Яндекс маркет обучение: Как продавать на Яндекс Маркете

обучение маркетплейсу c нуля. Отзывы и цены на курсы Яндекс Маркет

Бизнес на маркетплейсах

Начните собственные продажи и бизнес на маркетплейсах от 0 до первой выручки.
Шаг за шагом пройдем вместе путь от выхода на маркетплейсы до первых продаж.

Подробнее

Менеджер по маркетплейсам с нуля до PRO

Онлайн-лекции и практические задания от экспертов на основе кейсов реальных компаний из разных бизнес-ниш.

Подробнее

Бизнес на маркетплейсах

Стань экспертом по маркетплейсам.
Обучаем профессионалов.

Подробнее

Офлайн-курс Менеджер по маркетплейсам

Практический курс по работе с маркетплейсами: Ozon, Яндекс.Маркет, Wildberries, Lamoda, СберМегаМаркет, AliExpress. Сможете приступить к работе через 1 месяц после старта обучения

Подробнее

Быстрый старт на маркетплейсах

Вы узнаете, как выбрать перспективные товары для торговли. Разработаете стратегию выхода на маркетплейсы и поймёте, как продавать, чтобы остаться в плюсе.

Подробнее

Профессия Менеджер маркетплейсов.

Эффективно продвигайте товары на популярных онлайн-площадках и начните карьеру менеджера маркетплейсов

Подробнее

Онлайн-курсы работы с маркетплейсами.

Вы научитесь работать с Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет и другими популярными площадками. Разработаете стратегию продвижения товаров и начнете зарабатывать от 40000…

Подробнее

Менеджер по работе с маркетплейсами

Онлайн-курс для тех, кто планирует стать менеджером по маркетплейсам или развивать свой бизнес.

Вы разберетесь в особенностях крупнейших маркетплейсов: Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет и AliExpress. Узнаете, как с нуля начать продажи, организовать доставку и сэкономить за счет грамотной логистики, определить ценовую политику и продвигать товар.

Подробнее

Менеджер по маркетплейсам

Подробнее

Менеджер по маркетплейсам: расширенный курс

Подробнее

Как начать продавать на маркетплейсах

Подробнее

Продвижение на маркетплейсах

Подробнее

Менеджер по маркетплейсам

Стань экспертом по маркетплейсам.
Обучаем профессионалов.

Подробнее

Основы работы и продвижения на маркеплейсах

Записаться на вебинар

Вы узнаете, как работать с Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркет и разработаете стратегию продвижения бизнеса на маркетплейсах

Записаться на курс

Посмотреть программу

Выбрать тариф

WhatsApp

Telegram

Телефон

Наши преподаватели – сертифицированные специалисты маркетплейсов и опытные менеджеры магазинов на ведущих маркетплейсах

ООО «Вектор-М» является официальным партнером маркетплейсов Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет

Формат: Вебинары, Видеолекции, тесты и домашние задания, ПРАКТИКА в личных кабинетах

Учебный центр, сертифицированный компанией Ozon

Удостоверение о повышении квалификации государственного образца

Интернет-магазин на маркетплейсе после обучения – в подарок

Кому будет полезно обучение?

Менеджерам маркетплейсов

Интернет-маркетологам

Начинающим специалистам, которые хотят сменить профессию

Производителям, сможете успешно продвигать товары своего производства

Начинающим предпринимателям тем, кто хочет открыть бизнес с нуля

Уникальная программа обучения

Интерактивный формат: живые вебинары, личный чат с ведущим преподавателем, разбор кейсов, обратная связь по домашним заданиям

Интенсивное погружение в практику: работа в личном кабинете маркетплейса, самостоятельное создание продающих карточек, СЕО оптимизация

Планирование и оформление отгрузок, генерация штрихкодов, изготовление маркировки

Анализ ниши, подбор товара, работа с сервисами аналитики

Excel для маркетплейсов: объясняем сложные формулы простыми словами и показываем, как их использовать в работе

Удостоверение государственного образца о повышении квалификации (144 ак. ч.) / диплом о профессиональной переподготовке (256 ак. ч.) с внесением в федеральный реестр ФИС ФРДО

Подтверждение ваших знаний

Освоение профессиональной программы подтверждается официальным документом об образовании.
Слушатели проходят комплексную программу обучения с выполнением итоговой аттестационной работы.

