Как улучшить карточку организации в Яндекс Бизнесе на примере Hoff, М.Видео, Холодильник.ру и других — Маркетинг на vc.ru
Профиль компании в Яндекс Бизнесе позволяет сформировать первое впечатление о вашей организации. Безусловно, рейтинг и отзывы пользователей играют в этом определяющую роль ― и об этом написано немало.
4848 просмотров
Мы же хотим поговорить о визуальной части главной страницы карточки организации — об «обертке», которая, на наш взгляд, также формирует образ вашей компании.
Состав визуальных блоков в карточке организации может отличаться в зависимости от того, использует организация бесплатные и рекламные возможности Яндекс Бизнеса или нет. Под рекламными возможностями подразумеваются Приоритетное размещение, Брендированное размещение и Рекламная подписка.
Давайте сравним обычную карточку организации с карточкой, где используется максимальное количество бесплатных и рекламных блоков.
Чем больше бесплатных и рекламных блоков использовано, тем более содержательна главная страница карточки
Карточки обеих организацией показаны до блока «Адрес».
Доступность элементов для каждого типа размещения указана в таблице:
Дальше расскажем, как наиболее эффективно использовать эти элементы.
Идея 1: Разместите короткий текст на главном изображении и фотографии, чтобы транслировать ключевое УТП
Главное изображение и логотип входят в блок «Заголовок карточки», который доступен только для Приоритетного и Брендированного размещения. Главное изображение и логотип формируют обложку профиля. Часто для главного изображения используют обычную фотографию без текста. Мы рекомендуем добавить короткий текст c ключевым УТП, чтобы дополнительно обратить внимание пользователей на преимущества вашей компании.
Сравните главное изображение без текста и с текстом:
Для нашего клиента, гипермаркета света Don Plafon, мы добавили на главное изображение текст «Бесплатная доставка от 3 000 ₽» — это сообщение быстро считывается сразу при открытии карточки
Транслировать ключевые выгоды можно не только на главном изображении.
Вы можете в качестве первой фотографии загрузить изображение с текстом и в блок «Фотографии», который доступен для обычного и рекламного размещения. В этом случае вы сможете транслировать ключевые преимущества вашего магазина не только на Яндекс Картах, но и на поиске Яндекса. Эта возможность доступна всем организациям.
Что касается логотипа, то мы рекомендуем использовать квадратный логотип. Если у вас нет квадратного логотипа, то подойдет значок сайта (фавикон). Также лучше не использовать логотипы с текстами — тексты будут выглядеть слишком мелкими.
Когда на логотипе есть текст или мелкие элементы, то они не считываются в карточке компании
И, разумеется, логотип не должен перекрывать тексты, размещенные на главном изображении. Расположите текст так, чтобы он не попал в левый нижний угол.
Идея 2: Добавляйте сторис — это бесплатно и поможет пользователям больше узнать о вашей компании, услугах и товарах
По нашим наблюдениям, блок «Истории» не пользуются большой популярностью, хотя эта опция доступна уже 2 года.
Не упускайте возможность с помощью популярного формата сторис рассказать пользователям еще больше о вашей компании. Публикуйте информацию о скидках, акциях и сезонных предложениях. Подскажите пользователям, как удобнее добраться до адреса. Расскажите подробнее об условиях покупки товаров и приобретения услуг. Вот как это делают наши клиенты гипермаркет света Don Plafon и мебельный магазин Гуд Мебель:
Истории Don Plafon помогают потенциальному покупателю принять решение о выборе магазина: показывают срок доставки, точки самовывоза, выгодные цены, сертификаты качества и гарантии производителя
Гуд Мебель использует истории, чтобы показать товар «лицом» — новинки и хиты продаж с указанием цены, скидок, условиями доставки и возможностью купить в рассрочку
Идея 3: Используйте витрину не только для демонстрации конкретных товаров, но и для презентации популярных категорий и преимуществ
В блоке «Витрина» большинство рекламодателей чаще всего размещают товары.
