Система рекомендаций в социальной сети ВКонтакте теперь выводит контент на широкую аудиторию, не опираясь на текущее количество подписчиков у автора. Согласно отчетам компании, после внедрения продуктовых изменений и новых моделей машинного обучения от AI VK, число просмотров постов таких авторов выросло почти в пять раз, а количество новых подписчиков увеличилось на 22%.
Алгоритмы в реальном времени анализируют не только тематику и профиль автора, но также смысл публикаций, вероятность подписки и реакции пользователей. Рекомендации начинают действовать с первых постов, что позволяет привлекать аудиторию без предварительного накопления базы подписчиков. У начинающих авторов количество реакций на контент выросло на 42%, а число подписчиков — на 54%.
В компании также обновили логику формирования ленты: теперь в рекомендациях значительно чаще встречаются материалы оригинальных авторов. Разработанные инженерами AI VK ML-модели уже работают во ВКонтакте и в будущем будут использованы в других продуктах VK.
Руководитель направления «Сообщества и опыт автора» ВКонтакте Вера Советкина отметила, что аудитория активнее вовлекается в оригинальный контент: пользователи в полтора раза чаще ставят реакции и оставляют комментарии к таким материалам. Компания продолжает развивать алгоритмы для более быстрого показа качественного контента релевантной аудитории.
Лента ВКонтакте функционирует на единой Discovery-платформе VK, объединяющей рекомендательные системы и поиск по всем продуктам компании. Технологии позволяют анализировать смысл текстов и видео для точного подбора рекомендаций. За первый год работы платформы время просмотра VK Клипов увеличилось на 17,4%, количество сохраненных треков в VK Музыке — на 40%, а релевантность роликов в VK Видео — на 70%.