Мне надоели нарисованные скидки - я написал бота, который сам ищет аномальные цены на Яндекс Маркете
Мне надоели «скидки −70%», поэтому я написал систему, которая сама ищет аномальные цены на маркетплейсах
Наверняка видели такое:
99 990 ₽
39 990 ₽
Выглядит как невероятная скидка.
А потом оказывается, что товар последние полгода и так стоил 39–42 тысячи.
Мне стало интересно: а что, если вообще не верить зачёркнутой цене магазина?
Так появился PriceSniper.
Это система, которая круглосуточно следит за товарами и сама накапливает историю их цен.
Сейчас первый источник - Яндекс Маркет.
Когда система видит новую цену, она сравнивает её не с красивой цифрой «до скидки», а с тем, сколько товар действительно стоил раньше.
Упрощённо:
обычно товар стоит ~90 000 ₽
↓
сегодня появляется за 52 000 ₽
↓
PriceSniper замечает сильное отклонение
↓
повторно проверяет цену
↓
если всё подтверждается - находка отправляется в Telegram.
Для каждого события рассчитывается свой PriceSniper Score от 0 до 100.
Чем выше значение, тем сильнее текущая цена отличается от того, что система считает нормальной.
Например:
Score 60 - интересная цена.
Score 80 - очень сильное отклонение.
Score 90+ - уже потенциально редкая цена или ошибка продавца.
При этом задача проекта не в том, чтобы публиковать тысячу «скидок» в день.
Наоборот.
Лучше показать 5 действительно интересных товаров, чем забить канал сотней маркетинговых акций.
Сейчас проект работает в beta.
Каталог постепенно увеличивается, накапливается собственная история цен, а найденные товары проходят дополнительные проверки.
На первом этапе работаем только с Яндекс Маркетом.
Позже хочу подключить Ozon, Wildberries и обычные интернет-магазины.
Тогда станет ещё интереснее: один и тот же товар можно будет сравнивать не только с его собственной историей, но и одновременно между несколькими площадками.
Например:
Яндекс Маркет - 51 990 ₽
Ozon - 88 000 ₽
Wildberries - 91 000 ₽
DNS - 94 990 ₽
В таком случае система уже может довольно уверенно сказать:
«С этой ценой что-то необычное».
Сам проект написан на Python.
Под капотом сейчас:
FastAPI
PostgreSQL
Redis
ARQ workers
асинхронные collectors
история цен
HOT/WARM/COLD мониторинг
Anomaly Engine
повторная проверка подозрительных цен
автоматическая публикация в Telegram
Причём я специально не хочу превращать это в агрессивный парсер.
Система работает с ограниченной частотой запросов и старается получать максимум информации из каждого обращения.
Например, недавно переделал мониторинг так, чтобы один запрос страницы мог обновить сразу несколько уже известных товаров вместо одного запроса на каждый товар.
Сейчас продолжаю собирать реальные данные и смотреть, насколько хорошо алгоритм отличает настоящие находки от мусора.
Если интересно посмотреть, что из этого получится — канал:
@pricesniper_ru
🎯 PriceSniper | Аномальные цены
Пока там только начало эксперимента.
Если проект окажется полезным - буду дальше развивать его и периодически рассказывать о технической части и результатах.
