Авито мое объявление посмотреть: «Как я могу проверить на авито свое объявление которые подала?»

Содержание

«Как я могу проверить на авито свое объявление которые подала?» — Яндекс Кью

Продвижение на Авито и Юле

Личный кабинет Авито — вход в Мои объявления, регистрация, возможности, официальный сайт

Зачем нужен Личный кабинет Авито?

Чтобы продать или купить подержанные вещи, найти продавца товаров и услуг или решить проблему трудоустройства, приходится обращаться к сайтам бесплатных объявлений, на сегодняшний день самый популярный из них – avito. ru. По статистике, на сайте Авито ежедневно создается до 1 000 000 объявлений, а за месяц его посещают более 35 млн. человек. Шансы, что ваше объявление заметят очень высоки, но для начала стоит разобраться с особенностями сайта, например, с возможностями Личного кабинета.

Зачем нужен Личный кабинет Авито?

Функционал личного кабинета Авито

Регистрация в кабинете

Регистрация личного кабинета на Авито

Вход в личный кабинет Авито

Мобильное приложение Авито

Клиентская поддержка через кабинет

Как отключить личный кабинет Авито?

Правила безопасности и конфиденциальности

Функционал личного кабинета Авито

Персональный раздел позволяет:

размещать новые объявления;
просматривать информацию о поданных объявлениях;
получать и отправлять личные сообщения;
пополнять счет;
изменять настройки.

Чтобы разместить новое объявление, нужно заполнить всю необходимую информацию о товаре или услуге, добавить фото и цену. На вкладке «Мои объявления» размещена информация обо всех поданных объявлениях, сроке их действия, здесь же можно применить платные пакеты, которые позволяют поднять объявление в поиске, чтобы как можно больше пользователей заметили его.

Функционал сайта Авито дает возможность пользователям общаться посредством личных сообщений. Вкладка «Сообщения» поможет просмотреть полученные сообщения и ответить на них. Можно удалить старые сообщения или заблокировать назойливого собеседника.

Раздел «Кошелек» поможет пополнить счет пользователя. Средства на счету понадобятся, чтобы воспользоваться платными услугами поднятия объявления. Также в некоторых разделах существует ограничение на количество бесплатных объявлений.

Вкладка «Авито Контекст» позволяет настраивать контекстную рекламу для вашего бизнеса, чтобы продвижение ваших товаров стало еще эффективнее. Новый сервис «Авито для бизнеса» помогает создать собственный магазин на сайте. В настройках личного кабинета отображена информация о имени и контактах пользователя. Также можно включить оповещения на электронную почту, чтобы оперативно получать новости и уведомления.

Регистрация в кабинете

Чтобы зарегистрироваться на сайте, нажмите на надпись «Личный кабинет», далее «Зарегистрироваться», затем ведите свои данные и пароль.

Для завершения регистрации нужно подтвердить номер телефона и адрес электронной почты. Также можно пройти процедуру регистрации при помощи учетной записи в социальных сетях: Вконтакте, Одноклассники, Facebook, Google+, для этого нажмите на соответствующую иконку и разрешите сайту доступ к аккаунту.

Регистрация личного кабинета на Авито

По номеру телефона

Регистрация по номеру телефона – основной способ. Чтобы зарегистрироваться, вам сначала нужно зайти вот сюда: https://www.avito.ru/rossiya#login?authsrc=h. Здесь нужно нажать на кнопку «Зарегистрироваться».

После этого сайт попросит вас указать телефонный номер, на который вы будете регистрировать аккаунт. Указываете – на него приходит СМС с проверочным кодом, вводите код в появившуюся строку. После этого сайт предложит придумать пароль для аккаунта – задает пароль. Все, регистрация прошла успешно.

Через социальные сети

На форме входа есть кнопки социальных сетей: Вконтакте, Одноклассники, Apple ID, Facebook, Google. Если у вас есть аккаунт в любой из этих соцсетей – вы можете нажать на кнопку, и вас перенаправит на страницу социальной сети. Эта страница либо попросит вас ввести пароль от аккаунта, либо спросит разрешение на передачу определенных личных данных другому сайту. Вводите пароль, даете разрешение – и вас автоматически регистрирует на Авито, данные для регистрации будут «подхвачены» из страницы социальной сети. Если чего-то будет не хватать (номера телефона, например), Авито попросит вас уточнить данные.

