Как разместить объявление на авито в разных городах одно и тоже: Подача одинаковых объявлений на Авито в разные города. | Размещение объявлений на Авито и Юле

Как изменить город в объявлении на Авито

Сейчас многие пользуются электронной доской объявлений Авито, чтобы продавать товары, искать клиентов или нанимателей жилья. Однако в процессе использования такого сайта в какой-то момент может потребоваться поменять город, на который рассчитано предложение в объявлении.

Так как в России и Украине наиболее популярным соответствующим сервисом является Avito, то будем рассматривать, как произвести изменение города в объявлении именно на его сайте.

Как изменить город на Avito посредством редактирования опубликованного объявления

Проще всего, конечно, было бы поменять номер объявления посредством его редактирования. Однако, к сожалению, сервис не предлагает соответствующей возможности, о чем четко сказано на странице поддержки Avito.

Собственно, причина отсутствия соответствующего функционала более или менее понятна. Если пользователь теперь хочет продать товар/услугу в другом городе, то пусть он создаст новое объявление. Ведь это будет уже несколько иное предложение, рассчитанное на совершенно иную аудиторию.

Если все-таки была бы такая возможность, то пришлось внедрять еще некоторый функционал. Например, потребовалось бы реализовывать функции обнуления счетчиков просмотров объявлений, чтобы у пользователей присутствовала возможность смотреть, какое количество заинтересованных людей из конкретного населенного пункта ознакомилась с предложением.

Инструкция, как изменить номер телефона на Авито, по ссылке.

Если нельзя отредактировать, то как же изменить город Avito

Единственная возможность изменить город объявления на Avito – удалить старое предложение (хотя можно его и оставить) и опубликовать новое. На этом сервисе не запрещено создавать множество объявлений, предназначенных для разных городов.

Наверное, все помнят, как добавлять объявления на Avito, но все-таки чтобы лишний раз не вспоминать все тонкости, рассмотрим инструкцию по размещению предложений на этом сайте.

Как уже упоминалось выше, вначале может понадобиться удалить неактуальное объявление Авито. Для этого нужно:

1. Открыть «Личный кабинет» и нажать на «Мои объявления»;
2. Выбрать вкладку «Активные», а на загрузившейся странице отыскать интересующее объявление;
3. По клику на кнопку «еще» откроется меню, в котором нужно нажать на «Снять с публикации».

После этих действий объявление будет удалено из системы. Однако если предложение в новом городе будет полностью идентичным тому, которое присутствует в объявлении, которое планируете удалить, обязательно не забудьте скопировать эту информацию, чтобы потом не тратить время на написание нового текста.

Нажмите на «Подать объявление»

Чтобы добавить объявление, в свою очередь, нужно нажать на кнопку «Подать объявление», которая присутствует в правом верхнем углу любой страницы, а затем на открывшейся странице заполнить все требуемые поля. Но в этот раз не забудьте указать новый город. Если того не будет в списке, то в оном выберите «Другой город». После этого заполните все оставшиеся необходимые вашему предложению текстовые поля, добавьте фотографии (если таковые имеются) и опубликуйте объявление.

Главная » Авито

Автор Алексей Опубликовано 03.11.2016 Обновлено 23.11.2020

Рекомендации по работе с масспостингом

by avitosecretsОпубликовано19.07.202228.10.2022

Telegram канал проекта — советы, секреты и сервисы! Жми и подпишись!

Создание уникальности для объявления играет важную роль в работе с досками — благодаря ей можно избежать блокировки. Однако стоит понимать, что порой бывает недостаточно изменить ракурс фотографии, заменить описание предложения или добавить смайлики. Здесь нужен иной подход, заключающийся в изменении «смысла».

Это означает, что при продаже физического товара, необходимо его немного видоизменить.

Это может быть:

• другая гравировка
• логотип
• форма предмета

В таком случае блокировка вашего объявления маловероятна!

Многих на данном этапе пугает необходимость заморочиться с фотосессией или приобретением услуг дизайнера, однако это самый эффективный способ, чтобы ваш аккаунт не заблокировали.

