VK внедрила в сервис VK Клипы новый алгоритм рекомендаций на базе метода машинного обучения HEGM. После запуска пользователи стали смотреть на 10% больше роликов за одну сессию, число просмотров дольше 10 секунд выросло на 6%, а дизлайков стало меньше на 8,3%.
Новый подход разработали исследователи AI VK Research. В компании пояснили, что технология помогает точнее прогнозировать интерес пользователя к контенту и лучше ранжировать короткие видео в ленте рекомендаций.
Что изменилось в алгоритме
Обычные рекомендательные модели часто прогнозируют только ожидаемое время просмотра ролика. HEGM работает иначе: вместо одного усредненного значения модель оценивает сразу несколько возможных сценариев поведения пользователя.
Алгоритм учитывает вероятность того, что человек:
- сразу пролистает видео;
- посмотрит его частично;
- досмотрит до конца;
- запустит ролик повторно.
За счет этого система точнее понимает, какой контент стоит показывать конкретному пользователю в ленте VK Клипов.
Какие результаты получила VK
По данным компании, после внедрения HEGM в VK Клипы метрики изменились так:
- количество роликов, просмотренных за один раз, выросло на 10%;
- число просмотров длительностью более 10 секунд увеличилось на 6%;
- доля дизлайков снизилась на 8,3%.
Также VK сообщила, что проверила метод не только на внутренних данных, но и на открытых датасетах. Во внутреннем наборе использовались 282 млн взаимодействий, и HEGM показал более высокое качество ранжирования по сравнению с другими протестированными решениями.
Почему это важно для рынка контента и продвижения
Для авторов, брендов и агентств это сигнал, что рекомендации в VK Клипы еще сильнее завязаны на реальные сценарии потребления контента, а не только на формальный факт просмотра. Алгоритм, судя по описанию, лучше различает быстрое пролистывание, частичный просмотр, досмотр и повторный запуск — значит, ценность удержания внимания и качества первых секунд ролика продолжит расти.
Для российского рынка это особенно важно, потому что VK остается одной из ключевых площадок для короткого видеоконтента, посевов и органического охвата. Бизнесу и маркетологам стоит внимательнее отслеживать не только охват, но и глубину просмотра, долю досмотров, повторные просмотры и негативные сигналы.
Практически это означает, что при работе с короткими видео нужно тестировать разные сценарии удержания: более сильный первый кадр, быстрый заход в пользу для зрителя, плотный монтаж, понятный сюжет и ролики, которые хочется пересмотреть. Такой подход полезен не только для VK, но и для работы с короткими видео в других экосистемах, включая площадки, где трафик может приходить из рекомендаций Google и Яндекса через видео-контент и брендовые запросы.
Открытый код модели
VK также выложила код модели в открытый доступ. Это означает, что подход можно изучать и потенциально адаптировать для других цифровых сервисов, где важно прогнозировать вовлеченность: от видеоплатформ и рекламных систем до электронной коммерции.
На практике новость означает одно: платформы все точнее оценивают не сам факт просмотра, а качество взаимодействия с контентом. Для бизнеса, маркетологов, SEO- и контент-специалистов это еще один аргумент в пользу контента, который удерживает внимание с первых секунд и снижает вероятность быстрого пролистывания.
Проверьте аналитику коротких видео по первым 1–3 секундам: где зрители чаще всего пролистывают ролик, там нужно менять первый кадр, заголовок на обложке и темп подачи.
Сместите KPI с одного охвата на поведенческие сигналы: досмотры, просмотры дольше 10 секунд, повторные просмотры и негативные реакции. Именно такие метрики, вероятно, будут сильнее влиять на рекомендации.
Запустите A/B-тесты нескольких версий одного ролика: разный хук в начале, разная длина, разный монтаж. Для VK Клипов это поможет быстрее найти формат, который лучше удерживает внимание и получает больше органических показов.
Частые вопросы
Что именно учитывает новый алгоритм VK Клипов?
Он прогнозирует не только общее время просмотра, но и разные сценарии поведения: пролистывание, частичный просмотр, досмотр до конца и повторный запуск ролика.
Что это меняет для брендов и авторов в VK Клипы?
Становится важнее не просто набрать показ, а удержать внимание зрителя. Особенно критичны первые секунды ролика, структура сюжета и вероятность досмотра.
Нужно ли что-то менять в контент-стратегии уже сейчас?
Да. Стоит чаще тестировать короткие видео с разными заходами, следить за глубиной просмотра и убирать форматы, которые дают много быстрых пролистываний и негативных реакций.