რუსულმა IT ჰოლდინგმა VK-მ შექმნა ხელოვნური ინტელექტის ერთიანი მოდელი, რომელიც მიზნობრივი რეკომენდაციებისთვის სხვადასხვა სერვისიდან მომხმარებლის ქმედებებს ერთ „ნეიროპროფილში“ აერთიანებს.
როგორც აღმოაჩინა , ახალი ინსტრუმენტი VK Video-ში, VK Clips-სა და სოციალურ ქსელ VKontakte-ში მილიონობით ადამიანის ქცევას სიგნალების ანონიმურ თანმიმდევრობად აერთიანებს. შემუშავება ტრანსფორმაციულ მოდელს ეფუძნება, რომელიც ითვალისწინებს არა მხოლოდ ინდივიდუალურ დაწკაპუნებებს ან ნახვებს, არამედ მათ კონტექსტს, ქრონოლოგიასა და თანმიმდევრობას. ტექნოლოგიის დანერგვისთვის კომპანიამ დანერგა ნეირონული ქსელის რანჟირების ალგორითმი, რომელიც მომხმარებლის ინტერესებს რეალურ დროში ადარებს კონტენტს.
დაწკაპუნებებიდან კონვერსიებამდე: საწყისი შედეგები და სარგებელი
ერთიანი პროფილის დანერგვამ კომპანიისთვის აუდიტორიის ჩართულობის მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება უკვე გამოიწვია. კერძოდ, დეველოპერებმა შემდეგი ცვლილებები დააფიქსირეს:
- VK Clips-ში კონტენტის ნახვის დრო 5.5%-ით გაიზარდა;
- მომხმარებლები 15%-ით უფრო ხშირად აზიარებენ მასალებს განახლებული ძიების შედეგებიდან;
- ვიდეოების სრულეკრანიან რეჟიმში გახსნა 10%-ით უფრო გავრცელებული გახდა;
- მოწონებების რაოდენობა 5%-ით გაიზარდა.
კომპანია ახალი სისტემის დანერგვისგან სინერგიულ ეფექტს ელის: „ეს ნიშნავს, რომ მომხმარებლები მიიღებენ უფრო საინტერესო და შესაბამის კონტენტს და სასარგებლო შეთავაზებებს, შემქმნელები მიიღებენ შესაძლებლობას მოიზიდონ ახალი აუდიტორია და გაზარდონ ჩართულობა, ხოლო რეკლამის განმთავსებლებს, შესაბამისად, შეუძლიათ უფრო ეფექტურად მიაღწიონ თავიანთ სამიზნე აუდიტორიას და გაზარდონ კონვერსიები“.
ძვირადღირებული განვითარება და ტექნიკური ბარიერები
VK ინვესტიციის ოდენობას არ ამხელს, თუმცა ექსპერტები პროექტს დაახლოებით 1 მილიარდ რუბლად აფასებენ (0.8-დან 1.2 მილიარდ რუბლამდე, გუნდის ხელფასებისა და GPU ინფრასტრუქტურის ჩათვლით). ხელოვნური ინტელექტის დამფუძნებლის, პაველ ხეგაის თქმით, VK ID-სთან შეწყვილებული ჯვარედინი პროდუქტის სიგნალი „სიტყვასიტყვით VK-ს ერთადერთი სტრუქტურული უპირატესობაა TikTok-სა და YouTube-თან შედარებით“. ანალიტიკოსმა ასევე ხაზი გაუსვა პროექტის ინვესტიციის ანაზღაურებას: „უფრო მეტიც, პროექტი დაახლოებით ერთ წელიწადში ანაზღაურებს თავის თავს: სარეკლამო შემოსავლის 1%-იანი ზრდაც კი, რომელიც 98 მილიარდი რუბლია, წელიწადში 1 მილიარდ რუბლს შეადგენს“. ექსპერტები მთავარ პრობლემად არა ფინანსებს, არამედ კვალიფიციური ნიჭის მწვავე დეფიციტს ასახელებენ. „რუსეთში, ალბათ, მხოლოდ რამდენიმე ათეული ადამიანია, ვინც რეკომენდაციის ტრანსფორმატორები წარმოებაში გამოიყვანა და ისინი Yandex-ს, VK-ს, Sber-ს, Ozon-ს, Avito-ს და WB-ს შორის არიან გადანაწილებულნი“, - მიაჩნია ხეგაის.
კონკურენცია და ბრძოლა შენარჩუნებისთვის
ხელოვნური ინტელექტის რეკომენდაციების ინტეგრაცია ბაზარზე მთავარ ტენდენციად იქცევა, სადაც VK Yandex-ის მიერ ARGUS მოდელის ადრეულ გაშვებას მიჰყვება. სერგეი გოლიცინი, T1 ხელოვნური ინტელექტის ხელმძღვანელი, დარწმუნებულია, რომ სიგნალების გაერთიანება ხელს უშლის კონტექსტური დანაკარგის წარმოქმნას, რადგან „მომხმარებლები სხვადასხვა კონტენტის ფორმატებთან განსხვავებულად ურთიერთქმედებენ: ზოგჯერ ისინი დიდხანს უყურებენ ვიდეოებს, ზოგჯერ სწრაფად ამოწმებენ მოკლე ვიდეოებს და ზოგჯერ კომენტარებს აკეთებენ ან ხელახლა აქვეყნებენ“. ვიაჩესლავ კოგანი, KORUS Consulting-ის ელექტრონული კომერციის დეპარტამენტის ბიზნესის განვითარების დირექტორი, აღნიშნავს, რომ მას შემდეგ, რაც VK-ის აპლიკაციები საერთაშორისო მაღაზიებიდან ამოიღეს, ზუსტი ალგორითმები კრიტიკულ ინსტრუმენტად იქცა მაყურებლის ეკოსისტემაში შესანარჩუნებლად და ერთიანი პროფილი მნიშვნელოვნად გაზრდის რეკლამის ჩვენებების გაყიდვებს.