Через сайт с помощью телефона

Процедура регистрации в данном случае не отличается от того, что мы описали в разделе «По номеру телефона». Заходите на страницу логина, жмете на «Зарегистрироваться», вводите свой номер телефона, задаете пароль для аккаунта.

Регистрация без электронной почты

Старая версия Авито требовала электронную почту в обязательном порядке для регистрации. Но сайт обновили, и процедура регистрации изменилась – теперь на Авито регистрация в личный кабинет, как и вход в мои объявления, электронной почты не требуют. Просто зарегистрируйтесь по номеру телефона, инструкция приведена выше.

Вход в личный кабинет Авито

Вход по номеру телефона или электронной почте

По номеру телефона вы сможете войти в любом случае – вы указывали его при регистрации. С электронной почтой все слегка сложнее – после того, как вы зарегистрируетесь, вам нужно будет войти в ЛК, зайти в настройки и указать свою электронную почту – после этого можно будет входить через нее. В любом случае, чтобы войти по номеру или почте, вам нужно зайти на https://www.avito.ru/rossiya#login?authsrc=h, ввести свои данные для входа и нажать на «Войти» – после этого вы попадете в личный кабинет.

Вход через социальные сети

На Авито в личный кабинет и мои объявления можно войти через социальные сети либо в том случае, если вы через них регистрировались, либо если вы в профиле привязали аккаунты социальных сетей. Чтобы войти через социальную сеть, вам на странице входа нужно нажать на кнопку социальной сети. Сайт подхватит данные (возможно, спросит разрешение на их использование), после чего вы окажетесь в личном кабинете.

Мобильное приложение Авито

Для удобства использования функционала Авито, можно скачать бесплатное мобильное приложение для операционных систем Android и iOS. Теперь просматривать и редактировать объявления, отправлять сообщения пользователям и получать мгновенные уведомления можно в любом месте, где есть мобильный интернет. Чтобы войти в личный кабинет в приложении, запустите приложение и введите регистрационные данные на вкладке «Мой кабинет». Функционал приложения позволяет искать товары и услуги по всей стране, сортировать объявления по категориям, пользоваться расширенным поиском. В приложении сохранены все основные возможности сайта, при этом пользоваться им со смартфона гораздо удобнее, чем полной версией сайта.

Клиентская поддержка через кабинет

По любым интересующим вопросам и при технических сбоях пользователь может обратиться в службу поддержки. На сайте собрана большая база ответов на распространенные вопросы, и предусмотрен удобный поиск. Если вы не нашли ответ на свой вопрос, обратитесь в центр помощи клиентам лично по телефону или заполните форму обращения. Операторы дадут ответ в течение 4 часов и помогут справиться с проблемой.

Как отключить личный кабинет Авито?

По желанию пользователя его учетная запись может быть удалена вместе со всеми персональными данными. Обратите внимание, что можно восстановить всю информацию, если у вас сохранится доступ к указанному адресу e-mail. Чтобы отключить Личный кабинет, в разделе «Настройки» выберите раздел «Удаление учетной записи» и подтвердите выбор. Перед удалением не забудьте отписаться от новостной рассылки.

Чтобы восстановить удаленную учетную запись, перейдите в раздел регистрации и введите адрес электронной почты, затем выберете «Зарегистрироваться». На указанную почту вы получите письмо с ссылкой. Перейдите по ней и продолжайте пользоваться Личным кабинетом.

Правила безопасности и конфиденциальности

В последнее время пользователи Авито часто сталкиваются с мошенничеством. Под выдуманными предлогами злоумышленники стремятся узнать персональные данные, чтобы списать средства с банковской карты. Чтобы не попасться на их уловки, следуйте простым правилам:

Какие данные нельзя сообщать никому:

пароль от Личного кабинета;
цифры на обороте банковской карты;
паспортные данные.