В витрине можно разместить до 10 карточек, это немного. Поэтому мы используем витрину для презентации популярных категорий — ссылки в них ведут на разделы каталога.
Если разместить в витрине конкретные товары, то можно показать только 10 из них. Если размещать целые категории товаров, то можно охватить все или наиболее популярные
Иногда мы используем витрину не только для презентации популярных категорий, но и для обзора УТП.
В витрине можно размещать не только товары и категории, но и рассказывать о преимуществах — ссылки в этом случае могут вести на релевантные разделы и главную сайта
Еще несколько моментов
Используйте весь потенциал карточки, особенно если подключена реклама. Например, у магазина Холодильник.ру подключен самый дорогостоящий формат рекламы — Брендированное размещение, при этом не используются ни акция, ни витрина. Странно платить и не использовать.
Соблюдайте фирменный стиль.
По нашему субъективному мнению — карточки, где все визуальные блоки выполнены в одном стиле, смотрятся профессиональнее, что добавляет имиджа организации. Но это вопрос вкуса, мы не настаиваем.Когда все визуальные элементы выдержаны в одном стиле, карточка организации выглядит профессиональнее
Используйте все возможности даже при бесплатном размещении. Конечно, рекламные форматы дают гораздо больше возможностей для оформления карточки, но и обычное размещение можно улучшить. Сравните карточку гипермаркета света Don Plafon с включенной и выключенной рекламой. И с помощью бесплатных опций можно улучшить карточку.
Надеемся, что наши простые рекомендации были для вас полезны. Продолжайте улучшать профили своих организаций. А если понадобится помощь — обращайтесь в Adgasm.io.
Больше полезных советов в нашем телеграм-канале: @adgasm
Авторы: Анна Балбарова, Иван Гаренков, Мариам Оганесян
Как Яндекс Карты с помощью отзывов улучшают поиск организаций / Хабр
Раньше Карты, Поиск и Алиса отвечали на запросы об организациях, во многом основываясь на данных от самих организаций.
Это был нормальный компромисс, но всегда можно сделать лучше.
Теперь учитываются ещё и реальные отзывы людей. Тем самым запросы, по которым раньше выдача была менее релевантной, обрабатываются качественнее, и мы можем решить больше пользовательских задач. Давайте расскажу, как мы к этому шли, и покажу примеры.
Пара слов о геопоиске
И ещё не так давно поиск по организациям основывался исключительно на текстовом поиске по названию и фильтрации по рубрикам и признакам. Для этого в процессе поиска слова запроса сопоставляются с данными об организациях из Яндекс Бизнеса и обогащаются синонимами.
Например, для запроса [кафе] выделяются рубрики «Кафе», «Ресторан», «Кофейня». Дальше геопоиск находит все организации с необходимыми характеристиками в нужной части карты. Чтобы облегчить пользователю задачу выбора, мы показываем ему только несколько десятков лучших организаций.
Чтобы из десятков тысяч отобранных на первой стадии заведений выбрать лучшие, мы используем библиотеку CatBoost. Модель работает на основе нескольких сотен самых разных признаков: рейтинга организации, расстояния до пользователя и так далее. Такой подход хорошо работает на простых запросах вроде [кафе] или [магазин продуктов], при этом большинство пользовательских запросов гораздо сложнее.
Рубрики и признаки — довольно сильное упрощение реального мира. Например, в запросе [уютное кафе] уютное — это признак? Не очень понятно, по какому критерию его нужно ставить. Такой признак очень сложно формализовать, и он будет иметь низкое качество.
К тому же текущие признаки оптимизированы для отображения в карточке организации, а не для поиска.
Пользователи в поиске могут интерпретировать рубрику не так, как владелец организации, когда он её ставит. К примеру, популярная сеть закусочных отмечена как ресторан, имеется в виду «ресторан быстрого питания», а пользователь по запросу [ресторан] ожидает увидеть дорогие места с хорошим обслуживанием. В результате по сложным запросам мы можем не находить всех нужных организаций или в некоторых случаях показывать нерелевантные места — пользователю такие ошибки могут показаться глупыми.
