Платформа VK Музыка объявила о внедрении новой модели рекомендаций, которая позволяет новым музыкальным трекам быстрее находить свою аудиторию. В результате время от релиза до попадания в рекомендации VK Микс сокращено до 30 минут. Ранее этот процесс занимал значительно больше времени, что затрудняло продвижение новинок на фоне уже популярных треков.
Основой изменений стал переход от привычной модели рекомендаций, нацеленной на проверенный контент, к подходу, ориентированному на открытие нового. Теперь поток VK Микс в первую очередь предлагает пользователям музыку, о которой они ранее не знали, включая свежие релизы. При этом алгоритмы работают с учётом интересов трёх ключевых сторон: сервиса, слушателей и артистов. Как отмечают в компании, без артистов нет музыки, без музыки нет слушателей, а без них не может существовать сам сервис. Таким образом, новая модель рекомендаций направлена на то, чтобы помогать релизам находить свою аудиторию, а не только предлагать уже известные треки.
Для реализации новой стратегии была разработана продуктовая модель, стимулирующая добавление треков в личные коллекции пользователей. Кроме того, внедрена технология, обновляющая счётчики прослушиваний каждый час — ранее этот процесс занимал больше времени. Усилена и инфраструктура рекомендаций: теперь система VK Музыки работает на единой Discovery-платформе, которая также используется для поиска и рекламы во всех продуктах VK. Это решение ускоряет эксперименты с новыми моделями машинного обучения и упрощает выпуск обновлённых рекомендателей.
Значительно расширены и точки входа в рекомендации треков. Теперь поток VK Микс автоматически запускается после завершения прослушивания, а не остаётся в тишине. Появились новые подборки, curated по жанрам, занятиям, настроению и другим параметрам, что позволяет пользователям легче находить музыку, соответствующую их текущему состоянию или предпочтениям.
Отдельное внимание уделено механизму «прогрева» новинок. Специалисты VK Музыки и AI VK разработали подход, при котором новый трек сначала предлагается тем слушателям, которые наиболее часто слушают исполнителя. Высокая вероятность того, что они дослушают новинку, добавят её в коллекцию или поставят на повтор, позволяет системе получить первичный сигнал. Если метрики реакции положительные, алгоритм начинает органически продвигать трек на более широкую аудиторию, что ускоряет его интеграцию в рекомендации.
Внимание: обмен криптовалют через проверенный обменник.