Преимущества курса

Сертифицированная программа

Обучение проводят квалифицированные специалисты официального партнера маркетплейсов,программа обучения сертифицирована Ozon

Пошаговый план развития

Отработанные алгоритмы и инструкции по настройке рекламных кампаний и продвижению товаров на маркетплейсах

Практический опыт

Во время обучения вы получаете опыт работы с карточками, отгрузками, упаковкой и маркировкой, настройкой рекламы, анализом отчетности на маркетплейсах Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет

Бесплатное сопровождение *

Регистрация и сопровождение продавца на Wildberries и Ozon и Яндекс Маркет в течение 1 месяца**, персональный менеджер и собственная служба поддержки

15 товаров по 1 рублю *

Бонус. Предоставление 15 товаров на Яндекс Маркет по 1 рублю для отработки практических знаний и навыков работы с функционалом маркетплейсов

Первые поставки *

1 месяц фулфиллмента вместе с нами: организация логистики, упаковки, маркировки товара – оформление первой поставки «под ключ»

* для ИП и юр.лиц при выходе на Яндекс Маркет
** для ИП и юр.лиц при выходе на Яндекс Маркет бесплатное сопровождение в течение месяца на Wildberries и Ozon

Основы работы с марктеплейсами, алгоритм выхода поставщика на Wildberries

Алгоритм выхода поставщика на маркетплейс

Стратегия ценообразования и анализ конкурентов

Регистрация поставщика и договор комиссии

“Подводные камни” маркетплейса

Остались вопросы?Получите консультацию

Оставить заявку

Работа в личном кабинете поставщика Wildberries

Создание и оформление карточки товара

Изменение цен на товары

Управление поставками

Аналитика и используемые метрики

Карточка товара на Wildberries.

Работа над ошибками

Рекомендации по оформленным карточкам товара

Маркетинговые инструменты и продвижение товара на Wildberries

Работа с отзывами и вопросами покупателей

Рекламный кабинет и участие в акциях

Продвижение через товарные рекомендации

Оборачиваемость товара

Сервисы аналитики

Блокировка товара

Модели работы на Wildberries, оформление отгрузок, работа с заказами

Типы логистики: склад маркетплейса и свой склад

Планирование и оформление отгрузки

Правильная упаковка и маркировка

Контроль логистики и приемки товара

Документы для отгрузки

Проблемы с отгрузками и пути их решения

Регистрация поставщика на Ozon, настройка личного кабинета продавца

Регистрация поставщика, комиссии и заключение договора

Какие товары можно и нельзя продавать

Настройка личного кабинета продавца

Работа в личном кабинете поставщика Ozon, заведение карточки товара

Заведение карточки товара и выбор категории

Управление поставками

Карточка товара на Ozon.

Работа над ошибками

Рекомендации по оформленным карточкам товара

Аналитика и используемые метрики на Ozon, документы на товары

Аналитика и используемые метрики

Оборачиваемость товара

Сертификаты качества и документы на бренд

Блокировка товара

Маркетинговые инструменты и продвижение товара на Ozon

Работа с отзывами и вопросы покупателей

Рекламный кабинет

Участие в акциях маркетплейса

Модели работы на Ozon, планирование и оформление отгрузки

Типы логистики: склад маркетплейса и свой склад

Планирование и оформление отгрузки

Правильная упаковка и маркировка

Штрихкоды и лист подбора для поставки

Документы для отгрузки

Работа с заказами и возвратами при схеме FBS

Работа со своего склада FBS Ozon

Возвраты покупателей при схеме FBS на Ozon

Возврат своего товара на Ozon

Анализ и сверка начислений Ozon

Регистрация поставщика на Яндекс Маркет, личный кабинет продавца

Регистрация поставщика и заключение договора по схеме FBY

Регистрация поставщика и заключение договора по схеме FBS

Работа в личном кабинете поставщика Яндекс Маркет, заведение карточки товара

Заведение карточки товара

Выбор релевантной категории

Маркетинговые инструменты и продвижение товара на Яндекс Маркет

Работа с отзывами и вопросами покупателей

Рекламный кабинет и участие в акциях

Модели работы на Яндекс Маркет, оформление отгрузок, работа с заказами

Типы логистики: склад маркетплейса и свой склад

Работа со склада маркетплейса FBY

Работа со своего склада FBS

Планирование и оформление отгрузки

Контроль логистики и приемки товара

Проблемы с отгрузками и пути их решения

Документы для отгрузки

Организация бизнеса на маркетплейсах, выбор ниши, алгоритм вывода товаров

Как выбрать нишу на маркетплейсах

Целевая аудитория на маркетплейсах

Подбор товара для маркетплейса

Работа с рейтингом на маркетплейсах

Инфографика для карточек товара

Создание бренда и регистрация товарного знака

Итоговый экзамен

Почему выбирают Вектор-М

Программа основана на практике работы 500+ магазинов на ведущих маркетплейсах и постоянно обновляется, программа обучения сертифицирована Ozon