Мы никогда не покроем всего многообразия запросов признаками и не сможем вручную поправить всевозможные расхождения. Но это и не нужно: наши пользователи уже описали в отзывах всевозможные аспекты, которые могут быть им интересны.
Мы хотим искать организации по смыслу. В качестве первого шага решили использовать отзывы на финальных стадиях поиска: когда мы выбираем, какие именно заведения из найденных стоит показать пользователю.
Нейросети для поиска организаций
Классический способ использовать неструктурированные тексты в машинном обучении — это нейросети.
Если коротко, DSSM — сиамская сеть, в которой есть две независимые «башни»: одна, как правило, используется для представления запроса, другая — для представления документа. На вход башням подается «мешок слов», состоящий из слов запроса, словесных биграмм и буквенных триграмм. На выходе каждой башни получается слой эмбеддингов. Косинус вектора-эмбеддинга запроса и вектора-эмбеддинга документа — это и есть выход сети. По сравнению с современными большими нейросетями DSSM — более простая модель, её всё ещё можно применять на CPU за адекватное время, к тому же учить её гораздо быстрее, чем трансформеры. Именно поэтому мы начали с DSSM.
Какой же датасет подать на вход, чтобы сеть научилась «искать» по отзывам? Для обучения сетей настолько большого размера нужны миллионы примеров.
В качестве источника данных такого объёма часто используют клики: в нашем случае мы могли бы по всем показам выдачи геопоиска пользователям собирать пары запрос-организация там, где пользователь кликнул на эту организацию. Но кликовый датасет обладает очевидным недостатком: данные в нём очень сильно смещены в наше текущее ранжирование. Если мы сейчас не очень хорошо умеем отвечать на запрос [уютное кафе], то способность предсказывать клики здесь не поможет.
Поэтому вместо кликов мы решили начать с редакторских подборок мест, размещённых в Яндекс Картах. Чтобы подготовить данные для обучения, мы сопоставили организации из подборок с запросами пользователей в веб-поиске Яндекса, по которым эта подборка показывалась хотя бы несколько раз. При этом в качестве данных про организацию использовали топ отзывов.
К сожалению, таким методом у нас получилось сгенерировать лишь несколько сотен тысяч обучающих примеров. Для качественного обучения DSSM этого недостаточно, архитектура требует на несколько порядков больше данных на входе.
Тогда мы решили попробовать другой подход. В веб-поиске активно используются трансформеры на основе YATI, вот хабрапост про эту технологию. Для дообучения модели YATI достаточно всего нескольких тысяч примеров, это позволило бы нам обойти лимиты на обучение DSSM.
Мы взяли Large BERT, который был обучен по запросам пользователя в веб-поиск предсказывать, выбрал бы он этот документ в выдаче или нет. Такая модель уже достаточно хорошо умеет понимать тексты запросов. К тому же за счёт особенностей архитектуры она неплохо умеет работать с неизвестными словами. Это важное свойство модели, потому что в геозапросах пользователи часто используют названия населённых пунктов, мало встречающиеся в обычных текстах, к примеру, [почта в Урюпинске].
На нашем датасете подборок организаций мы дообучили Large BERT определять, входит ли организация в подборку по данному запросу. Для обучения к такой задаче нам нужны не только настоящие примеры из подборок («позитивы»), но и достаточно много примеров организаций, которые не входят в подборку («негативы»).
При этом недостаточно взять в качестве негативов случайные организации, иначе сеть не сможет выучить тонкие различия между запросами.