Варианты создания уникальности в объявлениях:

• Размещайте одно и тоже объявление в разных городах с указанием города в тексте — в категории «Вакансии».
• Сделайте уникальное описание или фотографию — для категории «Товар».
• В текст объявления укажите имя исполнителя — в категории «Услуги».
• Консультируйтесь с менеджерами Авито относительно размещения однотипных объявлений для разных городов в категориях «Услуги», «Спорт и отдых», «Мебель, Интерьер», «Стройматериалы», «Игрушки» и так далее.
• Создайте несколько аккаунтов, чтобы размещать свои объявления для разных городов.

Продление объявлений

Большинство новичков, использующих автоматическое продление объявления на Авито, и сильно удивляются, когда замечают, что в первый месяц объявление работало лучше, чем в следующие. Причиной этому является определенная репутация вашего объявления, для ее понимания стоит вернуться к теории о рейтинге.

После перепубликации, рейтинг не изменяется, он остается прежним. Если вы активно работаете с большим количеством объявлений, это непременно повлияет на рейтинг некоторых объявлений, они будут иметь низкую репутацию в глазах Авито (на объявлении отсутствует какая либо активность от пользователей). Поэтому после перепубликации таких объявлений, продавец заранее закапывает свои продажи и бизнес.

Чтобы не попасть в эту ловушку, отслеживайте показатели всех объявлений в АвитоПро. Особенное внимание уделите объявлениям с низкой репутацией, где статистика будет ниже среднего. Важно такие объявления не продлевать, а опубликовать как новые. Благодаря такой хитрости, удастся добиться нейтральной репутации от Авито у новых объявлений.

И также, объявления, которые имеют хорошие показатели по активности, просто продлеваем на следующий месяц.

Чтобы увеличить активность в рамках одного города, публикуйте объявление у разных метро или другой посещаемой точки. Некоторые люди ищут объявления с галочкой «Около меня», поэтому такой способ значительно увеличит активность.

Ваши объявления должны иметь четкое распределение по часам, дням и месяцам. Найдите лучшее время для выкладки объявления, используя принцип массового постинга, попробуйте публиковать свои объявления в разное время и отслеживать активность на них.

Если увеличение количества объявлений не приносит должного результата, попробуйте другую тактику. Разделите бизнес на несколько аккаунтов. Создавайте по одному аккаунту для одного города. Далее проанализируйте объявления конкурентов, создайте грамотный оффер, прежде, чем запустить постинг.

После анализа конкурентов, запустите размещение объявлений на 20% от плана, и следите за выхлопом.

Если все проходит успешно, значит можно увеличить бюджет. Если результат будет неудовлетворительным, значит нужно обратить внимание на уникальность объявления и оффера.

Важно: Контент должен отличаться между вашими аккаунтами — как текстом, так и стилем повествования.

Вовлеченность

Призывы к действию напрямую влияют на вовлеченность клиента. Чем больше пользователь находится на вашем объявлении, тем выше шанс, что он действительно собирается купить или написать/позвонить. Используйте лид-магнит, создавайте как можно больше призывов к действию! Это положительно скажется на конверсии посещения в контакт.

В качестве лид-магнита можно предлагать:

• бесплатную консультацию;
• чек-лист;
• бесплатное предложение;
• видеоролик с обучением;
• какой-то подарок и так далее.

В дальнейших статьях мы рассмотрим как сео-оптимизировать текста объявлений, создавать цепляющие заголовки и фотографии.

Posted in Советы

Требования к размещению и содержанию объявлений

Этот веб-сайт интенсивно использует JavaScript , включите JavaScript в своем браузере, чтобы продолжить комфортное использование веб-сайта.

