Değerlendirme · E-ticaret

E-ticaret için ürün verisi sınıflandırma

Büyük kataloglarda asıl sorun ürünü listelemek değil, doğru kategoriye ve doğru özelliklere bağlamaktır. Zero-Shot ürün başlığı, açıklaması ve görselinden kategori ve özellik çıkaran modeller kurar; doğruluğu ortalamada değil kategori bazında ölçer, çünkü hata her zaman belli kategorilerde toplanır.

Ne kuruyoruz

01Başlık, açıklama ve görselden kategori ataması yapan sınıflandırıcı
02Renk, beden, malzeme, uyumluluk gibi özelliklerin metinden çıkarılması
03Aynı ürünün farklı tedarikçilerden gelen kayıtlarını eşleştirme
04Kategori bazında doğruluk raporu ve düşük güvenli kayıtların elle onay kuyruğu
05Pazaryeri kategori ağacına eşleme (her pazaryeri farklı ağaç kullanıyor)

Nasıl ilerliyor

01
Katalogdan örnekleme
Her kategoriden ve her tedarikçiden örnek alınıyor. Yalnızca en büyük kategoriden örnek almak, ölçümü olduğundan iyi gösteriyor.
02
Katalog ekibiyle etiketleme
Doğru kategori ve özellikler katalog ekibi tarafından işaretleniyor. İki kişinin farklı işaretlediği vakalar önce çözülüyor.
03
Güven eşiği
Model her tahminin yanına güven değeri veriyor. Eşiğin altındakiler otomatik yazılmıyor, onay kuyruğuna düşüyor.
04
Kuyruğun küçültülmesi
Onay kuyruğundaki hatalar sete geri besleniyor. Kuyruk küçüldükçe elle iş azalıyor — projenin gerçek kazancı bu eğri.

Neyi ölçüyoruz

Kategori bazında doğruluk (ortalama değil, kırılım)
Onay kuyruğuna düşen kayıt oranı ve zaman içindeki azalışı
Özellik çıkarma doğruluğu (renk, beden, malzeme ayrı ayrı)
Yanlış kategoriden kaynaklanan iade veya şikâyet sayısı
Yeni ürünün yayına girme süresi

Ne zaman uygun değil

Kategori ağacınız tanımsızsa ya da aynı ürün iki kategoride birden duruyorsa model bu karışıklığı öğrenir ve çoğaltır. Önce ağaç netleşmeli. Ayrıca birkaç yüz ürünlük katalogda elle iş, model kurmaktan ucuz.

Sık sorulanlar

Kaç ürünlük katalogdan sonra anlamlı oluyor?

Kabaca on bin ürün ve üstünde elle iş ciddi maliyet olmaya başlıyor. Altında da kurulabiliyor ama kazanç çoğu zaman kurulum maliyetini karşılamıyor; bunu baştan söylüyoruz.

Görselden de sınıflandırma yapılıyor mu?

Evet, metin zayıf olduğunda görsel ciddi fark yaratıyor. Metin ve görsel birlikte kullanıldığında doğruluk özellikle giyim ve dekorasyon kategorilerinde belirgin şekilde artıyor. Hangi kategoride hangi sinyalin daha iyi çalıştığı ölçülüp raporlanıyor.

Yanlış sınıflandırmayı nasıl yakalıyoruz?

Üç yolla: güven eşiğinin altındaki kayıtlar zaten kuyruğa düşüyor, kategori bazında doğruluk raporu düşen kategorileri gösteriyor, ve iade/şikâyet verisi geri besleniyor. Yanlış kategori genelde iade sebebi olarak geri geliyor.

Aynı sektörde diğer işler

Diğer hizmetler

Bu konuda yazdıklarımız

Son güncelleme: 2026-09-05

Bu işi konuşalım

Ne yapmak istediğinizi yazın, iki gün içinde kimin bakacağını ve nasıl ölçeceğimizi söyleyelim.

İş getir Bütün hizmetler