Система рекомендаций сразу выводит контент на широкую аудиторию и помогает расти оригинальным авторам вне зависимости от количества подписчиков. Благодаря продуктовым изменениям и новым ML-моделям AI VK просмотры постов таких авторов ВКонтакте выросли почти в 5 раз, а количество новых подписчиков увеличилось на 22%. 

Помимо тематики контента и профиля автора, алгоритмы в реальном времени анализируют содержание и смысл публикаций, вероятность подписки и реакции пользователей. Рекомендации подключаются с первых публикаций, помогают привлечь аудиторию и ускоряют рост автора. Например, количество реакций на контент начинающих авторов выросло на 42%, а число подписчиков — на 54%. 

Обновление затронуло и логику формирования ленты — в рекомендациях стало кратно больше контента от оригинальных авторов. ML-модели от инженеров AI VK внедрены во ВКонтакте и будут внедрены в другие продукты компании VK.

«Мы видим устойчивую тенденцию: аудитория активнее вовлекается в оригинальный контент. Пользователи в среднем в полтора раза чаще ставят реакции и комментируют такой контент. Мы продолжаем развивать рекомендации в эту сторону: регулярно совершенствуем алгоритмы, чтобы качественный контент быстрее находил релевантную аудиторию и собирал больше просмотров», — поделилась руководитель направления «Сообщества и опыт автора» ВКонтакте Вера Советкина.

Справка 

Лента ВКонтакте работает на единой Discovery-платформе VK, которая объединяет рекомендательные системы и поиск всех продуктов компании VK. Технологии глубокого понимания контента анализируют содержание и смысл постов и роликов, что позволяет точнее подбирать рекомендации. За первый год работы платформы время просмотра VK Клипов выросло на 17,4%, количество сохранённых треков в VK Музыке — на 40%, релевантность рекомендуемых роликов в VK Видео — на 70%.