1. Объявление должно быть законным Не размещать в объявлениях предложения, условия или информацию, нарушающие законодательство РФ или права третьих лиц, либо способствующие таким нарушениям. Вы имеете право размещать объявления только о тех товарах, услугах, вакансиях, объектах и ​​других предложениях (далее — «товар»), в отношении которых у вас есть все необходимые права, лицензии, регистрации, разрешения, сертификаты и т.д. , Прежде чем размещать объявление, вы должны убедиться, что все элементы объявления являются законными (включая фотографии, видео, ссылки на сторонние сайты, где это уместно, и т. д.). За любые нарушения законодательства или прав третьих лиц, совершенные вами, вы будете нести единоличную ответственность.
2. Информация в объявлении должна быть достоверной и полной Мы считаем грубым нарушением правил Авито размещение в объявлении любой информации, которая может ввести в заблуждение о вашем товаре или условиях вашего предложения. Это также означает, что в объявлении должен быть указан актуальный номер телефона, по которому с вами можно связаться. Если по закону ваше предложение должно содержать какую-либо информацию, вы должны ее предоставить. Вы несете единоличную ответственность за распространение рекламы, в которой отсутствует необходимая информация или содержится ложная информация.
3. Объявление должно соответствовать категориям на Авито Размещайте объявления только о тех товарах, для которых есть тематическая категория на Авито. Не размещайте объявления о принятии подарка, заказе услуг, сборе финансовой помощи, знакомствах, поиске, потере, покупке или поиске. Исключения: объявление о покупке недвижимости можно разместить только в категории «Недвижимость», объявление о работе или сотруднике — только в категории «Работа». Объявления можно размещать в рамках одной категории, используя только один профиль (в том числе, если вы работаете в рамках одной компании или совместного бизнеса, семьи или от имени ваших знакомых). Запрещается размещать в одном объявлении несколько товаров, если они не составляют комплект или не относятся к одной категории. Это означает, что вы можете предложить удочку и гидрокостюм в одном объявлении в категории Охота и рыбалка, но не можете предложить в нем автомобиль для рыбалки. Если в объявлении содержится несколько товаров, соответствующих одной категории, для каждого товара должна быть указана цена. Исключения: — в категориях «Недвижимость», «Транспорт», «Вакансии» и «Телефоны» необходимо размещать отдельное объявление для каждого предложения. Мы можем установить лимиты на количество размещаемых бесплатно объявлений для определенных категорий и регионов (лимит), чтобы пользователи, особенно из крупных регионов, могли видеть предложения от разных продавцов. При достижении лимита в течение 30 и/или 365 календарных дней до размещения объявления последующая подача нового или активация ранее созданного объявления в соответствующих категориях и регионах возможна на платной основе, в соответствии с Условиями платное размещение рекламы.

Обнаружение дубликатов рекламы Avito, Интервью победителей: 2-е место, Команда TheQuants | Микель, Питер, Мариос и Сонни | от команды Kaggle | Блог Kaggle

Конкурс Avito Duplicate Ads проводился на Kaggle с мая по июль 2016 года. Более 600 участников работали над тем, чтобы вывести их на вершину таблицы лидеров, выявляя повторяющиеся объявления на основе их содержания: текста и изображений на русском языке. Компания TheQuants, состоящая из Kagglers Mikel, Peter, Marios и Sonny, заняла второе место, создав функции независимо друг от друга и объединив их работу в мощное решение.

В этом интервью они описывают многие функции, которые они использовали (включая текст и изображения, местоположение, цену, атрибуты JSON и сгруппированные строки), а также те, которые оказались на «кладбище функций». В итоге 587 признаков были введены в 14 моделей, которые были объединены посредством средневзвешенного ранга моделей случайного леса и XGBoost. Читайте дальше, чтобы узнать, как они умело исследовали и определили свое функциональное пространство, чтобы избежать переобучения в этой задаче.

Микель Бобер-Иризар : Прошлые соревнования по прогнозному моделированию, финансовые прогнозы и медицинская диагностика.

Петер Боррманн : Доктор философии. в теоретической физике, доцент-исследователь, а также предыдущий опыт Kaggle.

Мариос Михайлидис : Я учусь на аспирантуре Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, менеджер по науке о данных в Даннхамби и пылкий Кагглер.

Сонни Ласкар : Я менеджер по консалтингу в сфере аналитики в компании Microland, занимаюсь внедрением решений для работы с большими данными; в основном имеют дело с данными ИТ-операций.

