Спойлер: Это не магия. Это математика, которая знает вас лучше, чем вы сами.
Вы открываете TikTok «на минутку» — и через два часа обнаруживаете себя в кроличьей норе видео про ремонт советских мопедов. Хотя никогда в жизни не интересовались мопедами.
Вы включаете YouTube посмотреть один ролик — и внезапно смотрите пятый подряд, потому что «ещё вот это, и всё».
Вы заходите в Netflix выбрать фильм — и он уже знает, что вам понравится «Тёмные начала», хотя вы даже не слышали про этот сериал.
Это не совпадение. Это работа алгоритмов рекомендаций — систем, которые анализируют ваше поведение и предсказывают, что вы хотите увидеть. Иногда точнее, чем вы сами это понимаете.
Но как именно они работают? Что происходит за миллисекунды между тем, как вы открыли приложение, и тем, как на экране появился идеально подобранный контент?
Давайте разберёмся. Без сложной математики, но с пониманием сути.
Часть 1. Что вообще такое «алгоритм»
Слово «алгоритм» звучит пугающе технично. На самом деле это просто последовательность шагов для решения задачи.
Рецепт борща — это алгоритм. Инструкция по сборке мебели IKEA — алгоритм. GPS-навигатор, прокладывающий маршрут — тоже алгоритм.
В контексте рекомендаций алгоритм — это программа, которая:
- Собирает данные о вашем поведении
- Анализирует эти данные
- Предсказывает, что вам понравится
- Показывает это на экране
Звучит просто. Но когда речь идёт о миллиардах пользователей и миллионах единиц контента, задача становится чудовищно сложной.
И здесь в игру вступает машинное обучение.
Часть 2. Машинное обучение: программа, которая учится сама
Классическая программа работает по жёстким правилам: «Если пользователь смотрел комедии → показывай комедии».
Проблема: правила быстро устаревают. Люди непредсказуемы. Сегодня вы смотрите комедии, завтра — документалки про серийных убийц, послезавтра — корейские дорамы.
Машинное обучение (ML) работает иначе. Вместо жёстких правил программа получает огромный массив данных и сама находит закономерности.
Представьте: вы показываете системе миллиард примеров «пользователь X посмотрел видео Y». Система анализирует эти данные и находит паттерны:
- Люди, которые смотрели A, часто смотрят B
- Видео с определёнными характеристиками нравятся определённым группам
- В определённое время суток люди предпочитают определённый контент
Эти паттерны система находит сама. Программист не прописывает правило «показывай комедии любителям комедий». Алгоритм сам понимает, что работает, а что нет.
И чем больше данных — тем точнее предсказания.
Часть 3. Два главных подхода: контент и люди
Все рекомендательные системы используют два базовых метода (или их комбинацию).
Метод 1: Контентная фильтрация
Идея: рекомендовать контент, похожий на то, что вам уже нравилось.
Вы посмотрели боевик с Киану Ривзом → система предлагает другие боевики с Киану Ривзом. Или боевики с похожим сюжетом. Или фильмы того же режиссёра.
Как это работает технически:
Каждая единица контента описывается набором признаков (features). Для фильма это может быть: жанр, актёры, режиссёр, год выпуска, длительность, темы, настроение, визуальный стиль.
Алгоритм создаёт «профиль» ваших предпочтений на основе того, что вы смотрели. И ищет контент с похожими признаками.
Плюсы: Работает сразу, даже для новых пользователей. Не требует данных о других людях.
Минусы: Ограничен. Если вы смотрели только комедии, система никогда не предложит вам триллер, который вам бы понравился.
Метод 2: Коллаборативная фильтрация
Идея: рекомендовать то, что понравилось похожим на вас людям.
Вы и ещё 10 000 человек посмотрели и оценили одинаковые фильмы примерно одинаково. Значит, у вас похожие вкусы. Если эти 10 000 человек в восторге от фильма X, который вы не видели — вероятно, он понравится и вам.
Как это работает технически:
Система строит огромную матрицу «пользователи × контент». В ячейках — оценки, факт просмотра, время просмотра.
Затем алгоритм находит пользователей с похожими паттернами поведения (ваших «цифровых двойников») и рекомендует вам то, что они смотрели, а вы — нет.
