар на мониторинг и получить уведомление когда цена на него достигнет минимума, в общем приложение, которое убирает из процесса покупки лишнюю рутину. Сейчас мы готовим к запуску полноценного AI-агента, который возьмёт на себя весь цикл - от «мне нужен ноутбук для учёбы за разумные деньги» до выкупа в момент снижения цены.

Одна из функций YoloPrice, о которой пойдёт речь сегодня - фильтрация поисковой выдачи. Работает она просто с точки зрения пользователя: вы вводите запрос, мы получаем выдачу маркетплейсов и интернет-магазинов по этому запросу и удаляем из неё всё лишнее, оставляя только товары, которые действительно соответствуют тому, что вы искали. Никаких "похожих товаров", "вам может понравиться" и SEO-паразитов - только релевантные позиции.

Почему это сложнее, чем кажется

Важный нюанс: приложение YoloPrice работает не с каталогом маркетплейсов и полным описанием товаров, которые оставляют продавцы, а поверх готовой выдачи площадки. То есть маркетплейсы уже применили весь свой поисковый движок, все свои ранжирования и посчитали эти товары релевантными, а наша задача найти среди них ошибки. И сделать это нужно за милисекунды на основании поисковой выдачи: изображения товара, его названия и цены, ведь больше в поисковой выдаче ничего нет. Это задача строго сложнее той, которую решает сам маркетплейс: у него есть полные карточки товаров, характеристики, описания от продавцов, категорийное дерево и пр. У нас только то, что видно в самой выдаче: название позиции, изображение и цена.

При этом ни один из этих сигналов нельзя назвать надёжным сам по себе. Названия товаров - это очень шумный источник: маркетинговые эпитеты, SEO-добавки, неполные наименования, десятки форматов записи одних и тех же характеристик. Цена в лучшем случае работает как проверка на здравый смысл: одинаковые товары могут отличаться по цене в разы, а совершенно разные будут стоить одинаково. Как мы выкручиваемся из этой ситуации - это тема отдельной статьи, но если коротко: под капотом несколько уровней проверок, которые отрабатывают за миллисекунды, минимально задерживая выдачу для пользователя. Точность фильтра мы постоянно измеряем на размеченном эталоне: по строгим правилам мы разметили уже миллионы пар "поисковый запрос" - "товар". И именно этот эталон стал побочным продуктом, из которого родился сегодняшний рейтинг.

Методология

Раз мы размечаем выдачу площадок, чтобы контролировать качество собственного фильтра, у нас накопился любопытный датасет: для реальных запросов реальных пользователей YoloPrice каждая позиция выдачи каждой площадки получила метку "соответствует товар запросу" (target = 1) или "нет" (target = 0). Разметка ручная, по строгой инструкции: «похожий, но другой» товар - это нерелевантная позиция. Мы уже несколько раз подходили к автоматизации разметки, создавали AI-агента для этого, но точность его работы хоть и выоска (более 95%), но нам это не подходит. Мы не можем перекладывать шум разметки в свои модели, поэтому точность нашей разметки 99,9%.

В срез, по которому построен рейтинг, вошли запросы за три месяца 2026 года по 8 маркетплейсам. Запросы - товарные, преимущественно с конкретикой: модель, объём памяти, комплектация. Но встречаются и категорийные. В общем сплошной поток обычных запросов обычных пользователей.

Метрика простая и честная: доля позиций выдачи с target = 1 - то есть какая часть того, что площадка вернула на запрос, действительно ему соответствует.

Что мы видим в этих цифрах

Первое: самую релевантную выдачу из всех площадок сейчас показывает Авито с точностью выдачи 47,9%. Отчасти это объясняется самой моделью площадки: выдача состоит из объявлений, и у Авито меньше стимулов разбавлять её «похожими» и рекламными позициями, чем у классических маркетплейсов. Отрыв от универсальных маркетплейсов заметный. Будем следить, удержит ли Авито лидерство в дальнейшем.

Второе. Даже у лидеров среди крупных маркетплейсов больше половины выдачи по конкретному товарному запросу — не то, что искал пользователь. Wildberries показывает лишь 40,7 % релевантных позиций, Ozon 31,2 %, Яндекс Маркет 24,3 %. Это не значит, что поиск у них «сломан»: у крупных универсальных маркетплейсов выдача сознательно разбавляется похожими и сопутствующими товарами — так устроена их экономика. Но для пользователя, который ищет конкретную вещь, как минимум каждая вторая карточка в ленте оказывается лишней.

Третье наблюдение. У AliExpress к обычному разбавлению добавляется специфика площадки: обилие вариаций, реплик и креативных названий, из-за чего релевантной является лишь каждая седьмая позиция.

Четвёртое. Низ таблицы. У М.Видео и Магнит Маркета доля релевантных позиций в разы ниже, чем у лидеров, но интерпретировать это надо аккуратно. Значительная часть запросов наших пользователей просто выходит за пределы ассортимента этих магазинов, а поиск вместо пустого результата возвращает «хоть что-нибудь». С точки зрения площадки это, возможно, осознанная стратегия удержания. С точки зрения пользователя, который ищет конкретный товар, честный ответ "у нас такого нет" был бы полезнее ленты случайных позиций, поэтому в нашем рейтинге такая стратегия закономерно наказывается.

И пятое: небольшие специализированные площадки в верхней части таблицы (например, Ютека) выигрывают как раз за счёт узости, чем уже домен, тем проще держать выдачу чистой.

Важные оговорки

Мы намеренно не называем этот рейтинг «объективным качеством поиска» площадок. Запросы взяты из трафика наших пользователей, а значит, отражают их категорийный профиль; у площадок разный ассортимент, и запрос вне ассортимента почти гарантированно даёт нерелевантную выдачу; наконец, разметка по видимой части карточки, как её видит покупатель в ленте. Но именно поэтому рейтинг честен в главном: он показывает, что реально видит человек, вбивший конкретный запрос, а не то, что происходит внутри поискового движка.

Вместо заключения

Пока маркетплейсы оптимизируют выдачу под свои метрики, мы в YoloPrice оптимизируем её под одну единственную: нашёл ли пользователь то, что искал. Если вам интересно посмотреть, как выглядит выдача вашего любимого маркетплейса после того, как из неё убрали всё лишнее, попробуйте YoloPrice. А в следующих частях серии мы разберём, как качество выдачи меняется по категориям товаров, что происходит с релевантностью в глубине выдачи (спойлер: первые позиции и сотая позиция - это два разных поиска).

Будем рады вопросам и критике методологии в комментариях.