Социальная сеть ВКонтакте внедрила новые алгоритмы рекомендаций на базе машинного обучения, разработанные подразделением AI VK. Обновление направлено на продвижение оригинального контента и позволяет авторам быстрее находить аудиторию вне зависимости от количества подписчиков.
Согласно официальным данным, благодаря новым ML-моделям просмотры публикаций оригинальных авторов увеличились почти в 5 раз, а приток новых подписчиков вырос на 22%. Алгоритмы работают в реальном времени, анализируя не только тематику публикаций и профиль создателя контента, но и смысл текста, а также вероятность подписки и вовлеченность пользователей. Система рекомендаций начинает продвигать публикации с самых первых постов, что помогло начинающим создателям контента увеличить число реакций на 42% и нарастить базу подписчиков на 54%.
Изменения затронули и общую структуру ленты рекомендаций, где теперь отображается значительно больше уникальных публикаций. Технологические решения от команды AI VK уже интегрированы в социальную сеть ВКонтакте, а в будущем компания VK планирует масштабировать эти наработки на другие свои сервисы.
Руководитель направления Сообщества и опыт автора ВКонтакте Вера Советкина отметила, что пользователи стали активнее взаимодействовать с уникальным контентом. По ее словам, аудитория в среднем в 1.5 раза чаще оставляет комментарии и ставит реакции под оригинальными постами. В связи с этим компания намерена и дальше развивать рекомендательные системы, чтобы качественные материалы быстрее находили заинтересованных пользователей.
Лента социальной сети функционирует на базе единой платформы Discovery от VK, которая объединяет поисковые и рекомендательные инструменты всех сервисов экосистемы. Инструменты глубокого анализа контента распознают суть постов и видеоматериалов для более точного подбора рекомендаций. За 1 год работы этой платформы время просмотров в VK Клипах выросло на 17.4%, количество сохранений треков в VK Музыке увеличилось на 40%, а точность рекомендаций в VK Видео повысилась на 70%.