Микель Бобер-Иризар : Я хотел узнать о машинном обучении и использовать эти знания для участия в соревнованиях.

Петер Боррманн : Я хотел улучшить свои навыки в этой области.

Мариос Михайлидис : Я хотел принять новый вызов и учиться у лучших.

Сонни Ласкар : Я узнал о Kaggle несколько лет назад, когда получал степень MBA.

Наш подход к этому конкурсу был разделен на несколько частей:

1. Раннее слияние на основании положения в таблице лидеров.
2. Независимая генерация функций (на основе очищенных или необработанных данных), которые потенциально могут отражать сходство между содержанием двух объявлений и могут быть дополнительно разделены на большее количество категорий (например, сходство текста или сходство изображений).
3. Создайте несколько различных классификаторов и регрессоров независимо друг от друга с помощью временной выборки.
4. Объединить работу всех участников
5. Объединить результаты с помощью средневзвешенного ранга двухуровневой сети метамодели (StackNet).

Очистка данных

Чтобы очистить текст, мы применили выделение корней с помощью NLTK Snowball Stemmer и удалили стоп-слова и знаки препинания, а также преобразовали их в нижний регистр. В некоторых случаях мы также удаляли не буквенно-цифровые символы.

Разработка функций, том 1: функции, которые мы фактически использовали

Для того, чтобы упреждающе находить функции переобучения, мы создали сценарий, который отслеживает изменения свойств (гистограммы и чистота разделения) функции с течением времени. , что позволило нам быстро (200 мс/функция) идентифицировать функции переобучения без необходимости запуска ночных заданий XGBoost.

После удаления признаков переобучения наше окончательное пространство признаков содержало 587 признаков, полученных из разных тем:

• CategoryID, parentCategoryID raw CategoryID, parentCategoryID one-hot (кроме переобучения).
• Разница в цене/средн.
• Вероятность генерации 3 (выходные данные модели, обученной обнаруживать метод генерации = 3).
• LocationID и RegionID необработанные.
• Полная широта/долгота.
• SameMetro, то же местоположение, тот же регион и т. д.
• Удаленность от центра города (Калинград, Москва, Петербург, Краснодар, Махачкала, Мурманск, Пермь, Омск, Хабаровск, Ключи, Норильск)
  Гауссов шум был добавлен к функциям местоположения, чтобы предотвратить переоснащение для конкретных мест, позволяя XGBoost создавать свои регионы.
• Длина/разница в длине.
• Элементы в нграммах (n = 1,2,3) для заголовка и описания (как слова, так и символы).
• Количество Nграмм (#, сумма, разница, макс., мин.).
• Длина/разница в длине.
• Количество уникальных Nграмм.
• Соотношение Nграмм пересечения.
• Соотношение уникальных Nграмм пересечения.
• Особенности расстояния между названиями и описаниями:
• Особенности подсчета и соотношения специальных символов:
• Особенности подсчета и соотношения заглавных букв в названии и описании.
• Особенности подсчета и соотношения специальных букв (цифры, знаки препинания и т. д.) в названии и описании.
• Сходство между наборами слов/символов.
• Нечеткие расстояния.

медузы

• дальности.
• Количество перекрывающихся наборов из n слов (n=1,2,3).
• Сопоставление движущихся окон строк.
• Сопоставление столбцов (например, title1 с description2).

Пакет слов:

Для каждого из текстовых столбцов мы создали набор слов как для пересечения слов, так и для различия слов, и закодировали их в разреженном формате, в результате чего получилось ~80 000 столбцов в каждом. Затем мы использовали это для построения наивных байесовских, SGD и подобных моделей, которые будут использоваться в качестве признаков.

Функции цены: Функции JSON:

• Функции подсчета атрибутов.
• Количество общих имен атрибутов.
• Количество значений общих атрибутов.
• Веса доказательств для ключей/значений, модель XGBoost для разреженных закодированных атрибутов.