Мы попробовали несколько вариантов генерации примеров организаций, не входящих в подборку. Например, брали близкие организации в той же рубрике или просто случайные организации в том же регионе. В результате каждый раз у нас неплохо получалось обучить сеть. На части пула, которую она не видела в обучении, мы оценили precision — долю верно классифицированных позитивных примеров из всех, и recall — долю верно найденных позитивных примеров среди всех позитивных примеров. Для обеих метрик значения получились более 95%, что достаточно хорошо.
Как понять, будет ли такой BERT помогать ранжированию? Для оценки качества поиска по смыслу мы скачиваем поисковую выдачу по определённому набору запросов и просим экспертов оценить, является ли каждая организация в выдаче релевантной данному запросу. То есть — помогает ли она пользователю решить свою задачу.
Мы добавили BERT в качестве признака в ранжирующий CatBoost геопоиска. К сожалению, ни один вариант BERT в качестве фичи не показывал существенных улучшений релевантности нашей выдачи. Кажется, предсказание подборок — это всё-таки неподходящая задача, надо было использовать какие-то другие данные.
Тогда мы попробовали дообучить тот же Large BERT отличать релевантные документы от нерелевантных прямо по нашей экспертной разметке. На этот раз датасет получился совсем небольшой, у нас были опасения, что его не хватит для обучения такой модели. Но мы решили попробовать.
Чтобы не попасть в режим переобучения и сохранить способность наших офлайн-метрик качественно оценивать выдачу, для обучения сети мы брали оценки на «отложенном» множестве запросов — тех, которые не участвовали в оценке качества. Обучив BERT, мы снова оценили его в качестве фичи CatBoost’а. И на этот раз получилось хорошо! Фича с предсказанием BERT входила в топ-5 по feature importance и статистически значимо улучшала loss.
Но нельзя просто взять и внедрить трансформер в рантайм. На CPU такая модель будет применяться слишком долго. Запрос в поиск с включённым подсчётом фичи для лучших найденных документов стал обрабатываться за несколько минут! И даже на GPU применение модели такого размера очень сильно увеличило бы время ответа поиска. К тому же нам хотелось бы перенести как можно больше тяжёлых вычислений на этап подготовки данных. Этого можно достичь с помощью DSSM, предпосчитав удобное для сети представление организаций, а в рантайме обчитывать только запросы. Поэтому мы приступили к дистилляции BERT в DSSM.
Дистилляция — процесс, позволяющий получить более простую модель, которая решает задачу практически с тем же качеством, что и тяжёлая. Для этого на гигантском пуле простую модель-«пародию» обучают предсказывать результаты работы тяжёлой модели. Мы собрали все наши выдачи по всем запросам из логов за год, для каждой пары (запрос — организация) посчитали скор BERT’а — его оценку, насколько организация релевантна запросу.
У нас получилось около 300 миллионов примеров в обучающем пуле. Мы подали на вход DSSM ровно те же данные, что использовались трансформером: запрос и топ отзывов про организацию, а в качестве таргета — скор Large BERT с предыдущего шага.
Модель-пародия оказывалась в топе по feature importance основного ранжирующего CatBoost’а, но loss уже не улучшался.
Небольшие изменения loss очень трудно интерпретировать, поэтому мы начали сравнивать вердикты BERT и DSSM на проблемных выдачах. Оказалось, что небольшое количество запросов типа [где поесть] и [кафе] занимают в обучающем пуле огромную долю. При этом на таких запросах наше ранжирование прекрасно справляется и без использования отзывов. А вот более сложных и проблемных запросов в пуле оказывалось гораздо меньше.
Мы подправили пул, устранив перекос в частотные запросы. В результате дистиллированный DSSM стал улучшать loss ранжирующей формулы.
При этом поначалу модель не оказывала существенного влияния на порядок в выдаче. Причина была в том, что для обучения нашего ранжирующего CatBoost’а используется комбинация сигналов разной степени сложности и чистоты. В итоге отзывы неплохо помогали на начальном этапе, но добиться большого улучшения было сложно. Тогда мы обратили внимание, что DSSM можно использовать и более просто — для фильтрации нерелевантных результатов из выдачи. С этим модель справлялась достаточно хорошо — ведь ровно на такой задаче дообучался исходный Large BERT. И вот в этой конфигурации наконец-то получилось увидеть улучшение в эксперименте и выкатить модель в продакшен.
