Введение: почему Дзен так хорошо угадывает ваши интересы?
Дзен (бывшая Яндекс.Дзен) — одна из самых популярных платформ для рекомендации контента в рунете. Её алгоритмы анализируют поведение пользователей и показывают именно те статьи, видео и картинки, которые с наибольшей вероятностью удержат внимание. Но как именно это работает? Давайте разберёмся.
1. Как Дзен собирает данные о пользователях?
Прежде чем рекомендовать контент, алгоритму нужно понять, что вам нравится. Для этого Дзен собирает:
- Историю просмотров (какие посты вы открывали, сколько времени провели)
- Лайки, дизлайки, комментарии
- Подписки на каналы и теги
- Время суток и устройство (мобильное/десктоп)
- Даже скорость прокрутки (быстро ли вы скроллите или вчитываетесь)
Чем дольше вы используете Дзен, тем точнее алгоритм определяет ваши предпочтения.
2. Основные алгоритмы рекомендаций
🔹 Коллаборативная фильтрация (User-Based и Item-Based)
- User-Based — ищет пользователей с похожими интересами и рекомендует то, что понравилось им.
Пример: если вы и ещё 1000 человек любите технологии, Дзен предложит вам статьи, которые лайкнули эти пользователи. - Item-Based — анализирует схожесть контента.
Пример: если вам понравилась статья про iPhone, алгоритм предложит другие материалы про Apple.
🔹 Контентная фильтрация (Content-Based)
Анализирует текст, теги и метаданные публикаций, чтобы находить похожий контент.
Пример: если вы читали про криптовалюты, Дзен будет предлагать больше статей на эту тему, даже если другие пользователи их не лайкали.
🔹 Гибридные модели (Deep Learning + NLP)
Современные алгоритмы Дзена используют нейросети (например, трансформеры, как в ChatGPT), чтобы:
- Анализировать текст (тематику, тональность, сложность)
- Определять качество контента (оригинальность, водность, кликбейтность)
- Предсказывать вовлечённость (сколько времени пользователь проведёт на странице)
3. Как Дзен решает, что показать в ленте?
Рекомендации формируются на основе рейтинга, который рассчитывается по формуле:
Copy
Download
Score = (Вовлечённость × Вес темы) + (Свежесть × Популярность) – (Кликбейтность × Штраф за спам)
Где:
- Вовлечённость — лайки, комментарии, время просмотра.
- Вес темы — насколько тема близка пользователю (например, технологии vs кулинария).
- Свежесть — новые материалы получают бонус.
- Популярность — трендовые темы (например, новости про ИИ).
- Кликбейтность — если заголовок обманчивый, пост теряет приоритет.
4. Почему иногда рекомендации «сбиваются»?
- Эффект "пузыря" — если вы долго смотрите один тип контента, Дзен перестаёт предлагать разнообразие.
- Сезонные тренды — алгоритм может временно продвигать новостные темы (например, выборы или ЧМ по футболу).
- Тестирование новых тем — Дзен иногда показывает случайный контент, чтобы понять вашу реакцию.
5. Как улучшить свою ленту?
✅ Лайкайте то, что действительно интересно.
✅ Жмите "не интересно" на нерелевантные посты.
✅ Подписывайтесь на тематические каналы.
✅ Избегайте кликбейта — не открывайте материалы с обманчивыми заголовками.
6. Будущее алгоритмов Дзена
- Ещё более персонализированные рекомендации (с учётом эмоций, например, "грустное" vs "весёлое").
- Голосовые и видеоформаты — нейросети будут лучше анализировать подкасты и ролики.
- Интеграция с нейросетями (например, генерация уникального контента под каждого пользователя).
Вывод
Дзен использует сложные алгоритмы на основе машинного обучения, чтобы удерживать ваше внимание. Чем активнее вы взаимодействуете с платформой, тем точнее становятся рекомендации.