Обучение проводят специалисты-практики сопровождающие продавцов на маркетплейсах

Практические задания выполняются в реальных личных кабинетах продавца на маркетплейсах

Пошаговая работа на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет от регистрации продавца до получения первых денег

Тариф Оптимальный

3 маркетплейса — Ozon и Яндекс. Маркет и Валдберриз

144 ак. часа

Продолжительность обучения 5 недель

Удостоверение о повышении квалификации государственного образца

Вебинары 4 раза в неделю. С вами постоянно на связи личный куратор

Бесплатное сопровождение продавца на маркетплейсах Ozon и Яндекс.Маркет и Валдберриз в течение 1 месяца для ИП и юр.лиц

Оставить заявку

Стоимость обучения

50.000 ₽

онлайн-обучение

Купить в рассрочку в Тинькофф

Купить в рассрочку Почта банк

Купить

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с Договором оферты и принимаю условия Политики обработки персональных данных

Тариф Оптимальный

1 маркетплейс

48 ак. часа

Продолжительность обучения 2 недели

Сертификат по окончании обучения

Вебинары 4 раза в неделю С вами постоянно на связи личный куратор

Оставить заявку

Стоимость обучения

20.000 ₽

онлайн-обучение

Купить в рассрочку в Тинькофф

Купить в рассрочку Почта банк

Купить

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с Договором оферты и принимаю условия Политики обработки персональных данных

Тариф Базовый

1 маркетплейс

48 ак. часа

Продолжительность обучения 2 недели

Сертификат по окончании обучения

Без обратной связи. Видео лекции и видео инструкции. Для самостоятельно изучения

Оставить заявку

Стоимость обучения

10.000 ₽

онлайн-обучение

Купить в рассрочку в Тинькофф

Купить в рассрочку Почта банк

Купить

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с Договором оферты и принимаю условия Политики обработки персональных данных

Часто задаваемые вопросы

Кто ведет занятия на курсе?

Какой маркетплейс выбрать на старте?

Сколько нужно вложить в открытие магазина на маркетплейсе?

Сколько я смогу заработать на маркетплейсе?

Как мне подобрать перспективный товар?

Не нашли ответа на свой вопрос? Спросите нас

Напишите в Телеграм

Машинное обучение в Яндексе и Baidu

Когда дело доходит до машинного обучения и SEO, ряд достижений за последнее десятилетие принесли Google широкую известность и высокую оценку таких проектов, как RankBrain, BERT и SMITH.

При этом Google — не единственная поисковая система, которая добилась больших успехов в развитии машинного обучения (ML).

За тот же период времени, что и Google, Яндекс включил аналогичные проекты в свои процессы ранжирования, такие как MatrixNet, Палех, его вторая (более совершенная) итерация Королева и совсем недавно ЯТИ.

Baidu также принимала участие в разработке технологий машинного обучения для поиска, при этом их наиболее известной моделью машинного обучения является ERNIE.

Поскольку я буду использовать слово «Трансформер» несколько раз, важно иметь базовое представление о том, что такое «Трансформер» и как такие модели, как BERT и SMITH, связаны с YATI и ERNIE.

Начнем с этого.

Что такое трансформаторы?

Проще говоря, преобразователь — это модель глубокого обучения, используемая в рекуррентных нейронных сетях (RNN) для обработки задач, связанных с последовательными данными и естественным языком.

Преобразователи облегчают процесс, известный как распараллеливание.

Это означает, что входные данные не нужно обрабатывать по порядку, что позволяет обрабатывать и поддерживать гораздо более крупные наборы данных большего масштаба.

Благодаря этому мы получили в SEO предварительно обученные системы, такие как BERT, GPT и SMITH.

Что такое ЯТИ (Яндекс)?

С 2017 года мало что появлялось в плане новых технологий ML от Яндекса.