Ниже пара примеров применения модели.
Скажем, раньше по запросу [торты Рязань] мы показывали сеть пиццерий «Ташир» и KFC. С помощью новой модели на базе отзывов нам удалось убрать нерелевантные результаты:
По запросу [кальянные в СПб] среди наших результатов был суши-бар «Токио Сити», а после внедрения модели в выдаче остались только кальян-бары.
Что в итоге?
У нас получилась модель, которая улучшает ранжирование геопоиска на основании отзывов пользователей Яндекс Карт.
В дополнение к упрощённой модели признаков, проставляемых вручную владельцами или редакторами, мы можем использовать всё многообразие свойств организаций, добывая нужную нам информацию из текстов отзывов.
Мы попробовали множество разных вариантов обучения и применения модели. Изначально мы опасались, что небольшого количества экспертной разметки будет недостаточно для обучения, поэтому пробовали учить модели на данных из подборок организаций. К тому же нам хотелось получить более простую архитектуру, которую можно применять в рантайме. Но в итоге с помощью YATI и дистилляции в DSSM мы пришли к предсказанию экспертной разметки.
Текущая отзывная нейросеть, конечно, не идеальна. Например, из-за ограничений по длине текста обрабатывается только часть отзывов — а ведь про вкусный фалафель могут писать и не в самом первом из них. У нас на подходе новые модели, которые способны учитывать больше отзывов в Картах, а также включают в себя другие сигналы, полезные при определении релевантности документа.
Важный итог: по офлайн-замерам релевантности дистиллированная модель на отзывах в одиночку дала такое же улучшение качества поиска, как все внедрения нашей команды за предыдущий квартал.
Яндекс Карты и навигатор для ПК
Автор ООО «Яндекс»
- Дата выпуска: 27.03.2023
- Текущая версия: 15.0
- Размер файла: 224,07 МБ
- Совместимость: Windows 11, Windows 10, Windows 8.1, Windows 8, Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows Surface Pro
Рекомендуемое приложение:
Безопасно и надежно
Это основано на нашем анализе NLP более 7461 отзывов
Получить совместимый APK для ПК
| Скачать | Разработчик | Рейтинг | Оценка | Текущая версия | Рейтинг взрослых |
|---|---|---|---|---|---|
| Проверить APK → | ООО «Яндекс» | 7461 | 4,64723 | 15,0 | 4+ |
★ ★ ★ Яндекс Карты и навигатор Обзор
Яндекс Карты — это навигационное приложение, которое позволяет пользователям искать адреса и места как онлайн, так и офлайн.
Он предоставляет подробную информацию об организациях и помогает пользователям добраться до места назначения на машине, общественном транспорте, велосипеде или пешком в зависимости от текущих условий движения. Приложение также предлагает пользовательские настройки карты, общественный транспорт, автомобильные, велосипедные и пешеходные маршруты, а также автономные карты. Пользователи также могут внести свой вклад в приложение, отмечая дорожные события на карте, оставляя отзывы, загружая фотографии и обновляя информацию об организациях. Приложение также доступно на Apple Watch.