Характеристики изображения:

• Количество изображений в каждом наборе.
• Разница Перемешивание изображений.
• Расстояние Хэмминга между каждой парой изображений.
• Попарное сравнение размера файла каждого изображения.
• Попарное сравнение размеров каждого изображения.
• БЫСТРОЕ соответствие ключевой точки/дескриптора.
• Сравнение гистограмм изображений.
• Анализ доминирующего цвета.
• Уникальность изображений (сколько других предметов имеют такие же изображения).
• Разница в количестве изображений.

Мы нашли группы строк, сгруппировав строки, содержащие одинаковые элементы (например, если строка 1 содержит элементы 123, 456, а строка 2 содержит элементы 456, 789, они находятся в одном кластере). Мы обнаружили, что размер этих кластеров был очень хорошей характеристикой (более крупные кластеры с большей вероятностью не были дубликатами), а также тот факт, что кластеры всегда используют один и тот же метод генерации. Добавление функций размера кластера дало нам улучшение от 0,003 до 0,004.

Feature Engineering vol 2 : Те, кто не попал в список . Вероятно, это связано с тем, что очень мощные функции учатся распознавать определенные продукты или продавцов, которых нет в тестовом наборе. Следовательно, характерное кладбище было неизбежным злом.

Это то, что мы попробовали в самом начале конкурса, адаптировав наш код из конкурса Home Depot. К сожалению, он очень сильно переоснащен, что дает нам 0,9.8 val-auc и всего 0,89 на LB. Мы пытались добавить шума, уменьшить сложность, но в конце концов сдались.

Мы пробовали обучать модель на наших очищенных данных и использовать предварительно обученную модель, размещенную на форумах. Мы пытались использовать расстояние от нашей модели до слова, но они были довольно слабыми (0,70 AUC), поэтому в конце концов мы решили отказаться от них для простоты. Использование предварительно обученной модели не помогло, так как авторы использовали MyStem для стемминга (который не является открытым исходным кодом), поэтому мы не смогли воспроизвести их очистку данных. После выполнения некоторых преобразований в предварительно обученной модели, чтобы попытаться заставить ее работать с нашей основой (мы сократили количество пропущенных слов примерно до 20%), она получила такие же оценки, как и наша пользовательская модель word2vec.

Расширенные возможности кластера:

Мы попытались расширить возможности нашего кластера несколькими способами. Мы обнаружили, что использование среднего прогноза для кластера, а также cluster_size * (1-cluster_mean) обеспечивает отличные характеристики при проверке (50% прироста важности xgb), однако они переобучены. Мы также пытались использовать такие функции, как стандартное отклонение расположения элементов в кластере, но они тоже оказались переобученными.

Грамматические функции:

Мы попытались построить функции до отпечаток пальца различных типов продавцов, таких как использование заглавных букв, специальных символов, новых строк, знаков препинания и т. д. Однако, хотя это очень помогло в CV, они оказались слишком подходящими для таблицы лидеров.

Нарушения правил бренда:

Мы создали некоторые функции, основанные на словах, которые никогда не могли появляться вместе в повторяющихся списках. (Например, если на одном элементе написано «iPhone 4s», а на другом — «iPhone 5s», они не могут быть дубликатами). Хотя они хорошо справлялись с поиском не дубликатов, было слишком мало случаев, когда эти нарушения имели место, чтобы повлиять на оценку.

Первоначально мы использовали случайный набор проверки перед переключением на набор непересекающихся элементов, где ни один из элементов в наборе valset не появился в наборе поездов. Это работало несколько лучше, однако мы не заметили, что тренировочный набор был упорядочен по времени! Позже мы заметили это (вдохновленные этим постом) и переключились на использование последних 33% в качестве valset.

Этот набор относительно хорошо коррелировал с таблицей лидеров до последней недели, когда мы занимались метамоделированием, и он развалился — в тот момент, когда было бы слишком много работы, чтобы переключиться на лучший набор. Это сильно навредило нам ближе к концу соревнований.

