VK объединила данные пользователей в единый ИИ-профиль: персонализация достигает нового уровня
VK объединила обезличенные данные о действиях пользователей из разных сервисов в единую ИИ-модель, которая создаёт нейропрофиль — представление об интересах человека. Технология уже применяется в «VK Видео», «VK Клипах» и основной соцсети. Это не просто очередное улучшение рекомендаций, а переход к унифицированному пониманию поведения пользователя в экосистеме.
Модель построена на архитектуре трансформера и учитывает последовательность действий: просмотры, лайки, комментарии, репосты и пропуски. При анализе принимаются во внимание сервис, тип материала, автор, время и порядок событий. Это позволяет отделять устойчивые интересы от случайных действий и оперативно реагировать на изменения предпочтений. Раньше каждый сервис «знал» пользователя по отдельности, теперь картина становится целостной.
Первые результаты внедрения уже заметны. Время просмотра контента в «VK Клипах» выросло на 5,5%. На основе нейропрофиля 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. Это говорит о том, что рекомендации стали более релевантными.
Технология входит в Discovery-платформу VK, запущенную в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендательных, поисковых и рекламных систем компании, позволяя быстро распространять новые алгоритмы между сервисами. Это делает VK более гибкой и конкурентоспособной на рынке, где персонализация становится ключевым фактором удержания пользователей.
Однако за этим стоит и вопрос приватности. VK утверждает, что данные обезличены, но объединение информации из разных сервисов создаёт детальный профиль, который может быть использован не только для рекомендаций, но и для таргетинга рекламы. В условиях ужесточения законодательства о персональных данных это требует прозрачности и контроля со стороны пользователей. Пока же мы видим, как экосистема VK становится умнее, а рекомендации — точнее. Вопрос в том, готовы ли пользователи платить за это частью своей приватности.
Читайте также:



