- 1. Данные правила регулируют применение рекомендательных технологий на страницах сайта https://duphalac.ru/ (далее «Сайт»).
- 2. Рекомендательные технологии – это информационные технологии предоставления
информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к
предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации.
- 3. С дополнительными вопросами о применении рекомендательных технологий, а также при необходимости передачи владельцу Сайта юридически значимых сообщений, Вы можете обратиться по следующему адресу электронной почты: RecTech@abbott.com
Владельцем Сайта является Общество с ограниченной ответственностью
«Эбботт Лэбораториз» (ОГРН 1077746154859).
- 4. Рекомендательные технологии, используемые на Cайте, заключаются в подборе и
предоставлении посетителям Cайта информации на основании их запросов и поведения на Cайте.
- 5. Используемые на портале рекомендательные модели обрабатывают данные о пользователях (посетителях) с помощью трекера Яндекс Метрика. Хранение данных, полученных с использованием рекомендательных технологий, осуществляется на серверах Российской Федерации.
В рекомендательных моделях используется идентификатор пользователя, который представляет собой набор букв, цифр и специальных символов.
На основе исходных данных выделяются типы взаимодействий пользователя со страницей Сайта, например:
- 1. BX_USER_ID ID пользователя Битрикс. Необходима для обеспечения функциональности, безопасности и соответствия сайта
- 2. PHPSESSID это идентификатор сессии, который генерируется и хранится на стороне сервера для отслеживания сессий пользователей
- 3. _yasc Яндекс: Используется для оптимизации актуальности рекламы
- 4. _ym_d Яндекс метрика: Хранит дату первого визита посетителя на сайт
- 5. _ym_isad Яндекс метрика: Используется для определения наличия у посетителя блокировщиков рекламы
- 6. _ym_uid Яндекс метрика: Позволяет различать посетителей
- 7. _ym_visorc Яндекс метрика: Используется для корректной работы Вебвизора (сам Вебвизор не подключен)
- 8. abbott_cookie_duphalac Подтверждение согласия пользователя на cookie
- 9. bh Яндекс: Используется для оптимизации актуальности рекламы
- 10. bx_user_id ID пользователя Битрикс. Необходима для обеспечения функциональности, безопасности и соответствия сайта
- 11. i Яндекс Метрика: Позволяет различать посетителей
- 12. receive-cookie-deprecation Используется для управления уведомлениями о прекращении поддержки cookie
- 13. yabs-sid Идентификатор визита
- 14. yandexuid Яндекс Метрика: Позволяет различать посетителей
- 15. yashr Файл cookie от Яндекс.Метрика, хранит вспомогательную информацию об использовании сайта для работы Яндекс.Метрика
- 16. ymex Хранит вспомогательную информацию для работы Метрики: время создания идентификаторов и их альтернативные значения.
- 17. yuidss Яндекс Метрика: Позволяет различать посетителей. Данные о взаимодействиях Пользователя с Сайтом используются для выявления закономерностей и предпочтений Пользователя на основе методов коллаборативной фильтрации и машинного обучения.
- 6. Для формирования уточненных рекомендаций могут учитываться данные о URL страницы, Реферер страницы, Заголовок страницы, Браузер и его версия, Операционная система и ее версия, Устройство, Высота и ширина экрана, Наличие Cookies, Наличие JavaScript, Часовой пояс, Язык браузера, Глубина цвета экрана, Ширина и высота клиентской части окна браузера, Пол и возраст посетителей, Интересы посетителей, Географические данные, JavaScript-события. Учет взаимодействий посетителя с сайтом, в том числе использование на сайте методов JavaScript API. Например, отправка формы, скроллинг страницы, Параметры загрузки страницы. Например, время до отрисовки и время ответа сервера, Просмотр страницы, Визит, Переход по внешней ссылке, Скачивание файла, Отказ, Время на сайте, Глубина просмотра (Подробнее: Какие данные собирает счетчик Яндекс Метрики | Яндекс Метрика).
- 7. Рекомендации дополняются уведомлением в виде всплывающего баннера при первом входе пользователя на Сайт о применении рекомендательных технологий.
- 8. Рекомендации формируются под каждого посетителя Сайта персонально. Для активации рекомендаций не требуется делать никаких специальных действий.