Скриншоты программного обеспечения
☴
Основные характеристики:— Самая большая база организаций и фильтры для уточнения поиска
— Подробная информация об организациях: контакты, режим работы, предоставляемые услуги, фото, отзывы
— Планы этажей, чтобы ориентироваться в крупных торговых центрах
— Поиск мест и адресов без подключения к Интернету (офлайн-карты)
— Местоположение автобусов, трамваев, троллейбусов и маршруток в режиме реального времени
— Дорожные карты которые показывают текущие условия движения в городе
— Слой парковки с расположением и стоимостью официальной парковки
— Панорамы улиц для просмотра со стороны любого адреса
— Выберите один из трех типов карт: Дорожная карта, Спутник и Гибрид
— Пешеходная навигация: пути между зданиями, парками, скверами и другими пешеходными зонами
— Велосипедная навигация: типы дорог, подземные и надземные переходы, предупреждения на дорогах
— Маршруты общественного транспорта с расписанием и предполагаемым временем прибытия
— Оптимальные маршруты движения на основе текущих условий движения и вариантов вождения
— Пошаговые инструкции с голосовой навигацией
— Камера контроля скорости, ограничение скорости и уведомления о превышении скорости
— Обновления в режиме реального времени о дорожном движении, дорожно-транспортных происшествиях, радарах и т.
д.
— Автономные карты с маршрутами движения и голосовой навигацией
— Загружаемые облегченные карты (минимум места для хранения)
— База данных организаций с часами работы , предоставляемые услуги и многое другое
— Более 2000 городов России, Армении, Беларуси, Грузии, Казахстана, Латвии, Турции, Украины и Эстонии
— Отмечайте дорожные события на карте и комментируйте сообщения пользователей
— Регулярные обновления Публичной карты, чтобы вы были в курсе вашего города
— Писать отзывы, загружать фотографии и обновлять информацию об организациях
— Приложение Apple Watch для навигации по карте, просмотра ближайших станций метро и остановок общественного транспорта, узнавать, когда общественный транспорт прибудет на ближайшую остановку, отслеживать схемы движения на несколько часов вперед и просматривать прогнозы погоды.
Скачать и установить Яндекс Карты и Навигатор на свой компьютер
Ура! Кажется, такое приложение, как yandex maps navigator, доступно для Windows! Скачать ниже:
| SN | Приложение | Скачать | Обзор | Производитель |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Яндекс. Карты | Скачать | 3,6/5 219 отзывов 3,6 | Яндекс |
Не устраивает? Проверьте наличие совместимых приложений или альтернатив для ПК
| Приложение | Скачать | Рейтинг | Производитель |
|---|---|---|---|
| яндекс карты навигатор | Получить приложение или альтернативы | 7461 Отзывы 4.64723 | ООО «Яндекс» |
Или следуйте инструкциям ниже для использования на ПК:
Выберите версию Windows:
- Windows 7-10
- Windows 11
Узнайте, как установить и использовать приложение Yandex Maps & Navigator на ПК или Mac, выполнив 4 простых шага ниже:
- Загрузите эмулятор Android для ПК и Mac:
Загрузите Bluestacks или приложение Nox >> .
Мы рекомендуем Bluestacks, потому что вы можете легко найти решения в Интернете, если у вас возникнут проблемы при его использовании. Загрузите программное обеспечение Bluestacks для ПК или Mac Здесь >> . - Установите эмулятор на свой ПК или Mac:
На вашем компьютере перейдите в папку «Загрузки» » нажмите, чтобы установить Bluestacks.exe или Nox.exe » Примите лицензионные соглашения » Следуйте инструкциям на экране для завершения установки. - Использование Яндекс Карт и Навигатора на ПК [Windows 7/8/8.1/10/11]:
Мы рекомендуем Bluestacks, потому что вы можете легко найти решения в Интернете, если у вас возникнут проблемы при его использовании. Загрузите программное обеспечение Bluestacks для ПК или Mac Здесь >> .- Откройте установленное вами приложение «Эмулятор» » перейдите в его строку поиска и выполните поиск «Яндекс Карты и навигатор»
- Поиск покажет значок приложения Яндекс Карты и Навигатор. Откройте, затем нажмите «Установить».
- После того, как Яндекс Карты и Навигатор будут загружены внутри эмулятора, найдите/щелкните значок «Все приложения», чтобы перейти на страницу, содержащую все установленные вами приложения, включая Яндекс Карты и Навигатор.
- Теперь наслаждайтесь Яндекс Картами и Навигатором на ПК.
