
Как ломают пузырь: стратегия «контролируемого шума»
Осознав проблему, платформы по всему миру пошли на радикальные меры – они начали намеренно
«ломать» свои алгоритмы, добавляя в ленту неожиданный контент.
Этот тренд ярко проявился и в России.
🫥
VK: ставка на оригинальных авторов и контекст
Летом 2025 года VK серьёзно обновила принцип формирования ленты:
приоритет при ранжировании постов теперь отдаётся не размеру сообщества, а качеству и уникальности контента.
Результаты не заставили себя ждать. По данным сервиса аналитики LiveDune, который изучил
50 миллионов постов в
200 тысячах сообществ:
Медианные просмотры постов выросли на 21% с начала 2026 года. В отдельных сегментах – сообществах с аудиторией
500 тыс. – 2 млн – рост охватов достиг
80%.
Обновление затронуло и логику формирования ленты: в ней стало значительно больше материалов от оригинальных авторов.
У начинающих авторов количество реакций на контент увеличилось на 42%, а число подписчиков – на 54%. Сама соцсеть заявляет, что просмотры постов оригинальных авторов выросли почти в
5 раз.
Кроме того, VK меняет подход к рекомендациям, фокусируясь на понимании намерений пользователя в конкретный момент, а не на анализе его прошлого поведения.
Алгоритмы учатся различать утреннюю прокрутку ленты от вечерней, короткий визит от длительного сеанса.
⚡️
Ozon и Wildberries: борьба за кошелёк покупателя
Маркетплейсы тоже не остаются в стороне. Их цель –
не просто удержать пользователя, но и увеличить его средний чек. Здесь есть свои нюансы.
Ozon перешёл от модели «рекомендаций похожих» к «рекомендациям следующего шага». В одном из кейсов эта смена фокуса привела к росту конверсии на
17% и увеличению среднего чека ещё на
8%.
Wildberries пошёл по пути гибридных моделей, сочетая
персонализированные блоки с трендовыми товарами и новинками.
📊
Другие игроки: все в одной лодке
Проблема информационных пузырей и способы её решения волнуют всех.
Яндекс.Маркет и Яндекс.Музыка внедрили рекомендации на основе генеративных моделей, что помогает чаще выходить за рамки привычек и находить неожиданный контент.
Авито активно использует нейросети для персонализации ленты рекомендаций, через которую проходит около
50% всех просмотров и
30% контактов.
VK Музыка за год увеличила время прослушивания треков из рекомендаций на
105%.
Одноклассники внедрили систему удержания на базе ИИ, которая персонализирует push-уведомления и контент.
СберМегаМаркет с помощью ИИ увеличил повторные покупки на
35% и повысил лояльность клиентов на
22%.
💎
Что это значит для инвестора?
Мы видим тектонический сдвиг.
Компании, которые слепо гнались за тотальной персонализацией, рискуют потерять живую аудиторию и прибыль, загнав своих же клиентов в угол.
Основной вывод: инвесторам сейчас стоит внимательнее смотреть на
метрики удержания и среднего чека, а не только на
«рост вовлечённости» или
«время на сайте». Выиграют те, кто использует ИИ не как волшебную таблетку, а как инструмент гигиены: убирающий очевидный мусор, но не убивающий креатив.
Ключевая задача платформ – найти баланс и вернуть в ленту тот самый элемент неожиданности, который и заставляет нас зависать в ней на час дольше.
Коллеги, приглашаю на свой канал для погружения в инвестиции через призму IT и цифровизацию бизнеса, где еще больше актуальных новостей и моих разборов —
t.me/+-a0sqZD702Y5MDQy и канал в МАХ
max.ru/join/zufD-8BN8LHpjz788qsRV8AEpBjj2imDf6_uksr89tUДанная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.