Skip to content

Система Интеллектуального Квиза (Gifty Quiz System)

Глобальная Цель: Сузить пространство поиска из миллионов товаров до ~50 релевантных кандидатов и определить стратегию ранжирования.

Квиз — это не просто анкета. Каждый блок вопросов выполняет конкретную архитектурную функцию: либо устанавливает Жесткие Фильтры (Hard Filters), либо задает Векторы Ранжирования (Ranking Vectors).

Блок 1: Контекст Дарителя (The Giver's Constraints)

Цель: Установить "Правила Игры". Это технические и социальные ограничения, которые накладывает сам даритель.

1.1. Социальная Дистанция (Relationship)

  • Архитектурная функция: Фильтр допустимой интимности (Intimacy Filter).
  • Зачем: Определяет, какие категории подарков социально приемлемы.
  • Логика:
    • Partner/Best Friend: Разрешены личные, сентиментальные (Anchor), тактильные товары.
    • Colleague/Boss: Жесткий блок на интимные категории (белье, гигиена, романтика). Приоритет статусных (Permission) и полезных (Optimizer) вещей.
    • Relative: Акцент на заботу (Optimizer) и традиции (Anchor).

1.2. Ресурс Дарителя (Effort & Time)

  • Архитектурная функция: Фильтр сложности исполнения (Execution Complexity Filter).
  • Зачем: Отсекает идеи, которые даритель не готов или не успеет реализовать.
  • Логика:
    • Low Effort / Last Minute: Скрываем DIY-наборы, сложные квесты, товары с долгой кастомизацией. Показываем готовые боксы и сертификаты.
    • High Effort: Разблокируем сложные сценарии "Catalyst" (организация впечатления) и "Anchor" (создание фотоальбома).

1.3. Интенция (Goal)

  • Архитектурная функция: Главный вектор ранжирования (Primary Ranking Vector).
  • Зачем: Определяет эмоциональную цель подарка. Один и тот же интерес (напр., "Кофе") может быть подан по-разному.
  • Логика:
    • Impress (Вау-эффект): Ищем редкое, уникальное, трендовое. (Mirror/Catalyst).
    • Care (Забота): Ищем полезное, упрощающее жизнь, качественное. (Optimizer).
    • Formal (Протокол): Ищем безопасное, премиальное, общепризнанное. (Permission).

Блок 2: Фактура Личности (The Recipient's Semantic Field)

Цель: Собрать "Семантическое Облако" (Semantic Seeds). Это сырые данные для генерации гипотез.

2.1. Демографический Базис (Demographics)

  • Архитектурная функция: Калибровка базовой вероятности (Baseline Calibration).
  • Зачем: Решение проблемы холодного старта (Cold Start) и отсечение возрастных несоответствий.
  • Логика:
    • Пол и возраст дают начальные статистические веса категориям товаров.
    • Предотвращает грубые ошибки (напр., детские игрушки для взрослого, если это не кидалты).

2.2. Области Интереса (Topic Analysis)

  • Архитектурная функция: Топливо для Генератора Гипотез (DHG Fuel).
  • Зачем: Определяет тематические кластеры, в которых мы будем искать решения.
  • Логика:
    • Мы не просим выбрать товары. Мы просим назвать Темы (Контексты), в которых живет человек.
    • Ввод: Слова-теги (напр., "Рыбалка", "Python", "Йога").
    • Обработка: LLM расширяет эти теги в конкретные поисковые запросы, адаптированные под Интенцию из Блока 1. (Рыбалка + Care = "Удобное кресло", Рыбалка + Impress = "Эхолот").

Блок 3: Психометрия (GUTG Mapping)

(На стадии проектирования. Требуется разработать вопросы, определяющие глубинные драйверы потребления: Дефицит, Энергию и Архетип).

Интеграция: Data Flow

{
  "constraints": {
    "relationship": "colleague", // Intimacy Filter: Low
    "effort": "low",             // Complexity Filter: Low
    "goal": "protocol"           // Ranking: Safe Bets > Unique
  },
  "recipient_profile": {
    "age": 35,
    "gender": "male",
    "topics": ["coffee", "startups"] // Semantic Seeds
  },
  "gutg_weights": {
    // Будет заполнено после проработки Блока 3
  }
}