Единая Discovery-платформа от инженеров AI VK за первое полугодие 2026 года помогла улучшить ключевые бизнес-метрики в продуктах VK. Технологическое решение для поиска, рекомендаций и рекламы позволяет пользователям быстрее находят интересный релевантный контент, а авторам и рекламодателям – свою аудиторию. 

С начала 2026 года эффект только от работы Discovery-платформы обеспечил рост ключевых показателей ряда продуктов VK.

На инфраструктуре платформы развернулись технологии VK Рекламы. Алгоритмы быстрее адаптируются к изменениям поведения пользователей, точнее прогнозируют вероятность целевого действия и эффективнее подбирают аудиторию. Это помогает рекламодателям получать больше конверсий при тех же бюджетах. Для кампаний с оптимизацией на клики на сайты (CPC) количество целевых действий увеличилось на 56%, а их стоимость снизилась на 24%. В рекламе сообществ конверсия из показа во вступление выросла на 36%, а стоимость привлечения уменьшилась на 8%. 

В VK Видео общее время просмотра контента увеличилось на 10%. Инженеры AI VK разработали для сервиса новую ML-модель, которая помогает точнее понять, что пользователь хочет посмотреть именно сейчас, и с учетом этого формирует персональную ленту рекомендаций. Одновременно был улучшен механизм отбора видео, из которых алгоритм выбирает самые подходящие, улучшены ML-модели для блока “Смотрите также”. 

Добавления друзей ВКонтакте из рекомендаций выросло на 167%, а общее время, которое пользователи проводят в ленте ВКонтакте, увеличилось на 11%. Просмотры постов оригинальных авторов увеличились почти в 5 раз, а количество новых подписчиков увеличилось на 22%. В VK Знакомствах количество мэтчей на пользователя выросло на 11%, общее время просмотра контента в VK Клипах – на 22%.

В VK Музыке обновили технологии персонализации. Количество добавляемых треков из рекомендаций VK Микс выросло на 35%, а число дизлайков уменьшилось на 19%.

«Discovery-платформа стала единым фундаментом для рекомендательных технологий VK. Вместо разработки отдельных решений для каждого продукта команды используют единую инфраструктуру, которая позволяет быстрее внедрять ML-модели и переиспользовать их. В результате цикл внедрения ускорился в 5 раз, а запуск новой рекомендательной системы занимает менее месяца. Все это помогает делать продукты VK еще более персонализированными для пользователей», — отметил директор по AI в VK Андрей Зимовнов.

VK продолжает внедрять новые нейросетевые технологии на базе Discovery-платформы. Компания представила технологию нейропоиска, которая объединяет генеративный ИИ, поиск и рекомендательные технологии. Инженеры AI VK масштабируют технологии глубокого понимания контента Discovery, внедряя их в новые продукты для точного анализа контента и усиления персонализации. 

***

AI VK — команда 450+ инженеров, которая развивает технологии искусственного интеллекта для рекомендательных систем, поиска и рекламы во всех продуктах VK с многомиллионной аудиторией. Команда создает ML-инфраструктуру, нейросетевые модели и технологии Discovery, которые помогают персонализировать пользовательский опыт во всех продуктах VK. 

Инженеры AI VK запустили единую Discovery-платформу в 2025 году. Она объединяет все продукты VK от социальных сетей до контентных сервисов и усиливает технологии персонализации. На платформе производится многостадийный отбор и ранжирование контента, она дает детальное представление об интересах пользователей во всех продуктах VK, мгновенно учитывает реакции (лайки, клики, просмотры и др.), а также решает ряд инженерных задач для быстрого запуска ML-моделей.