Убедитесь, что зашли на сайт Авито. Мошенники создают сайты с максимально похожим интерфейсом, чтобы ввести вас в заблуждение.
Проводите встречу в безопасном месте.
Проверяйте подлинность купюр.
Не доверяйте неправдоподобно выгодным предложениям.

Иногда злоумышленники организуют поддельную рассылку, якобы от имени службы технической поддержки, и, угрожая блокировкой аккаунта требуют сообщить персональные сведения и пароль. Не отвечайте на подобные письма и не открывайте вложенные файлы.

Для предпринимателей и бизнесменов существует возможность сделать Личный кабинет еще удобнее, для этого воспользуйтесь Pro-возможностями. Подробнее о расширенных функциях Личного кабинета вы можете узнать из видео.

Обнаружение дубликатов рекламы Avito, Интервью победителей: 2-е место, Команда TheQuants | Микель, Питер, Мариос и Сонни | от команды Kaggle | Блог Kaggle

Конкурс Avito Duplicate Ads проводился на Kaggle с мая по июль 2016 года. Более 600 участников работали над тем, чтобы вывести их на вершину таблицы лидеров, выявляя повторяющиеся объявления на основе их содержания: текста и изображений на русском языке. Компания TheQuants, состоящая из Kagglers Mikel, Peter, Marios и Sonny, заняла второе место, создав функции независимо друг от друга и объединив их работу в мощное решение.

В этом интервью они описывают многие функции, которые они использовали (включая текст и изображения, местоположение, цену, атрибуты JSON и сгруппированные строки), а также те, которые оказались на «кладбище функций». В итоге 587 признаков были введены в 14 моделей, которые были объединены посредством средневзвешенного ранга моделей случайного леса и XGBoost. Читайте дальше, чтобы узнать, как они умело исследовали и определили свое функциональное пространство, чтобы избежать переобучения в этой задаче.

Микель Бобер-Иризар : Прошлые соревнования по прогнозному моделированию, финансовые прогнозы и медицинская диагностика.

Петер Боррманн : Доктор философии. в теоретической физике, доцент-исследователь, а также предыдущий опыт Kaggle.

Мариос Михайлидис : Я учусь на аспирантуре Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, менеджер по науке о данных в Даннхамби и ревностный Кагглер.

Сонни Ласкар : Я менеджер по консалтингу в сфере аналитики в компании Microland, занимаюсь внедрением решений для работы с большими данными; в основном имеют дело с данными ИТ-операций.

Микель Бобер-Иризар : Я хотел узнать о машинном обучении и использовать эти знания для участия в соревнованиях.

Петер Боррманн : Я хотел улучшить свои навыки в этой области.

Мариос Михайлидис : Я хотел принять новый вызов и учиться у лучших.

Сонни Ласкар : Я узнал о Kaggle несколько лет назад, когда получал степень MBA.

Наш подход к этому конкурсу был разделен на несколько частей:

Раннее слияние на основании положения в таблице лидеров.
Независимая генерация функций (на очищенных или необработанных данных), которые потенциально могут отражать сходство между содержанием двух объявлений и могут быть далее разделены на большее количество категорий (например, сходство текста или сходство изображений).
Создайте несколько различных классификаторов и регрессоров независимо друг от друга с помощью временной выборки.
Объединить работу всех участников
Объединить результаты с помощью средневзвешенного ранга двухуровневой сети метамоделей (StackNet).

Очистка данных

Чтобы очистить текст, мы применили выделение корней с помощью NLTK Snowball Stemmer и удалили стоп-слова и знаки препинания, а также преобразовали их в нижний регистр. В некоторых случаях мы также удаляли не буквенно-цифровые символы.

Разработка функций, том 1: функции, которые мы фактически использовали

Для того, чтобы упреждающе находить функции переобучения, мы создали сценарий, который отслеживает изменения свойств (гистограммы и чистота разделения) функции с течением времени. , что позволило нам быстро (200 мс/функция) идентифицировать функции переобучения без необходимости запуска ночных заданий XGBoost.

