ВК: ИИ-автоматизация повсюду

Сегодня ВК публикует результаты за третий квартал и девять месяцев. Компания проходит важный этап: после крупного убытка прошлого года она укрепляет финансовую базу, сокращает долговую нагрузку и показывает операционную прибыль, но нагрузка на сервисы — от видео и соцсетей до рекламы — продолжает расти.

Экосистема расширяется, в том числе за счёт проектов вроде приложения Max, и компании всё чаще нужны собственные ИИ-инструменты, чтобы поддерживать качество сервисов и ускорять процессы. Особенно заметно развивается контур VK Tech — здесь появляются решения, которые берут на себя часть работы с контентом, пользователями и рекламой.

Разберём, какие технологии ВК применяет сейчас и какой эффект они дают:

🔹 решение: AI-модерация оскорблений 

что это: система машинного обучения для фильтрации токсичных комментариев в соцсетях

что делает:

• выявляет пользователей, пишущих оскорбления в комментариях на платформах VK (например, «Одноклассники»)

• блокирует нарушителей автоматически на 1–24 часа (срок зависит от частоты нарушений)

• обучена на массиве данных (~400 тыс. примеров) для точного распознавания ненавистных высказываний

эффект: благодаря ИИ число оскорбительных комментариев сократилось на 47%, время обработки жалоб снизилось втрое. 

🔹 решение: ИИ-генератор рекламных текстов

что это: нейросеть VK Рекламы для автоматического улучшения объявлений

что делает:

• переписывает тексты объявлений на грамматику и соответствие правилам модерации

• даёт рекомендации по улучшению — стилистика, тональность, соответствие аудитории

• может переписать текст в другом стиле, сохраняя исходный смысл, или сократить его при необходимости

эффект: повышает эффективность маркетинга — CTR авто-сгенерированных баннеров на 25% выше, а при рекламе сайтов — на 59% выше, чем у текстов от пользователей (Июль 2025)

🔹 решение: Гибридный рекомендательный алгоритм VK Видео 

что это: новая система рекомендаций видеоконтента на основе AI

что делает:

• анализирует содержимое видео (жанр, динамику, качество) и сигналы от пользователей (просмотры, лайки, досмотр)

• точнее угадывает интересы зрителя — подбирает ролики, которые пользователь с наибольшей вероятностью посмотрит и оценит

• разрушает «пузыри» рекомендаций с помощью режима Discovery — подмешивает новых авторов и темы, балансируя знакомый и новый контент

эффект: после внедрения алгоритма общая длительность просмотров по рекомендациям выросла в 2 раза, а просмотры в блоке «похожих видео» — на 80% (осень 2024)

🔹 решение: Модель RuModernBERT (NLP)

что это: нейросеть для обработки сложных русскоязычных текстов, открытая VK

что делает:

• понимает разговорный язык — способна разбирать длинные и сложные запросы на русском

• решает задачи NLP — извлечение информации, анализ тональности, поиск по смыслу и ранжирование результатов

• работает локально без внешних API — открыто выложена сообществу разработчиков для свободного использования и дообучения

эффект: укрепляет технологический суверенитет — модель превосходит BERT от Google по пониманию русского языка (улучшенный наследник ModernBERT), что повышает качество поиска и анализа данных в сервисах VK

Для такого рода сервисов ИИ сейчас просто необходим. Если он не внедрен в работу, значит вы теряете деньги. Это делают буквально все. 

Но у ВК главная проблема не в том, что технологии недостаточно совершенны, а в умении монетизировать свою деятельность. Пока этот аспект хромает.

Коллеги, приглашаю на свой канал для погружения в инвестиции через призму IT и цифровизацию бизнеса, где еще больше актуальных новостей и моих разборов — https://t.me/+-a0sqZD702Y5MDQy