Команда VK объединила обезличенные данные о действиях пользователей из разных сервисов в единую ИИ-модель. На их основе система создаёт нейропрофиль — представление об интересах человека, которое используется для персонализации рекомендаций. Технология уже применяется в «VK Видео», «VK Клипах» и «ВКонтакте».
Модель построена на архитектуре трансформера и учитывает последовательность действий пользователя: просмотры, лайки, комментарии, репосты и пропуски контента. При анализе учитываются сервис, тип материала, автор, время и порядок событий, чтобы отделять устойчивые интересы от случайных действий и оперативнее учитывать изменения предпочтений.
По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в «VK Клипах» увеличилось на 5,5%. На его основе также работает нейросетевое ранжирование, которое определяет порядок показа материалов в ленте. В ходе тестов пользователи на 15% чаще делились контентом, на 10% чаще открывали его на весь экран и на 5% чаще ставили лайки.
Технология входит в Discovery-платформу VK, запущенную в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендательных, поисковых и рекламных систем компании и позволяет распространять новые алгоритмы между сервисами.
VK и искусственный интеллект: что уже известно
Новый нейропрофиль — не первый случай, когда VK применяет анализ пользовательского поведения в масштабах всей экосистемы. В октябре 2024 года мы писали о запуске внутренней ИИ-системы защиты от DDoS-атак и вредоносных ботов: модели точно так же обучались на обезличенных данных о поведении пользователей разных сервисов — «VK Видео», ОК, «Дзена» и других — чтобы отличать легитимную активность от вредоносного трафика.
Параллельно компания строит техническую инфраструктуру для работы с большими данными: в сентябре 2024 года VK Tech представил VK Data Platform — платформу с инструментами для хранения, обработки и построения моделей машинного обучения. Discovery-платформа, частью которой стал нейропрофиль, укладывается в ту же логику.
О результатах самого «VK Видео» мы писали в декабре 2025 года: ежемесячная аудитория сервиса достигла 77 млн пользователей, а среднесуточное время просмотра выросло на 40% — при таких цифрах персонализированные рекомендации напрашивались сами собой.
Комментарии