«ВКонтакте» внедрила новые ИИ-модели для рекомендаций товаров

Инженеры AI VK внедрили в ленту «ВКонтакте» новые ИИ‑модели. Благодаря им пользователи получают более релевантные рекомендации шопсов (контента с товарами), а бизнес — больше заказов, сообщают в компании.

Новые ML‑модели в рекомендательных системах VK Клипов и ленты «ВКонтакте» учитывают все взаимодействия пользователей с контентом — клики, просмотры, лайки, репосты. Модели работают на базе единой Discovery‑платформы и подбирают товарные клипы и посты в соответствии с интересами каждого пользователя.

После запуска алгоритмов точность рекомендаций шопсов существенно выросла: пользователи в пять раз чаще кликают по товарной карточке после просмотра публикации и в 15 раз чаще переходят на маркетплейсы партнёров. Количество заказов из авторских шопсов увеличилось в 20 раз, что свидетельствует о высокой коммерческой эффективности нововведения.

«Контентные платформы становятся новой точкой входа в покупки. Алгоритмы VK учитывают не только взаимодействия с товарным контентом, но и повседневные интересы пользователей: подписки, тематики любимого контента, прочитанные посты, просмотренные видео. В частности, пользователю, который смотрит рецепты, система может рекомендовать товары для готовки, а аудитории туристических сообществ — походное снаряжение», — комментирует руководитель направления контентных сервисов ВКонтакте Никита Лебедев.

Шопсы — это структура публикаций ВКонтакте с карточками или ссылками на товары. Они дают пользователям функция покупать внутри соцсети, авторам — монетизировать контент через рекомендации, а бизнесу — получать продажи через органический трафик и блогерские интеграции. Новые модели призваны сделать шопсы более полезными и релевантными, минимизируя навязчивость рекламы и повышая качество предложений.