Модель анализирует последовательности действий пользователя 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 другие действия. Модель с учетом контекста определяет, в каком продукте это произошло, с каким типом контента, у какого автора, как давно и в каком порядке относительно других событий. Например, в VK Видео пользователи подолгу смотрят контент и реже оставляют лайки. В VK Клипах — наоборот, быстро листают ленту и активно взаимодействуют с роликами. В ленте ВКонтакте — могут задержаться, генерируя неочевидные сигналы. Нейропрофиль сводит эти сценарии в одно целостное 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 быстрее подстраиваться под актуальные интересы. После внедрения время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%.
Нейропрофиль является основой для дальнейшего развития рекомендательных технологий. Первым обновлением на базе технологии стало нейросетевое ранжирование — алгоритм, который в реальном времени определяет, в каком порядке показать контент. Система сопоставляет нейропрофиль пользователя с характеристиками контента, а лента точнее подстраивается под текущие интересы: релевантные материалы поднимаются выше, а менее актуальные рекомендации уходят ниже. По 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.
Технологии работают в контуре Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру всех продуктов VK для рекомендаций, поиска и рекламных технологий. Это позволяет быстро масштабировать нейропрофиль и нейроранжирование на новые продукты без перестройки архитектуры их рекомендательной системы.«Для точных рекомендаций алгоритмам нужно понимать не только содержание контента, но и то, что именно сейчас хочет увидеть в ленте конкретный человек. Для первой задачи мы развиваем технологии глубокого понимания контента, для второй — нейропрофиль, который объединяет поведенческие сигналы пользователя из разных сервисов VK. Такая связка поможет рекомендациям быстрее реагировать на изменения интересов и точнее подбирать материалы под разные сценарии потребления», — отметил Александр Пославский, руководитель подразделения рекомендаций AI VK.