Установите Yandex Maps & Navigator на свой Mac, выполнив те же действия для ОС Windows, что и выше.
Получить совместимый APK для ПК
| Скачать | Разработчик | Рейтинг | Оценка | Текущая версия | Рейтинг взрослых |
|---|---|---|---|---|---|
| Проверить APK → | ООО Яндекс | 7461 | 4,64723 | 15,0 | 4+ |
Как скачать и установить Яндекс Карты и Навигатор на Windows 11
Чтобы использовать мобильное приложение Яндекс Карты и Навигатор в Windows 11, установите Amazon Appstore.
Это позволяет просматривать и устанавливать приложения для Android из тщательно подобранного каталога. Вот как:
- Проверить совместимость устройства
- ОЗУ: 8 ГБ (минимум), 16 ГБ (рекомендуется)
- Хранилище: SSD
- Процессор: Intel Core i3 8-го поколения, AMD Ryzen 3000 или Qualcomm Snapdragon 8c (минимум)
- Архитектура процессора: x64 или ARM64
- Нажмите «Получить», чтобы начать установку. Он также автоматически устанавливает подсистему Windows для Android.
- После установки перейдите в меню «Пуск» Windows или в список приложений » Откройте Amazon Appstore » Войдите (с учетной записью Amazon)
- После входа выполните поиск «Яндекс Карты и Навигатор» в панель поиска. На странице результатов откройте и установите Yandex Maps & Navigator.
- После установки перейдите в меню Пуск » Рекомендуемый раздел » Яндекс Карты и навигатор. ИЛИ Перейдите в меню «Пуск» » «Все приложения».
На странице результатов откройте и установите Yandex Maps & Navigator.Яндекс Карты и навигатор в iTunes
| Скачать | Разработчик | Рейтинг | Оценка | Текущая версия | Рейтинг взрослых |
|---|---|---|---|---|---|
| Бесплатно в iTunes | ООО «Яндекс» | 7461 | 4,64723 | 15,0 | 4+ |
Скачать на Android: Скачать Android
Лучшие обзоры ПКМак
Отличное приложение
Автор Roberto10000 (пользователь Pcmac)
Это спасло мне жизнь в России, надо расширяться!!!
Не для международного использования
McRyach (пользователь Pcmac)
Это приложение исключительно для российского международного использования.
Я пытался использовать его в Пекине, и он работает с очень ограниченными возможностями. Офлайн-карты недоступны за пределами России. Так что не повезло скачать Пекин. Метро или автобусная сеть недоступна.Приложение Exelent
Maysam159 (пользователь Pcmac)
Лучшее для всех
Требуется много работы. Но хорошая звезда!
Мохаммад Ямини (пользователь Pcmac)
Требуется много работы, но хорошее начало!
Я пытался использовать его в Пекине, и он работает с очень ограниченными возможностями. Офлайн-карты недоступны за пределами России. Так что не повезло скачать Пекин. Метро или автобусная сеть недоступна.tarafından yazıldı: Yandex LLC
- Категория: Навигация
- Сон Гюнцеллеме: 27. 03.2023
- Версия Geçerli: 15.0
- Дося бойюту: 303,61 МБ
- Гелистирицы: ООО «Яндекс»
- Уюмлулук: Windows 10/8.1/8/7 и ОС Macintosh
03.2023ПК Ичин уюмлу АПК
Nasıl İndirilir, Kurulur ve Kullanılır Яндекс Карты и навигатор Windows Bilgisayarınızda
Şu anda, Яндекс Карты и навигатор bilgisayardan indirilemez. Ancak, PC’de Android uygulamalarını çalıştırmak için öykünücüleri kullanabilirsiniz. Aşağıdaki 3 Basit adımda, size Yandex Maps & Navigator’ı PC’de nasıl kullanacağınızı göstereceğiz:
- Бир Android Emülatörü İndirin
- Bluestacks → .
- Нокс Уйгуламасы → .
