Модель ИИ анализирует последовательности действий пользователя VK в продуктах и формирует нейропрофиль - обезличенное представление о его интересах. Это дает более точные и актуальные рекомендации в сервисах VK и повышает эффективность рекламы. Решение уже работает в VK Видео, VK Клипах и ВКонтакте.
В основе нейропрофиля лежит трансформерная модель, которая анализирует поведение пользователей как единую анонимизированную последовательность событий: лайки, репосты, комментарии, пропуски и те действия. Модель с учетом контекста определяет, в котором продукте это произошло, с каким типом контента, у какого творца, как давно и в котором порядке условно иных событий. Например, в VK Видео пользователи подолгу глядят контент и реже оставляют лайки. В VK Клипах - и наоборот, живо листают ленту и активно взаимодействуют с роликами. В ленте ВКонтакте - могут задержаться, генерируя неочевидные сигналы. Нейропрофиль сводит эти сценарии в одно цельное представление о том, что нравится пользователю.
Нейропрофиль содержит представление об интересах человека на уровне нескольких продуктов VK. Алгоритмы новой модели лучше отличают устойчивые предпочтения от случайных действий, что дает пользователям рекомендации, которые прытче подстраиваться под актуальные интересы. После внедрения время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%.
Нейропрофиль является основой для последующего развития рекомендательных технологий. Первым обновлением на базе технологии стало нейросетевое ранжирование - алгоритм, который в живую определяет, в котором порядке показать контент. Система сравнивает нейропрофиль пользователя с характеристиками контента, а лента безошибочнее подстраивается под текущие интересы: релевантные материалы вздымаются выше, а менее актуальные рекомендации уходят ниже. По конечным итогам экспериментов пользователи стали активнее взаимодействовать с такой выдачей: на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его в полноэкранном режиме и на 5% чаще ставить лайки.
«Для безошибочных рекомендаций алгоритмам необходимо понимать не только содержание контента, но также то, что именно сейчас желает увидеть в ленте конкретный человек. Для первой задачи мы развиваем технологии глубокого понимания контента, для второй - нейропрофиль, который соединяет поведенческие сигналы пользователя из различных сервисов VK. Такая охапка поможет рекомендациям прытче реагировать на изменения интересов и безошибочнее выбирать материалы под различные сценарии потребления», - отметил Александр Пославский, руководитель подразделения рекомендаций AIVK.
Фото: Magnific