После удаления признаков переобучения наше окончательное пространство признаков содержало 587 признаков, полученных из разных тем:

CategoryID, parentCategoryID необработанный идентификатор категории, parentCategoryID one-hot (кроме переоснащения).
Разница в цене/средн.
Вероятность генерации 3 (выходные данные модели, обученной обнаруживать метод генерации = 3).
LocationID и RegionID необработанные.
Полная широта/долгота.
SameMetro, то же местоположение, тот же регион и т. д.
Удаленность от центра города (Калинград, Москва, Петербург, Краснодар, Махачкала, Мурманск, Пермь, Омск, Хабаровск, Ключи, Норильск)
Гауссов шум был добавлен к функциям местоположения, чтобы предотвратить переоснащение для конкретных мест, позволяя XGBoost создавать свои регионы.
Длина/разница в длине.
nGrams Функции (n = 1,2,3) для заголовка и описания (как слова, так и символы).
Количество Nграмм (#, сумма, разница, макс., мин.).
Длина/разница в длине.
Количество уникальных Nграмм.
Соотношение Nграмм пересечения.
Соотношение уникальных Nграмм пересечения.
Особенности расстояния между заголовками и описаниями:
Особенности подсчета и соотношения специальных символов:
Особенности подсчета и соотношения заглавных букв в названии и описании.
Особенности подсчета и соотношения специальных букв (цифры, знаки препинания и т. д.) в названии и описании.
Сходство между наборами слов/символов.
Нечеткие расстояния.
медузы дали.
Количество перекрывающихся наборов из n слов (n=1,2,3).
Сопоставление движущихся окон строк.
Сопоставление столбцов (например, title1 с description2).

Пакет слов:

Для каждого из текстовых столбцов мы создали набор слов как для пересечения слов, так и для различия слов, и закодировали их в разреженном формате, в результате чего получилось ~80 000 столбцов в каждом. Затем мы использовали это для построения наивных байесовских, SGD и подобных моделей, которые будут использоваться в качестве признаков.

Функции цены: Функции JSON:

Функции подсчета атрибутов.
Количество общих имен атрибутов.
Количество значений общих атрибутов.
Веса доказательств для ключей/значений, модель XGBoost для атрибутов с разреженным кодированием.

Характеристики изображения:

Количество изображений в каждом наборе.
Разница Перемешивание изображений.
Расстояние Хэмминга между каждой парой изображений.
Попарное сравнение размера файла каждого изображения.
Попарное сравнение размеров каждого изображения.
БЫСТРОЕ соответствие ключевой точки/дескриптора.
Сравнение гистограмм изображений.
Анализ доминирующего цвета.
Уникальность изображений (сколько других предметов имеют такие же изображения).
Разница в количестве изображений.

Мы нашли группы строк, сгруппировав строки, содержащие одинаковые элементы (например, если в строке 1 есть элементы 123, 456, а в строке 2 — элементы 456, 789, они находятся в одном кластере). Мы обнаружили, что размер этих кластеров был очень хорошей характеристикой (более крупные кластеры с большей вероятностью не были дубликатами), а также тот факт, что кластеры всегда используют один и тот же метод генерации. Добавление функций размера кластера дало нам улучшение от 0,003 до 0,004.

Feature Engineering vol 2 : Те, кто не попал в список . Вероятно, это связано с тем, что очень мощные функции учатся распознавать определенные продукты или продавцов, которых нет в тестовом наборе. Следовательно, характерное кладбище было неизбежным злом.

Это то, что мы попробовали в самом начале конкурса, адаптировав наш код из конкурса Home Depot. К сожалению, он очень сильно переоснащен, что дает нам 0,9.8 val-auc и всего 0,89 на LB. Мы пытались добавить шума, уменьшить сложность, но в конце концов сдались.

Мы пробовали обучать модель на наших очищенных данных и использовать предварительно обученную модель, размещенную на форумах. Мы пытались использовать расстояние от нашей модели до слова, но они были довольно слабыми (0,70 AUC), поэтому в конце концов мы решили отказаться от них для простоты. Использование предварительно обученной модели не помогло, так как авторы использовали MyStem для стемминга (который не является открытым исходным кодом), поэтому мы не смогли воспроизвести их очистку данных. После выполнения некоторых преобразований в предварительно обученной модели, чтобы попытаться заставить ее работать с нашей основой (мы сократили количество пропущенных слов примерно до 20%), она получила такие же оценки, как и наша пользовательская модель word2vec.

