«Метр квадратный» предлагает более 80% объектов недвижимости двух столиц
Экосистема недвижимости «Метр квадратный» (проект группы ВТБ) представила витрину недвижимости, которая в настоящее время включает 86% всех жилых объектов, продающихся в Московском регионе, Санкт-Петербурге и Ленинградской области. По данным аналитиков компании, это самая полная база объявлений о продаже квартир на рынке вторичного жилья двух столиц.
Большинство популярных на российском рынке классифайдов, по данным аналитиков экосистемы, предлагают клиентам от 22 до 61% объектов, тогда как в «Метр квадратный» существенно увеличил этот показатель, собрав на своей площадке около 140 тысяч объявлений. Таким образом, как минимум 8 из 10 продающихся на рынке квартир представлены на витрине «Метр квадратный», в то время как на большинстве других ресурсов представлено лишь от 2 до 6 лотов.
Данные по общей доле объявлений были получены аналитиками экосистемы в результате качественного и количественного исследования, которое проходило с сентября 2020 года по март 2021 года. Для сравнения использовался ассортимент объектов недвижимости «Метр квадратный» и четырех других ведущих классифайдов российского рынка недвижимости. В выборке исследования анализировалось порядка 10 тысяч предложений.
«За полтора года работы «Метр квадратный» удалось собрать базу объектов недвижимости вторичного рынка, которая насчитывает 140 тысяч объектов в Москве, Санкт-Петербурге, Московской и Ленинградской областях. Большим плюсом является бесплатное размещение объявлений на нашей платформе. В настоящее время на сайте представлены только объекты жилой недвижимости, но в дальнейшем мы планируем расширить предложение для клиентов как за счет выхода на рынки регионов России, так и подключив к ресурсу объекты коммерческой недвижимости», – комментирует Сергей Роменский, руководитель департамента развития сервисов поиска недвижимости экосистемы недвижимости «Метр квадратный».
Экосистема недвижимости совместно с Mail.ru использует специальную технологию анализа контента. Она создана на базе нейросетей, которые изучают содержание объявлений, анализируют содержание фотографий, их идентичность, наличие запрещенного контента, планировок зданий, а также распознают текст на изображениях. Все эти действия позволяют повысить качество базы объявлений, а это в свою очередь повышает доверие со стороны клиентов компании и удобство поиска жилых помещений.