«ВКонтакте» разработала алгоритм для анализа медиаконтента
Компания начала тестировать новый продукт на части аудитории в конце декабря. В рамках эксперимента команда соцсети тестировала несколько вариантов интерфейса. В результате была создана лента медиарекомендаций с поддержкой фото, клипов, видео и публикаций в разных тематических вертикалях. Новый продукт — продолжение курса обновлений с акцентом на контент и быстрое потребление, сообщили в пресс-службе компании.
В основе ленты — алгоритмы машинного обучения, которые определяют тематики и анализируют контент на релевантность, актуальность, трендовость и визуальную привлекательность. Одна из главных задач продукта — познакомить аудиторию с новыми авторами, тематиками и форматами, поэтому лента формируется уникальной для каждого пользователя и регулярно обновляется.
Точность рекомендаций повышается благодаря различным сигналам: лайкам, просмотрам, комментариям, раскрытию контента, подпискам, репостам и сотням других факторов. Если нажать на любую публикацию, откроется тематическая подборка похожих записей в разных форматах — в том числе с текстами, музыкой, опросами и статьями.
«Новая лента медиарекомендаций — квинтэссенция разработок ВКонтакте в области рекомендаций медиаконтента с использованием нейросетей. Мы обучили алгоритмы анализировать, как аудитория реагирует на разные типы контента, и на основе этих данных развивали рекомендации в наших продуктах: клипах, ленте новостей и рекомендаций, видео. Продукт будет постоянно развиваться и поддерживать различные форматы соцсети для максимального вовлечения», — заявила CEO «ВКонтакте» Марина Краснова.
