В «Одноклассниках» запустили новую версию системы рекомендации контента. Теперь благодаря машинному обучению и уникальному «автороцентричному» алгоритму ранжирования блогеры и группы с качественными публикациями смогут получить больше просмотров и привлечь новую аудиторию.

Как пояснили в пресс-службе соцсети, алгоритмы обучаются предоставлять аудиторию как можно большему количеству авторов и тем самым увеличивать разнообразие контента на платформе: как в разделе «Рекомендации», так и в блоке с рекомендуемым контентом в ленте. Нейросети будут подбирать для каждой публикации наиболее релевантную аудиторию на основе активности и интересов пользователей. Ранее алгоритмы рекомендаций подстраивались только под пользователя, не учитывая разнообразие авторов. То есть если раньше пользователи подписывались, к примеру, на группы про путешествия – и получали публикации на такую тему. Теперь будет учитываться, что сегменту аудитории могут быть интересны и авторы других тематик – группы с фотографиями природы, историей и новостями определенных стран и регионов, советами по активному отдыху.

Это также поможет авторам, которые публикуют материалы на более нишевые темы, например, заметки, лонгриды или видео про науку, экстремальный спорт или историю кино – новые алгоритмы ранжирования найдут аудиторию, заинтересованную в этой теме.

«Автороцентричное ранжирование подбирает для авторов наиболее релевантных пользователей. Такой подход отличается от более популярного в наших рекомендательных системах подбора по интересам пользователя – пользователецентричного. Благодаря балансу между этими двумя подходами, пользователи смогут получать наиболее интересный им контент, а авторы смогут находить релевантную им аудиторию, даже в самых нишевых темах», – прокомментировал Вадим Гуров, руководитель продуктов Лента и Рекомендации социальной сети «Одноклассники».

Соцсеть также изменила подход к разнообразию и качеству контента в рекомендациях. Теперь пользователям не рекомендуют группы и профили, которые содержат, например, изображения и видео низкого качества, кликбейт, большое количество неоригинального контента. Также пессимизируются группы и профили, чей контент не соответствует заявленной тематике. В этом алгоритмам машинного обучения помогает редакторский отбор: команда модерации размечает публикации и авторов на тематики и отсеивает страницы с низкокачественным контентом. Таким образом популярность смогут набирать авторы с уникальным и качественным контентом.

Москва, Марина Иванова

© 2022, РИА «Новый День»