Моделирование, том 1: Те, кто сделал это

В этом разделе мы каждый раз строили различные модели (классификаторы и регрессоры) на разных входных данных (поскольку процесс моделирования пересекался с процессом разработки признаков. Все модели были обучающими). с первыми 67% обучающих данных и проверены на оставшихся 33%. Все прогнозы были сохранены (чтобы их можно было использовать позже для метамоделирования. Наиболее доминирующими моделями были:

Обучено со всеми 587 нашими окончательными функциями с 1000 оценщиков, максимальная глубина равна 20, минимальный дочерний элемент — 10, а особенно высокая Eta (0,1) — забито 5 раз, мы также заменили nan значений с -1 и Infinity значений с 99999,99. Он набрал 0,95143 в частной таблице лидеров. Бэгинг добавил примерно 0,00030.

Обучено со всеми нашими окончательными признаками, преобразованными с помощью стандартного скейлера, а также с логарифмом плюс 1, где все отрицательные признаки были заменены нулем. Основная архитектура включала 3 скрытых слоя с 800 скрытыми единицами плюс отсев 60%. Основной функцией активации был Softmax, а всеми промежуточными — стандартные выпрямители (Relu). Мы уложили его 10 раз. Он набрал 0.94912 в частной таблице лидеров. Он дал +0,00080–90 при усреднении рейтинга с моделью XGBoost

Моделирование, том 2: те, которые не

Мы построили пару более глубоких моделей Xgboost с более высоким Eta (0,2), которые, хотя и показали хорошие результаты в cv , они превзошли таблицу лидеров.

Мы использовали пару моделей для прогнозирования метода генерации, чтобы использовать его в качестве функции для метамоделирования, но это ничего не добавило, поэтому мы удалили его.

В ходе предыдущего процесса моделирования было создано 14 различных моделей, включая линейные модели, а также XGBoost и NN, которые позже использовались для метамоделирования

В целях проверки мы снова разделили оставшиеся (33%) данные на 67–33, чтобы настроить гиперпараметры наших метамоделей, которые использовали в качестве входных данных вышеупомянутые 14 моделей. Sklearn’s Random Forest, который работал немного лучше, чем XGBoost (0,95290 против 0,95286). Их средний рейтинг дал нам лучший результат в таблице лидеров 0,95294

Процесс моделирования и метамоделирования также проиллюстрирован ниже:

Спасибо конкурентам за вызов, Kaggle за хостинг, Avito за организацию. Благодаря сообществу открытого исходного кода и исследованиям, которые делают все это возможным.

В самом начале соревнования Питер, Сонни и Микел сформировали команду, так как в то время они занимали первые 3 места, и решили объединить усилия, чтобы посмотреть, как далеко они смогут зайти. Позже Мариоса заметили в нижней части таблицы лидеров, и его попросили присоединиться из-за его обширного опыта работы с Kaggle.

Мы все были довольно независимы, разветвлялись, и каждый работал над своими собственными функциями, так как было много тем, которые нужно было охватить, а также вместе проводили мозговой штурм и обсуждали идеи. В конце концов мы собрались вместе, чтобы объединить все в одно пространство функций и построить для него модели.

Микель Бобер-Иризар (анокас) — молодой и амбициозный специалист по данным и энтузиаст машинного обучения. Он принимал участие в различных соревнованиях по прогнозному моделированию, а также разрабатывал алгоритмы для различных задач, включая финансовые прогнозы и медицинскую диагностику. В настоящее время Микель заканчивает учебу в Королевской гимназии в Гилфорде, Великобритания, и планирует продолжить изучение математики или компьютерных наук.

Приват-Доз. Доктор Питер Боррманн (NoName) возглавляет компанию The Quants Consulting, специализирующуюся на количественном моделировании и стратегии. Петер учился в Геттингене, Ольденбурге и Бремене и имеет докторскую степень. в теоретической физике. Он получил хабилитацию в Ольденбургском университете, где шесть лет проработал доцентом-исследователем. До создания собственной компании Питер работал в IBM Business Consulting Services на разных должностях.

Мариос Михайлидис (KazAnova) — менеджер по науке о данных в Dunnhumby и по совместительству доктор философии в области машинного обучения в Университетском колледже Лондона (UCL), специализирующийся на совершенствовании рекомендательных систем.