Расширенные функции кластера:

Мы попытались расширить возможности нашего кластера несколькими способами. Мы обнаружили, что использование среднего прогноза для кластера, а также cluster_size * (1-cluster_mean) обеспечивает отличные характеристики при проверке (50% прироста важности xgb), однако они переобучены. Мы также пытались использовать такие функции, как стандартное отклонение расположения элементов в кластере, но они тоже оказались переобученными.

Особенности грамматики:

Мы пытались построить функции до отпечаток пальца различных типов продавцов, таких как использование заглавных букв, специальных символов, новых строк, знаков препинания и т. д. Однако, хотя это очень помогло в CV, они оказались слишком подходящими для таблицы лидеров.

Нарушения правил бренда:

Мы создали некоторые функции, основанные на словах, которые никогда не могли появляться вместе в повторяющихся списках. (Например, если на одном элементе написано «iPhone 4s», а на другом — «iPhone 5s», они не могут быть дубликатами). Хотя они хорошо справлялись с поиском не дубликатов, было слишком мало случаев, когда эти нарушения имели место, чтобы повлиять на оценку.

Первоначально мы использовали случайный набор проверки перед переключением на набор непересекающихся элементов, где ни один из элементов в наборе valset не появился в наборе поездов. Это работало несколько лучше, однако мы не заметили, что тренировочный набор был упорядочен по времени! Позже мы заметили это (вдохновленные этим постом) и переключились на использование последних 33% в качестве valset.

Этот набор относительно хорошо коррелировал с таблицей лидеров до последней недели, когда мы занимались метамоделированием, и он развалился — в тот момент, когда было бы слишком много работы, чтобы переключиться на лучший набор. Это сильно навредило нам ближе к концу соревнований.

Моделирование, том 1: Те, кто сделал это

В этом разделе мы каждый раз строили различные модели (классификаторы и регрессоры) на разных входных данных (поскольку процесс моделирования пересекался с процессом разработки признаков. Все модели были обучающими). с первыми 67% обучающих данных и проверены на оставшихся 33%. Все прогнозы были сохранены (чтобы их можно было использовать позже для метамоделирования. Наиболее доминирующими моделями были: 1000 оценщиков, максимальная глубина равна 20, минимальный дочерний элемент — 10, а особенно высокая Eta (0,1) — забито 5 раз, мы также заменили nan значения с -1 и Infinity значения с 99999,99. Он набрал 0,95143 в частной таблице лидеров. Бэгинг добавил примерно 0,00030.

Обучено со всеми нашими конечными функциями, преобразованными с помощью стандартного скейлера, а также с логарифмом плюс 1, где все отрицательные функции были заменены нулем. Основная архитектура включала 3 скрытых слоя с 800 скрытыми единицами плюс отсев 60%. Основной функцией активации был Softmax, а всеми промежуточными — стандартные выпрямители (Relu). Мы уложили его 10 раз. Он набрал 0.94912 в частной таблице лидеров. Это дало +0,00080–90 при усреднении ранга с моделью XGBoost

Моделирование, том 2: те, которые не

Мы построили пару более глубоких моделей Xgboost с более высоким Eta (0,2), которые, хотя и показали хорошие результаты в cv , они превзошли таблицу лидеров.

Мы использовали пару моделей для прогнозирования метода генерации, чтобы использовать его в качестве функции для метамоделирования, но это ничего не добавило, поэтому мы удалили его.

В ходе предыдущего процесса моделирования было создано 14 различных моделей, включая линейные модели, а также XGBoost и NN, которые позже использовались для метамоделирования

В целях проверки мы снова разделили оставшиеся (33%) данные на 67–33, чтобы настроить гиперпараметры наших метамоделей, которые использовали в качестве входных данных вышеупомянутые 14 моделей. Sklearn’s Random Forest, который работал немного лучше, чем XGBoost (0,95290 против 0,95286). Их средний рейтинг дал нам лучший результат в таблице лидеров 0,95294

Процесс моделирования и метамоделирования также проиллюстрирован ниже:

Спасибо конкурентам за вызов, Kaggle за хостинг, Avito за организацию. Благодаря сообществу открытого исходного кода и исследованиям, которые делают все это возможным.

