Правила применения рекомендательных технологий

1. Данные правила регулируют применение рекомендательных технологий на страницах сайта https://duspatalin.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. PHPSESSID это идентификатор сессии, который генерируется и хранится на стороне сервера для отслеживания сессий пользователей

2. _ym_d Яндекс метрика: Хранит дату первого визита посетителя на сайт

3. _ym_isad Яндекс метрика: Используется для определения наличия у посетителя блокировщиков рекламы

4. _ym_uid Яндекс метрика: Позволяет различать посетителей

5. _ym_visorc Яндекс метрика: Используется для корректной работы Вебвизора (сам Вебвизор не подключен)

6. abbott_cookie_duspatalin Подтверждение согласия пользователя на cookie

7. bh Яндекс: Используется для оптимизации актуальности рекламы

8. i Яндекс Метрика: Позволяет различать посетителей

9. receive-cookie-deprecation Используется для управления уведомлениями о прекращении поддержки cookie

10. remixlang Functionality cookies (функциональные) Запоминают персональные предпочтения пользователя, предпочитаемый язык, страну, из которой пользователь посещает сайт, настраиваемые элементы сайта, размер текста, шрифт, количество результатов поиска на странице и тд

11. remixstlid Targeting cookies (целевые) - собирают информацию об интересах посетителей веб-сайта. Используются, чтобы адаптировать рекламу к интересам пользователя (персонализированная реклама), ограничить количество показов одной и той же рекламы, оценить эффективность рекламных кампаний и лучше понять поведение посетителей после того, как они просмотрели определенное объявление

12. yabs-sid Идентификатор визита

13. yandexuid Яндекс Метрика: Позволяет различать посетителей

14. ymex Хранит вспомогательную информацию для работы Метрики: время создания идентификаторов и их альтернативные значения.

15. yuidss Яндекс Метрика: Позволяет различать посетителей.

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.