Плюсы: Может рекомендовать неожиданные вещи. «Люди с вашими вкусами любят X» — даже если X совсем не похож на то, что вы смотрели раньше.
Минусы: Требует много данных. Не работает для новых пользователей (проблема «холодного старта»).
Реальность: гибридные системы
TikTok, YouTube и Netflix используют оба метода одновременно. Плюс десятки дополнительных сигналов, о которых поговорим дальше.
Часть 4. TikTok: почему вы не можете остановиться
TikTok — самая агрессивная рекомендательная система из существующих. И самая эффективная.
Её особенность: лента «Для вас» (For You Page, FYP) — это чистые рекомендации. Вы можете не подписываться ни на кого, и приложение всё равно будет бесконечно показывать контент, который вас затянет.
Как TikTok собирает данные о вас
Каждое ваше действие в приложении — это сигнал для алгоритма:
Явные сигналы:
- Лайки, комментарии, репосты
- Сохранения в избранное
- Подписки на авторов
- Видео, которые вы досмотрели до конца
- Видео, которые вы пересмотрели несколько раз
Неявные сигналы (и здесь TikTok особенно силён):
- Сколько секунд вы смотрели видео перед пролистыванием
- Остановились ли вы на видео или пролистнули сразу
- Перешли ли на профиль автора
- Прочитали ли комментарии
- Поставили ли видео на паузу
- Включили ли звук (если он был выключен)
Это ключевое отличие TikTok: он измеряет не только что вы делаете, но и как именно вы это делаете.
«Маленькие пулы» — секрет вирусности
Когда автор публикует видео, TikTok не показывает его сразу миллионам. Он тестирует.
Сначала видео показывается небольшой группе — скажем, 300-500 людям. Алгоритм смотрит на реакцию: досмотрели ли до конца? Лайкнули? Прокомментировали?
Если реакция хорошая — видео показывается следующей группе, побольше. И так далее, пока видео либо «взлетает» в рекомендации миллионов, либо «умирает» на ранних этапах.
Это объясняет, почему на TikTok автор с нулём подписчиков может получить миллион просмотров на первом же видео. Система даёт шанс всем — и безжалостно отсеивает тех, кто не зацепил.
Что анализирует алгоритм в самом видео
TikTok не только смотрит на вашу реакцию. Он анализирует само видео:
- Звук и музыку (использован ли трендовый трек?)
- Текст на экране и в описании
- Хэштеги
- Объекты в кадре (да, компьютерное зрение распознаёт, что на видео)
- Речь (если есть озвучка — она транскрибируется и анализируется)
Это позволяет системе понять, о чём видео, и показать его правильной аудитории — даже если автор не поставил ни одного хэштега.
Почему TikTok так затягивает
Формат «бесконечной ленты» + короткие видео + точные рекомендации = идеальная машина удержания.
Каждый свайп — это мгновенная награда. Следующее видео может быть скучным, а может — идеально попасть в ваш интерес. Этот элемент непредсказуемости работает как игровой автомат: вы продолжаете листать в поисках следующего «джекпота».
И алгоритм постоянно учится. Пролистали видео про котиков за 2 секунды? TikTok понял: котики вам не интересны. Досмотрели до конца видео про реставрацию мебели? Готовьтесь к потоку контента про DIY, антиквариат и советские интерьеры.
Часть 5. YouTube: сложность масштаба
YouTube — совсем другой зверь. Здесь миллиарды пользователей, миллиарды видео, и контент варьируется от 15-секундных Shorts до 10-часовых стримов.
Задача алгоритма YouTube сложнее, чем у TikTok: нужно рекомендовать не только «что посмотреть», но и «какой длины», «в каком формате», «в какое время».
Двухэтапная архитектура
YouTube использует двухэтапную систему рекомендаций:
Этап 1: Генерация кандидатов (Candidate Generation)
Из миллиардов видео нужно быстро отобрать несколько тысяч потенциально релевантных.
Здесь используются «эмбеддинги» — математические представления видео и пользователей в многомерном пространстве. Если упростить: каждое видео и каждый пользователь превращаются в набор чисел. Видео, которые «близки» к пользователю в этом пространстве, становятся кандидатами.
