VK за 1 млрд рублей создала единую ИИ-модель

VK объединила поведение пользователей своих сервисов в одну нейросетевую систему, формирующую обезличенное представление об интересах человека. Технология уже применяется во «ВКонтакте», «VK Видео» и «VK Клипах», помогая алгоритмам точнее понимать, какой контент показать пользователю в конкретный момент. По оценкам экспертов, разработка могла обойтись компании примерно в 1 млрд рублей.

Новая система собирает сигналы из разных продуктов экосистемы VK и рассматривает их не по отдельности, а как последовательность действий одного пользователя. Лайк, репост, комментарий, пропуск публикации, просмотр ролика и другие реакции становятся частями общей ленты поведения. В компании объясняют, что за обработку данных отвечает трансформерная модель. Она учитывает не только само действие, но и обстоятельства, при которых оно произошло — сервис, тип публикации, автора материала, давность события и его положение относительно других действий.

Один и тот же человек ведёт себя по-разному в разных продуктах. В «VK Видео» пользователь способен несколько минут смотреть ролик и вообще ничего не нажимать. В «VK Клипах» он за несколько секунд пролистывает десятки коротких видео и активно реагирует на понравившиеся. Во «ВКонтакте» человек может задержаться на публикации, не оставляя ни лайка, ни комментария. Обычная система рекомендаций воспринимала бы эти действия как разрозненные сигналы. Новая модель собирает их в общее описание и определяет, какие интересы характерны для конкретного пользователя, а какие возникли случайно.

Получается нейропрофиль, описывающий интересы человека сразу на уровне всей экосистемы. Алгоритмы сравнивают поведение в разных продуктах и быстрее замечают перемены предпочтений. Для самого пользователя это должно означать более гибкую выдачу.

Первым заметным применением новой технологии стало нейросетевое ранжирование. Алгоритм в реальном времени определяет порядок публикаций и роликов, которые увидит человек. Модель сопоставляет информацию из нейропрофиля с характеристиками конкретного материала. Более подходящий контент получает высокую позицию, менее подходящий отправляется вниз.

Результаты экспериментов VK показали заметные изменения в пользовательском поведении:

• средняя продолжительность просмотра контента в «VK Клипах» выросла на 5,5%;
• люди на 15% чаще делились публикациями с другими пользователями;
• открытие материалов в полноэкранном режиме стало происходить на 10% чаще;
• количество лайков увеличилось на 5%.

Об этом сообщает пресс-служба VK. Для компании система интересна не только красивыми графиками вовлечённости. Чем точнее платформа понимает желания конкретного человека, тем дольше он остаётся внутри сервисов. Вместе с ростом активности появляется пространство для коммерческих продуктов. Пользователь получит более подходящую его вкусам ленту, авторам станет проще находить заинтересованную аудиторию, а рекламодатели смогут точнее обращаться к нужным группам потенциальных клиентов.

По оценкам экспертов, создание подобной системы могло потребовать около 1 млрд рублей. Для VK это инвестиция не в очередной рекомендательный алгоритм, а в общий фундамент для нескольких сервисов сразу. Компания пытается научить свои продукты смотреть на пользователя как на единую последовательность поведения, а не как на набор разрозненных действий.