Однако в конце 2020 года Яндекс запустил новый алгоритм ранжирования на основе трансформирующих нейронных сетей под названием YATI: еще один трансформер с улучшениями.

Возможно, это звучит не слишком поэтично, но YATI считается самым значительным и влиятельным изменением, которое Яндекс внес в свои алгоритмы ранжирования поиска с момента появления MatrixNet в 2009 году.

Как и все новые достижения поисковых систем, машинное обучение не не заменяет переменные и параметры, с которыми мы работали раньше, а делает их лучше.

Как и Google, Яндекс использовал ряд алгоритмов для улучшения результатов поиска для пользователей.

Но с 2016 года и внедрения нейронных сетей в свой алгоритм Яндекс строит собственный гораздо более сильный алгоритм.

Как YATI повлияет на оптимизацию Яндекса

На основании информации и заявлений Яндекса о раскрытии YATI на YaC2020, новый компонент алгоритма машинного обучения будет составлять более 50% окончательного веса.

Это означает, что благодаря лучшему пониманию веб-документов и текстов внесение небольших изменений в страницы, таких как изменение тегов заголовков, добавление большего количества ключевых слов и даже доменов с точным соответствием, больше не будет столь эффективным (в зависимости от конкуренции и ниши). ).

Как упоминалось ранее, это не означает, что теперь больше не нужны сильные технические, внутренние и внешние ресурсы.

Это только усложняет дальнейшую работу с системой.

Можно ли оптимизировать для YATI?

Поскольку YATI — это эволюция алгоритмов Яндекса, а не революция, по большей части сохраняются общие принципы оптимизации Яндекса.

Во всяком случае, лучшие практики только укрепляются.

Заполнение пробелов в теме

Помимо ключевых слов и тем, вам нужно убедиться, что ваш контент так же богат ими, как и контент ваших конкурентов.

Например, если вы пытаетесь привлечь пользователей, желающих купить протеиновые порошки и коктейли-заменители пищи, но не говорите об их ингредиентах, в том числе о пищевой ценности, или не предоставляете информацию о том, как они производятся, но ваши конкуренты , вы лишний в наборе данных.

Улучшенная структура длинного текста

Разделение фрагментов текста на подзаголовки может помочь пользователям просмотреть и найти нужные части текста, которые они хотят прочитать, а также добавить структуру для поисковых систем.

Основываясь на документации по YATI, в русском поисковом сообществе широко распространено мнение, что разделение текста, состоящего из 250–300 слов, с помощью подзаголовка может принести пользу.

Что такое ЭРНИ (Baidu)?

Переходя от достижений Яндекса в области машинного обучения, давайте посмотрим на ERNIE.

Baidu, как и Google и Яндекс, имеет опыт работы с искусственным интеллектом и машинным обучением.

В 2016 году Baidu открыла исходный код платформы PaddlePaddle, которая использовалась внутри компании в течение нескольких лет для помощи в разработке:

• Алгоритмов и технологий для улучшения своего поискового продукта.
• Масштабируемая классификация изображений.
• Машинный перевод текстов.
• И рекламная платформа Baidu.

ERNIE (версия 1.0) был представлен в PaddlePaddle и более широкой экосфере Baidu в начале 2019 года, а обновленная версия (2.0) появится примерно в июле того же года.

ERNIE превзошел BERT и XLNet на момент введения в 16 задачах НЛП и возглавил общедоступную таблицу лидеров GLUE.

XLNet, совместное предприятие Google и Университета Карнеги-Меллона, в то время превзошла BERT.

Помимо помощи в развитии технологий и поисковых продуктов, еще одним важным продуктом ERNIE является система DuTongChuan, которая является первой в мире моделью синхронного перевода с учетом контекста.

Влияние ЭРНИ на поиск

ERNIE является активной частью более широкого алгоритма поиска Baidu и используется как для предоставления общих результатов поиска, так и для улучшения диверсификации новостных лент за счет удаления повторяющихся статей (несмотря на разные заголовки).

ЭРНИ также играет активную роль в AI-помощнике Baidu, Сяо Ду.

Использование моделей в реальном времени (аналогично DuTongChuan) Сяо Ду использует ERNIE, чтобы лучше понимать голосовые запросы и более точно отвечать на них.

Большая часть литературы, опубликованной по ERNIE, посвящена тому, как он работает и обрабатывает данные.