Это грубый, но быстрый отбор. Его задача — сузить выбор с миллиардов до тысяч.
Этап 2: Ранжирование (Ranking)
Из тысяч кандидатов нужно выбрать десяток лучших и расставить их в правильном порядке.
Здесь включается тяжёлая артиллерия: глубокие нейронные сети, которые анализируют сотни факторов и предсказывают вероятность, что вы:
- Кликнете на видео
- Досмотрите его до конца
- Поставите лайк
- Подпишетесь на канал
- Продолжите смотреть YouTube после этого видео
Последний пункт критичен. YouTube оптимизирует не просто клики — он оптимизирует общее время на платформе.
Что YouTube знает о вас
История просмотров: Всё, что вы когда-либо смотрели. Не только что, но и как долго, досмотрели ли, вернулись ли к видео.
История поиска: Что вы искали на YouTube и в Google (да, данные связаны, если вы залогинены).
Взаимодействия: Лайки, дизлайки, комментарии, добавления в плейлисты, нажатия «Не интересует».
Контекст: Время суток, день недели, устройство (телефон, компьютер, телевизор), местоположение.
Демография: Возраст, пол, интересы (выводятся из поведения).
Контекст решает
Одна из ключевых особенностей YouTube в 2025 году — контекстные рекомендации.
Алгоритм учитывает:
Время суток: Утром вы, возможно, предпочитаете новости. Вечером — развлекательный контент. Ночью — что-то длинное и медитативное. Если у достаточного количества пользователей с похожими вкусами есть такой паттерн — система его выучит.
Устройство: На телефоне вы скорее посмотрите короткое видео. На телевизоре — длинный документальный фильм.
Текущее настроение: Если вы только что посмотрели три грустных видео подряд, алгоритм может предложить что-то позитивное для «переключения».
Воскрешение старого контента
Интересная особенность: YouTube может «воскрешать» старые видео.
Если какая-то тема снова становится актуальной (вышел новый фильм из франшизы, умер знаменитый человек, случилось важное событие), алгоритм может начать рекомендовать видео пятилетней давности, которые внезапно стали релевантными.
Это работает через анализ трендов и связей между темами.
Shorts и длинные видео: перекрёстные рекомендации
В 2025 году YouTube активно использует Shorts как «воронку» для длинного контента.
Если вы активно смотрите Shorts определённого автора, алгоритм начнёт предлагать его длинные видео. И наоборот: вовлечённость в длинные видео влияет на то, какие Shorts вам покажут.
Это одна система, которая учится на всех форматах.
Часть 6. Netflix: персонализация уровня «бог»
Netflix — пионер рекомендательных систем. Компания начала экспериментировать с персонализацией ещё в 2000-х, когда была сервисом DVD-проката.
Сегодня их система — одна из самых сложных в индустрии. И самых прибыльных: по оценкам самой компании, рекомендации экономят Netflix более $1 миллиарда в год за счёт удержания подписчиков.
Масштаб проблемы
230+ миллионов подписчиков. 15 000+ наименований контента. И каждый пользователь видит уникальную главную страницу.
Не «немного другую» — полностью уникальную. Другие ряды, другой порядок фильмов в рядах, даже другие обложки одних и тех же фильмов.
Персонализированные обложки: как это работает
Это одна из самых интересных фишек Netflix.
Для каждого фильма или сериала Netflix создаёт десятки вариантов обложек. Для «Очень странных дел» это может быть:
- Обложка с Одиннадцатой (для любителей сильных женских персонажей)
- Обложка с монстром (для любителей хоррора)
- Обложка с группой детей на велосипедах (для любителей ностальгии по 80-м)
- Романтическая обложка с двумя персонажами (для любителей мелодрам)
Алгоритм определяет, какой тип обложек вы чаще всего кликаете, и показывает соответствующий вариант.
Результат: увеличение кликабельности на 20-30%. Один и тот же контент, но «упакованный» под ваши предпочтения.
«Вкусовые сообщества»
Netflix группирует пользователей в так называемые «taste communities» — вкусовые сообщества. Их более 2 000.
Это не просто «любители комедий» или «фанаты фантастики». Это очень специфичные группы вроде «люди, которые любят независимое кино с сильными женскими персонажами и неожиданными концовками» или «фанаты корейских триллеров с элементами социальной критики».
