Система рекомендаций сразу же показывает контент широкой аудитории и способствует росту оригинальных авторов независимо от числа их подписчиков. Благодаря изменениям в продукте и новым ML?моделям AI VK просмотры публикаций таких создателей во ВКонтакте увеличились почти в пять раз, а прирост новых подписчиков составил 22%. Помимо тематики поста и сведений об авторе, алгоритмы в реальном времени оценивают содержание и смысл материалов, а также вероятность подписки и реакции пользователей. Рекомендации начинают работать с первых публикаций, помогая привлекать аудиторию и ускорять развитие автора. Так, количество реакций на материалы начинающих авторов возросло на 42%, а число подписчиков — на 54%. Обновления затронули и логику формирования ленты: в рекомендациях значительно больше появляется материалов от оригинальных авторов. ML?модели, разработанные инженерами AI VK, уже интегрированы во ВКонтакте и будут внедрены в другие сервисы компании VK. «Мы наблюдаем устойчивую тенденцию: аудитория активнее взаимодействует с оригинальным контентом. В среднем пользователи в полтора раза чаще ставят реакции и оставляют комментарии под такими публикациями. Мы продолжаем развивать рекомендации в этом направлении: регулярно совершенствуем алгоритмы, чтобы качественные материалы быстрее находили релевантную аудиторию и получали 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 понимания контента анализируют смысл и содержание постов и роликов, что позволяет точнее подбирать рекомендации. За первый год работы платформы время просмотра VK Клипов увеличилось на 17,4%, число сохранённых треков в VK Музыке выросло на 40%, а релевантность рекомендуемых роликов в VK Видео — на 70%.