В самом начале соревнования Питер, Сонни и Микель сформировали команду, так как в то время они занимали первые 3 места, и решили объединить усилия, чтобы посмотреть, как далеко они смогут зайти. Позже Мариоса заметили в нижней части таблицы лидеров, и его попросили присоединиться из-за его обширного опыта работы с Kaggle.

Мы все были довольно независимыми, разветвлялись, и каждый работал над своими собственными функциями, так как было много тем, которые нужно было охватить, а также вместе проводили мозговой штурм и обсуждали идеи. В конце концов мы собрались вместе, чтобы объединить все в одно пространство функций и построить для него модели.

Микель Бобер-Иризар (анокас) — молодой и амбициозный специалист по данным и энтузиаст машинного обучения. Он принимал участие в различных соревнованиях по прогнозному моделированию, а также разрабатывал алгоритмы для различных задач, включая финансовые прогнозы и медицинскую диагностику. В настоящее время Микель заканчивает учебу в Королевской гимназии в Гилфорде, Великобритания, и планирует продолжить изучение математики или компьютерных наук.

Приват-Доз. Доктор Питер Боррманн (NoName) возглавляет компанию The Quants Consulting, специализирующуюся на количественном моделировании и стратегии. Петер учился в Геттингене, Ольденбурге и Бремене и имеет докторскую степень. в теоретической физике. Он получил хабилитацию в Ольденбургском университете, где шесть лет проработал доцентом-исследователем. До создания собственной компании Питер работал в IBM Business Consulting Services на разных должностях.

Мариос Михайлидис (KazAnova) — менеджер по науке о данных в Dunnhumby и по совместительству доктор философии в области машинного обучения в Университетском колледже Лондона (UCL), специализирующийся на совершенствовании рекомендательных систем. Он работал как в маркетинге, так и в кредитном секторе на рынке Великобритании и руководил многими аналитическими проектами по различным темам, включая: приобретение, удержание, повышение, обнаружение мошенничества, оптимизацию портфеля и многое другое. В свободное время он создал KazAnova, графический интерфейс для кредитного скоринга, на 100% сделанный на Java. Он бывший Kaggle #1.

Сонни Ласкар (Sonny Laskar) — менеджер по консалтингу в области аналитики в Microland (Индия), где он создает платформу аналитики ИТ-операций. Он имеет более чем восьмилетний опыт работы в области ИТ-инфраструктуры, облачных вычислений и машинного обучения. Он получил степень магистра делового администрирования в первой индийской школе B School IIM в Индоре. Он заядлый танцор брейк-данса и любит решать логические головоломки.

КОЛЯСКА AVITO — ОБЗОР ⋆ scandimummy.com

ВЫБОР СИСТЕМЫ ДЛЯ ПУТЕШЕСТВИЙ

Ожидая первого ребенка, вы представляете себе, что вам нужен миллион вещей. У каждого есть свое мнение о том, что важно в те первые дни, и советы о том, без чего вы просто не сможете выжить. Я помню, как изучала системы путешествий во время беременности. У меня закружилась голова. Есть так много на выбор. Поскольку и Daddy Long Legs, и я были высокими, найти коляску, которую можно легко толкать, стало главным критерием для нашей первой. В конце концов мы нашли очень подходящую систему от голландского бренда (они должны использоваться для обслуживания очень высокого населения), и в целом она хорошо сработала для нас.

Но он состоял из двух частей, и его неудобно было складывать. Это особенно то, что я узнал о путешествии. Не столько в общественном транспорте, хотя наша старая коляска ужасно широкая, что ее трудно достать в автобусе, сколько в багажнике машины или в самолете. Я был в Дании пять раз в этом году, и каждый раз я уклонялся от того, чтобы привезти его, потому что я был один с Каспианом и просто не мог представить, что мне придется разбирать его у ворот, пытаясь жонглировать ребенком. , сумку для переодевания, паспорт и посадочные талоны тоже.