Фактическое влияние, которое это оказало на поиск Baidu в целом, неизвестно, однако мы также должны помнить, что результаты поисковой выдачи Baidu заполняются совершенно иначе, чем Google и Яндекс в настоящее время.

Baidu извлекает ряд расширенных фрагментов из других своих продуктов, таких как Baike, Zhidao и Tieba. Это означает, что органические запросы могут давать только один или два результата на первой странице.

Можете ли вы оптимизировать для ЭРНИ?

Как и другие алгоритмы машинного обучения, применяемые в поиске, ERNIE представляет собой эволюцию существующих принципов.

Основные алгоритмы Baidu (Money Plant, Pomegranate, Ice Bucket) уже несколько лет побуждают веб-мастеров улучшать работу пользователей в Интернете.

Сегодня ERNIE укрепляет эти принципы и вознаграждает веб-сайты, которые инвестировали в удобство поиска для пользователей, а не пытались обмануть его.

Дополнительные ресурсы:

• 17 отличных поисковых систем, которые можно использовать вместо Google
• Международное SEO в 2020 году: 4 ключевых вывода
• Международная поисковая оптимизация на 2021 год и далее: контрольный список из 9 пунктов для достижения успеха

Категория SEO Международный поиск

Яндекс запускает первый в мире краудсорсинговый курс по маркировке данных на Coursera

На прошлой неделе Яндекс, российский гигант цифровых технологий, зарегистрированный на бирже NASDAQ, запустил онлайн-курс по маркировке данных, представив эту инициативу как первую в мире.

Этот пятинедельный курс направлен на обучение «эффективной и масштабируемой маркировке данных для машинного обучения и различных бизнес-процессов» на основе краудсорсингового подхода. Учащимся объясняют, как «разделять сложные задачи на небольшие задачи и распределять их между огромным количеством исполнителей», одновременно «интегрируя эту рабочую силу по требованию непосредственно в [бизнес] процессы и создавая процессы с участием человека в цикле».

Курс также охватывает такие темы, как «контроль качества и точности маркировки данных для разработки высокопроизводительных моделей машинного обучения» и «разработка и запуск краудсорсингового проекта полного цикла, от планирования до получения маркированных данных».

«Практический краудсорсинг для эффективного машинного обучения» доступен бесплатно на платформе Coursera. Никаких фоновых знаний не требуется, так как курс предназначен как для профессионалов в области разработки машинного обучения, анализа данных и исследований, так и для студентов, которые только рассматривают эту карьеру.

Учения подкреплены глубоким опытом и практическими примерами из Толока, международной платформы для маркировки данных с краудсорсингом, имеющей российские корни.

Ноу-хау российских данных для глобальных компаний

Восхваляя «мудрость глобальной толпы в отношении высококачественных данных», «Толока» является дочерней компанией Яндекса. Еще в 2014 году он начинался как внутренняя служба для удовлетворения внутренних потребностей в маркировке данных. Специалист по оценке качества данных Яндекса, работающий удаленно, Ольга Мегорская заметила, что процесс маркировки данных в компании далёк от удовлетворительного, и предложила использовать гибкий распределенный персонал.

Из внутреннего инструмента разметки данных проект превратился в коммерческое решение для компаний ИТ, электронной коммерции и розничной торговли в России с лидирующими позициями на внутреннем рынке. Со временем Толока начала оказывать услуги иностранным компаниям в Европе, Азии и США.

Ранее в этом году Толока зарегистрировала отдельную компанию в Швейцарии. Сегодня компания обслуживает около 2400 предприятий по всему миру и продолжает расширять свое присутствие. Он может похвастаться рабочей базой, которую называют «толокеры», численностью около 9 человек.миллионов человек, расположенных по всему миру.

Пресс-служба компании сообщила East-West Digital News, что находится в процессе получения глобального сертификата безопасности данных (ISO) и переноса своих серверов в облако Azure.

Рынок стоимостью 12 миллиардов долларов к 2025 году

ИИ и машинное обучение по-прежнему полагаются на человеческий интеллект на этапе подготовки данных, поясняет Яндекс: люди нужны для маркировки данных. Эта подготовка часто включает в себя классификацию текста или изображения или проверку транскрипции аудио.

Таким образом, по мере того как использование ИИ становится все более распространенным явлением, глобальный рынок маркировки данных значительно растет.