Если вы попадаете в определённое сообщество, система начинает рекомендовать вам контент, который высоко оценили другие члены этого сообщества.
Данные, которые собирает Netflix
Просмотры: Что вы смотрели, когда, сколько.
Паттерны просмотра: Досмотрели ли до конца? Бросили на середине? Вернулись позже?
Время и устройство: Что вы смотрите утром в выходные (возможно, что-то лёгкое), а что — вечером в пятницу (возможно, что-то эпичное).
Взаимодействия: Поиск, добавление в список, рейтинги (палец вверх/вниз).
Перемотка: Пропустили ли заставку? Перематывали ли назад? Ставили ли на паузу?
Интересный факт: Netflix отслеживает даже момент, когда вы решаете не смотреть что-то. Если вы открыли страницу фильма, прочитали описание и закрыли — это тоже сигнал.
Ряды на главной странице: не случайный порядок
Главная страница Netflix — это ряды с разными категориями: «Продолжить просмотр», «Популярное», «Потому что вы смотрели...», «Топ-10».
Порядок этих рядов персонализирован. Если вы часто возвращаетесь к незаконченным сериалам, ряд «Продолжить просмотр» будет выше. Если вы любите открывать новое — выше будут ряды с рекомендациями.
Внутри каждого ряда порядок тоже персонализирован. То, что показывают слева (первым) — это контент с наивысшей предсказанной вероятностью, что вы его посмотрите.
Foundation Model: новая эра Netflix
В 2025 году Netflix представил «Foundation Model» — единую базовую модель для всех рекомендаций.
Раньше у Netflix было множество отдельных моделей: одна для «Продолжить просмотр», другая для «Топ-10», третья для поиска. Каждая обучалась отдельно.
Теперь одна большая модель учится понимать предпочтения пользователей, и затем эти знания используются всеми системами. Это похоже на то, как большие языковые модели (вроде ChatGPT) учатся понимать язык в целом, а потом применяют это понимание к разным задачам.
Результат: более последовательные рекомендации и быстрая адаптация к новым типам контента (например, к мобильным играм, которые Netflix начал добавлять).
Часть 7. Тёмная сторона: почему алгоритмы — это не только удобство
Всё, что я описал выше, звучит как технологический прогресс на благо пользователя. Но есть нюансы.
Проблема «пузыря фильтров»
Если алгоритм показывает вам только то, что вам нравится, вы перестаёте видеть что-то новое.
Любите триллеры — видите только триллеры. Смотрите политические видео одной направленности — видите только их. Постепенно ваша картина мира сужается до того, что алгоритм считает «вашим».
Netflix и YouTube знают об этой проблеме и пытаются её решать: добавляют элемент «разнообразия» в рекомендации, иногда показывают контент за пределами ваших обычных предпочтений.
Но фундаментально конфликт остаётся: цель платформы — удержать вас как можно дольше. А «пузырь» — это очень эффективный способ удержания.
Проблема «оптимизации под алгоритм»
Когда авторы понимают, как работает алгоритм, они начинают создавать контент не для людей, а для системы.
На YouTube это проявляется в:
- Кликбейтных заголовках и превью
- Искусственном растягивании видео до «правильной» длины
- Одинаковых шаблонах монтажа, которые «работают на алгоритм»
На TikTok:
- Бесконечных перепевках трендовых звуков
- Одинаковых форматах, которые «залетают»
- Кликбейтных начальных кадрах
Результат: контент становится однообразным. Все играют по правилам алгоритма, а не экспериментируют.
Проблема зависимости
Рекомендательные системы оптимизированы на максимальное удержание. Это их работа.
Но «максимальное удержание» иногда означает «вы не можете оторваться, хотя хотели лечь спать три часа назад».
TikTok особенно критикуют за это: формат бесконечной ленты, короткие видео, мгновенное переключение — всё это создаёт паттерн, похожий на зависимость.
Платформы начинают добавлять функции «цифрового благополучия»: напоминания о времени, лимиты. Но они опциональны, и их эффективность сомнительна.