В феврале мы отправляемся в наш первый семейный отпуск за границу. Будучи уже опытным ребенком-путешественником, я понимаю, как удобно было бы иметь хорошую, прочную коляску, которая также легко складывается, чтобы взять ее с собой. Поскольку мы будем ужинать по вечерам, было бы здорово иметь место, где Каспиан может (надеюсь) поспать, когда устанет.

Итак, во время посещения Детского шоу в Кенсингтон-Олимпия в начале этого года я воспользовался возможностью просмотреть коляски. Я мечтал о такой, которая не только легко складывалась, имела регулируемую по высоте ручку, была достаточно просторной, чтобы Каспиан мог сидеть, и в идеале мог полностью откидываться, когда ему нужно было поспать. Слишком много, чтобы просить? Посещая один киоск за другим, у всех были отличные варианты, но каждый из них означал компромисс. Я был близок к тому, чтобы сдаться.

Потом я пришел в ABC Design. Должен признаться, я раньше не слышал об этом бренде, но быстро узнал, что это самый продаваемый бренд в Германии, который появился там более 35 лет назад. В данном случае это немецкая разработка для вашей коляски!

Прислушиваясь к моим пожеланиям, они познакомили меня с Авито, и я должен признать, что был впечатлен. После шоу со мной связался их отдел маркетинга и очень любезно предложил протестировать его и оставить отзыв здесь, в блоге. Что касается цвета, мы выбрали великолепный Cranberry. На Avito не так много оттенков, хотя в Германии их выбор шире, так что можно только надеяться, что скоро все они будут доступны в Великобритании.

ИСПЫТАНИЕ КОЛЯСКИ

Мы провели тщательный тест-драйв, так как я чувствую, что в долгу перед вами как читателями, особенно если вы ищете новую коляску, а также перед ABC Design. Пользуюсь им уже больше месяца, он прошел через ежедневные прогулки, покупки, поездки на общественном транспорте, недавно был со мной на Блогфесте, а на выходных я возьму его в самолет в Данию (я обновлю это обзор на следующей неделе).

В целом я впечатлен. Он легко скользит, я могу управлять им одной рукой, он держит мои покупки (мне даже удалось принести домой большую коробку с детским трехколесным велосипедом, удерживая его на ручке и капоте). Каспиану это нравится, и он так хорошо в нем спит. Даже если он засыпает сидя, суперумная система позволяет мне откинуть его одним плавным движением, просто потянув за ручку сзади, и он продолжит спать.

Длинноногий Папочка не любит мелочь, поэтому он обычно выбирает нашу старую коляску, когда берет Каспиана на прогулку один. Хотя он и указал, что на Авито пластиковые шины, которые, возможно, не так удобны для Каспия, как пневматические, но я не нашел никаких проблем с ними или с тем, как они катятся по неровностям дороги. Кроме того, это избавляет меня от необходимости качать или заменять их, что для меня является бонусом. Так что теперь у нас есть коляски для него и для нее, но я, без сомнения, предпочитаю свою!

Изменить! Перед Рождеством я взял коляску с собой в Данию. Я боялась путешествовать одна с ребенком, а потом складывать коляску у ворот. Во-первых, это была удача, чтобы он проходил через Хитроу, поскольку нам были выделены ворота за много миль, так что там, где я обычно носил Каспиана в перевязи, это спасло мою спину. Во-вторых, поскольку Avito так легко складывается, это было несложно. Капюшон и руль я взял с собой на борт и отправил коляску в багаж. Мне сказали, что его вернут к выходу на посадку, когда мы сойдем с самолета, но я должен был забрать его в зале прибытия. К счастью, коляски разбросаны по всему аэропорту Копенгагена, так что было не так уж плохо не вернуть их сразу.

СБОРКА

Но начнем с самого начала. Я был удивлен тем, как легко было собрать его вместе. Когда он складывается в один, большинство вещей уже на месте, когда он доставлен. Все, что вам нужно добавить, это колеса, которые буквально защелкиваются на месте, а затем капот и руль, и вы более или менее готовы к работе. Когда мы купили нашу первую систему для путешествий из вторых рук, нам не пришлось возиться с ее сборкой, но я слышал ужасные истории от других родителей о том, как они часами лежали на полу в гостиной, заблудившись в инструкции по эксплуатации. С Авито вы готовы к работе уже через 10-15 минут после открытия картонной коробки.

