VK: ИИ-технологии Discovery дали на 7% больше позитивных реакций на контент

VK развивает рекомендательные системы для своих продуктов с пользовательским контентом — ВКонтакте, VK Видео, VK Клипов. Задача технологий Discovery — научить рекомендательные алгоритмы понимать смысл самого контента: сравнивать ролики и посты по смыслу и тематике, объединять разные форматы и быстрее показывать новый контент, не дожидаясь первых реакций аудитории. По словам руководителя направления рекомендаций VK Андрея Зимовнова, технологии должны выдерживать высокую нагрузку и легко адаптироваться под специфику разных продуктов холдинга.

Discovery объединяет три технологии. Кросс-форматная контентная модель по отдельности анализирует название, обложку, аудио и видеоряд ролика и сводит данные в едином пространстве; так система может предложить похожий по смыслу ролик в VK Видео на основе понравившегося поста ВКонтакте или клипа в VK Клипах. Мультимодальная языковая модель (MMLM), обученная более чем на трёх миллионах русскоязычных материалов, сравнивает контент по смыслу, объясняет комментарии, описывает интересы пользователя к конкретным сценам и учитывает эмоциональный тон. Третья технология распознаёт известных персон на видео: одна модель анализирует видеоряд с частотой один кадр в секунду, вторая находит лица и формирует единый «образ» героя.

О внедрении технологий Discovery в продукты холдинга VK сообщила 17 ноября 2025 года. Технологии используются в VK Видео, а также во внутренних задачах поиска и аналитики. По данным компании, за первые месяцы после внедрения они помогли увеличить число позитивных реакций на контент на 7%, а рекомендации похожих по смыслу видео стали на 60% точнее. Распознавание известных персон позволяет алгоритмам учитывать как тематику роликов, так и присутствие в них популярных личностей. Компания планирует применять технологии в других продуктах VK с пользовательским контентом — от коротких видео до музыки.