ИИ точно определять тематику видео" / loading="lazy"># Rutube внедрил нейросеть для сортировки роликов по десяткам тематик
Видеохостинг Rutube запустил в работу собственную мультимодальную ML-модель, которая автоматически определяет, к какой категории относится загруженный контент. Система построена на базе международной классификации IAB, но с существенно расширенной сеткой — теперь видео получают метки не только по основным рубрикам, но и по множеству узких подкатегорий. Разработкой занималась внутренняя команда Rutube Tech, использовавшая данные, накопленные на самой платформе.
Общее количество доступных вариантов тематической разметки увеличилось примерно в десять раз. При этом базовая структура опирается на 30 главных направлений, каждое из которых разбито на детальные ответвления. К примеру, в автомобильном блоке теперь выделяют ремонтные работы, подбор запчастей, мотоциклетную тематику и даже электротранспорт — всего более 16 специализированных подрубрик вместо прежних обобщенных категорий.
Новая классификация уже интегрирована в алгоритмы ранжирования контента на площадке. В перспективе она позволит рекомендательной системе точнее подбирать ролики даже в тех случаях, когда автор не прописал ключевые слова в заголовке или описании. Сейчас, по статистике самого сервиса, свыше половины всех просмотров генерируется именно через рекомендательные механики, поэтому глубокая семантическая разметка напрямую влияет на пользовательский опыт.
Заметный скачок аудитории платформы делает эту задачу особенно актуальной. В первом полугодии 2026 года среднемесячное число уникальных посетителей Rutube превысило 82,3 миллиона, что на 5% больше, чем годом ранее. Ежесуточно на сервис заходят около 20,4 миллиона человек, а общий объем видеотеки перевалил за 448 миллионов единиц хранения. Обрабатывать такие массивы данных вручную или с помощью устаревших методов уже невозможно.
Инвестиции в собственные алгоритмические решения становятся для видеоплатформ не просто вопросом удобства, а условием выживания в конкурентной среде. Чем точнее система понимает содержание ролика, тем выше шанс удержать зрителя на странице. Rutube, судя по всему, делает ставку на технологическую независимость и глубину кастомизации — и новая модель классификации выглядит логичным шагом в этом направлении. Остается вопрос, насколько быстро эти изменения отразятся на качестве персональных лент, но вектор развития очевиден.
Об авторе