Размеры:
В открытом виде – 78 x 60 x 106 см
В закрытом виде – 76 x 61 x 31 см

Вес:
9,2 кг

Для такого типа коляски она удивительно вместительна. Это также может быть связано с тем, что вы можете прикрепить и детскую кроватку, и автокресло, поместив их в коляску и закрепив ее с помощью специально изготовленных адаптеров (все дополнительные), то есть вы можете использовать Avito с рождения. Каспиан выглядит там очень комфортно, хотя мне пришлось привыкнуть к тому, что теперь он стоит лицом вперед. Со своей любознательной натурой ему нравится видеть все вокруг, и я очень рада, что в капюшоне есть большое окно, так что я все еще могу за ним следить.

ДОЖДЕВИК

В первый раз мы воспользовались Avito для показа Clapham Pregnancy & Baby Show. Это был холодный дождливый день, и хотя я не забыл взять с собой дождевик, который входит в стандартную комплектацию, я не посмотрел, как он крепится. Поначалу он показался мне очень хлипким, и, хотя мне удалось его надеть и сохранить Каспий сухим, он меня не впечатлил. Позже я решил посмотреть, было ли это больше из-за того, что я напрягался под дождем, а не из-за качества чехла, и, к удивлению, к удивлению, он прекрасно сидит, когда его правильно надевают. Урок выучен!

Поскольку он крепится к ручке, сумка для пеленания остается сухой, что превосходно. С каждой стороны есть вентиляционные отверстия, и Каспиан все еще может видеть наружу. Я должен был взять его с собой, когда мы отправились на Блогфест, не то чтобы в тот день шел дождь, но ветер был очень сильным, и я подозреваю, что он хорошо защитил бы моего маленького человека, так как, если он стоит лицом вперед, он довольно незащищен. Еще один урок на будущее.

КАПОТ, РУЧКА И СКЛАДЫВАНИЕ

Капот огромный, мне нравится. Накрыть его кисеей означает для Каспиана полный покой и тишину, что здорово, когда он дремлет. Он также водоотталкивающий и имеет коэффициент защиты от солнца 50+.

Как я уже говорил, для нас очень важна регулируемая ручка, а это редкость для коляски. С Avito у вас есть выбор из 3 уровней, что означает, что он также подходит для пар самого разного роста.

Самый высокий…

…и самое низкое положение ручки!

Чтобы сложить его, достаточно одного плавного движения. Вы просто нажимаете и тянете кнопки разблокировки на задней части рукоятки, и она опускается (или поднимается).

Капюшон, ручку и колеса можно снять без проблем, чтобы при необходимости сделать ее еще компактнее

ПОДГОТОВИМ КОЛЯСКУ AVITO

Характеристики: 60 038 9 месяцев (хотя с автокреслом/люлькой можно использовать с рождения)
• Передние поворотные колеса
• Совместимость с системой для путешествий
• Регулируемый наклон сиденья
• Регулируемая подставка для ног
• Регулируемая ручка для родителей
• Водоотталкивающие чехлы
• Светоотражающие полосы
• Легкосъемный бампер
• 5-точечные ремни безопасности
• Простота и удобство компактное складывание
• Дождевик в комплекте

PRO’s IN MY BOOK

Простота сборки
Складывается в один (отлично подходит для путешествий и упрощает хранение, если у вас мало места)
Рулевое управление — это мечта даже одной рукой
Регулируемая ручка (три положения для пар разного роста)
Полностью откидывается, что означает, что ваш ребенок может хорошо, долго и комфортно вздремнуть
Встроен в UPF 50+, поэтому ваш малыш хорошо защищен от солнца
Корзина хорошего размера для коляски этого типа

КОНСТРУКЦИИ В МОЕЙ КНИГЕ

Пластиковые шины (но только если вы, как Длинноногий Папа, любите представлять коляску в виде гоночной машины.