Часть 8. Что нас ждёт: AI-рекомендации нового поколения
В 2025 году платформы активно внедряют большие языковые модели (LLM) в свои рекомендательные системы.
YouTube: «эксперт-повар» вместо «заученного рецепта»
Представитель YouTube недавно описал изменения так: раньше система работала как повар, который выучил рецепты. «Эти зрители любят это видео» — запомнил и повторяет.
Теперь система пытается стать экспертом-поваром, который понимает ингредиенты. Она анализирует не просто «похожие видео понравились похожим людям», а понимает почему: какой стиль повествования, какой темп монтажа, какие темы затрагиваются, какое настроение создаётся.
Это позволяет рекомендовать более точно и разнообразно.
Netflix: объясняемые рекомендации
Netflix экспериментирует с персонализированными объяснениями: почему вам рекомендуют именно это.
Не просто «Потому что вы смотрели X», а развёрнутое объяснение: «Вам может понравиться этот сериал, потому что в нём такой же медленный темп повествования и внимание к деталям, которое вы цените в скандинавских детективах».
Цель — сделать рекомендации более прозрачными и помочь пользователям открывать новое.
TikTok: ещё глубже в контент
TikTok инвестирует в понимание содержания видео на уровне, который раньше был невозможен.
Не просто «в этом видео говорят про кулинарию», а понимание нюансов: какой это стиль готовки, для какой аудитории, какой уровень сложности, какое настроение создаёт автор.
Это позволит ещё точнее подбирать контент — и ещё сильнее затягивать пользователей.
Часть 9. Как «взломать» алгоритм (спойлер: никак)
В интернете полно гайдов «как обмануть алгоритм TikTok» или «секреты YouTube-продвижения».
Правда: алгоритмы слишком сложны, чтобы их «взломать». И они постоянно меняются.
То, что работало в 2023 году, не работает в 2025. Трюк, который помог одному автору, не поможет другому.
Что реально работает для авторов:
- Создавать контент, который люди досматривают до конца. Время просмотра — ключевая метрика везде.
- Вызывать реакцию. Лайки, комментарии, репосты — сигналы качества.
- Быть последовательным. Алгоритмы любят авторов, которые регулярно публикуют контент в определённой нише.
- Понимать свою аудиторию. Не алгоритм, а людей. Алгоритм просто находит людей, которым это интересно.
Что реально работает для зрителей:
- Использовать кнопку «Не интересует». Она работает. Системы учитывают негативную обратную связь.
- Подписываться осознанно. Подписки влияют на рекомендации.
- Иногда искать вручную. Не полагайтесь только на рекомендации — иногда вводите в поиск что-то новое.
- Следить за временем. Помните, что цель алгоритма — удержать вас. Ваша цель может быть другой.
Итого: алгоритм — это зеркало, а не волшебник
Самый важный инсайт: рекомендательные алгоритмы показывают вам то, что вы сами им «рассказали».
Каждый клик, каждый просмотр, каждая секунда внимания — это ваш голос. Алгоритм просто слушает очень внимательно.
Он не манипулирует вами (ну, почти). Он отражает ваши предпочтения — иногда точнее, чем вы хотели бы признать.
Когда TikTok показывает вам видео про прокрастинацию в 2 часа ночи, когда вы должны работать — это не алгоритм вас троллит. Это вы сами научили его, что вам это интересно.
Три ключевых факта, которые стоит запомнить:
- 80% того, что вы смотрите на Netflix и YouTube — это рекомендации алгоритма. Не ваш осознанный выбор.
- TikTok знает, что вам интересно, по первым 3 секундам вашей реакции на видео. Даже если вы не лайкнули.
- Алгоритмы оптимизированы на время, проведённое на платформе. Не на вашу пользу, не на качество контента — на время.
Это не хорошо и не плохо. Это просто факт.
Понимание того, как работают эти системы, даёт вам выбор: пользоваться ими осознанно или позволить им решать за вас.
P.S. Если после этой статьи вы открыли TikTok «просто проверить» — алгоритм победил. Не расстраивайтесь, он побеждает почти всех.
P.P.S. Подписывайтесь на «AI без шума» — здесь мы разбираем технологии без хайпа. Объясняем, как они реально работают, и что это значит для вас. Без магии, только факты.