Минимальный gereksinimler Windows’та:- 2GB RAM
- 2 ГГц Ишлемчи
- 3 Гб диск sabit alanı
- 1 ГБ видео красивое
- Emülatör’ü Bilgisayarınıza yükleyin
Bilgisayarınızdaki veya indirilen dosyaları depoladığınız her yerdeki İndirilenler klasörüne gidin.- PC’nizde yükleme işlemini başlatmak için emülatör uygulamasına tıklayın.
- Lisans sözleşmesini kabul edin ve ekrandaki talimatları izleyin. Yazılım başarıyla yüklenecektir.
- Яндекс Карты и навигатор можно получить набрав:
- Эмулятор доступен для загрузки в Gmail Gmail .
- Uygulama içindeki arama çubuğunu bulun ve «Яндекс Карты и Навигатор» yazın
- Uygulamayı yüklemek için «Яндекс Карты и Навигатор» » «Yükle» yi tıklayın.
- Яндекс Карты и навигатор uygulamasını kullanmak için, Emülatörünüzü » «Tüm Uygulamalar» ı açın.
Yandex Maps & Navigator için Apple App Store istatistikleri
| Гелиштиричи | Пуанлама | Пуан | Гечерли версия | Йетишкин Сираламасы | |
|---|---|---|---|---|---|
| Бесплатный iTunes»da | ООО «Яндекс» | 13081 | 4,49 | 15,0 | 4+ |
Хаккинда Яндекс Карты и навигатор
Geliştirici Açıklama
Поиск адреса или лучших мест поблизости как онлайн, так и офлайн. Карты Яндекса предоставляют информацию об организациях и помогают добраться до места назначения на автомобиле, общественном транспорте, велосипеде или пешком в зависимости от текущей ситуации на дорогах.
Найдите и выберите места:
• Крупнейшая база данных организаций и фильтры для уточнения поиска.
• Подробная информация: контакты, режим работы, предоставляемые услуги, фото, отзывы.
• Планы этажей, чтобы ориентироваться в основных торговых центрах Москвы.
• Поиск мест и адресов без подключения к интернету (автономные карты).
• Просмотр мест, сохраненных на вашем смартфоне, планшете и ПК.
Пользовательские настройки карты:
• Местонахождение автобусов, трамваев, троллейбусов и маршруток в режиме реального времени.
• Дорожные карты, которые показывают текущие условия движения в городе.
• Парковочный слой с расположением и стоимостью официальной парковки.
• Панорамы улиц для просмотра любого адреса со стороны дороги.
• Выберите один из трех типов карт: Дорожная карта, Спутник и Гибрид.
Общественный транспорт, автомобильные, велосипедные и пешеходные маршруты:
• Пешеходная навигация: пути между зданиями, через парки, через площади и другие пешеходные зоны.
• Велосипедная навигация: типы дорог, настройки подземных и надземных переходов, а также предупреждения на дорогах.
• Маршруты общественного транспорта с расписанием и расчетным временем прибытия.
• Оптимальные маршруты движения на основе реальных условий движения и вариантов движения.
• Пошаговые инструкции с голосовой навигацией.
• Камера контроля скорости, ограничение скорости и уведомления о превышении скорости.
• Обновления в режиме реального времени о дорожном движении, дорожно-транспортных происшествиях, скоростном радаре и многом другом.
Оффлайн карты:
• Маршруты вождения и голосовая навигация.
• Загружаемые облегченные карты (минимальный объем памяти, например, карта Москвы — всего 187 МБ).
• База данных организаций с часами работы, предоставляемыми услугами и прочим.
• Более 2000 городов России, Армении, Белоруссии, Грузии, Казахстана, Латвии, Турции, Украины и Эстонии.
Информация от пользователей:
• Отмечайте дорожные события на карте и комментируйте сообщения пользователей.
• Регулярные обновления общедоступной карты информируют вас о вашем городе.
• Писать отзывы, загружать фотографии и обновлять информацию об организациях.