Система рекомендаций моментально демонстрирует материалы широкой аудитории и даёт шанс развиваться авторам с оригинальным контентом, независимо от размера их аудитории. После продуктовых изменений и внедрения новых ML-моделей команды AI VK просмотры публикаций таких авторов во ВКонтакте увеличились почти в пять раз, а приток подписчиков вырос на 22%. Помимо тематики поста и профиля создателя, алгоритмы в режиме реального времени оценивают содержание и смысл публикаций, вероятность подписки и реакций пользователей. Рекомендации включаются уже с первых публикаций, помогают привлекать аудиторию и ускоряют рост автора. К примеру, число реакций на материалы начинающих авторов повысилось на 42%, а рост подписчиков составил 54%. Обновления коснулись и логики формирования ленты — в рекомендациях заметно больше появилось контента от оригинальных создателей. ML-модели инженеров AI VK интегрированы во ВКонтакте и планируются к внедрению в другие сервисы компании VK. «Мы наблюдаем устойчивую тенденцию: аудитория активнее взаимодействует с оригинальным контентом. Пользователи в среднем в полтора раза чаще реагируют и комментируют такие материалы. Мы продолжаем развивать рекомендации в этом направлении: регулярно улучшаем алгоритмы, чтобы качественный контент быстрее находил свою релевантную аудиторию и набирал больше просмотров», — рассказала руководитель направления «Сообщества и опыт автора» ВКонтакте Вера Советкина. Лента ВКонтакте работает на единой Discovery-платформе VK, объединяющей рекомендательные системы и поиск во всех продуктах компании. Технологии глубокого анализа контента разбирают содержание и смысл постов и роликов, что позволяет точнее подбирать рекомендации. За первый год работы платформы время просмотра VK Клипов увеличилось на 17,4%, количество сохранённых треков в VK Музыке — на 40%, а релевантность рекомендуемых роликов в VK Видео — на 70%.