Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 05.12.25В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Персонализированные рекомендации
AI-решение «Персонализированные рекомендации» для медиа и развлечений — это интеллектуальная система, которая анализирует интересы, историю просмотров, лайки и поведение пользователей для формирования индивидуальных лент новостей, подборок видео, музыки, статей и подкастов. Такое решение увеличивает вовлечённость аудитории, время просмотра и эффективность монетизации контента, позволяя платформам предлагать релевантный контент каждому пользователю в реальном времени.
Преимущества решения
- Рост вовлечённости аудитории. Персонализированные ленты увеличивают время просмотра, глубину взаимодействия и лояльность пользователей.
- Увеличение монетизации. Релевантные рекомендации способствуют росту подписок, покупок и эффективности рекламы.
- Снижение оттока. Система быстро адаптируется к изменениям интересов, удерживает пользователей за счёт актуального контента.
- Экономия ресурсов. Автоматизация формирования лент и подборок снижает затраты на ручную модерацию и редактуру.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка миллионов пользователей, интеграция с любыми платформами и устройствами.
- Прозрачность и аналитика. Сквозной контроль эффективности рекомендаций, отчёты для руководства, аудит работы моделей.
- Безопасность и соответствие требованиям. Хранение и обработка данных в РФ, поддержка 152-ФЗ, защита персональных данных.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Персонализированные рекомендации» для медиа и развлечений — это интеллектуальная система, которая анализирует интересы, историю просмотров, лайки и поведение пользователей для формирования индивидуальных лент новостей, подборок видео, музыки, статей и подкастов. Такое решение увеличивает вовлечённость аудитории, время просмотра и эффективность монетизации контента, позволяя платформам предлагать релевантный контент каждому пользователю в реальном времени.
- Сбор и агрегация пользовательских данных. Система интегрируется с платформами контента (видео, музыка, статьи, подкасты), собирает историю просмотров, лайков, комментариев, подписок, время взаимодействия, клики, демографические и поведенческие данные.
- Профилирование и сегментация аудитории. AI-модули строят индивидуальные профили пользователей, выявляют интересы, предпочтения, паттерны потребления контента, определяют сегменты аудитории по тематике, формату, времени активности и другим признакам.
- Модели персонализированных рекомендаций. Используются гибридные рекомендательные системы (content-based, collaborative filtering, deep learning), которые учитывают историю пользователя, поведение похожих пользователей, контентные характеристики (жанр, теги, авторы), а также актуальные тренды и сезонность.
- Динамическая адаптация и обучение моделей. Рекомендации обновляются в реальном времени с учётом новых действий пользователя, обратной связи (лайки/дизлайки, скрытие контента), изменений интересов и внешних событий. Модели самообучаются на новых данных, повышая точность выдачи.
- Омниканальная интеграция и персонализация. Система формирует индивидуальные ленты новостей, подборки видео, музыки, статей и подкастов на всех платформах: веб, мобильные приложения, Smart TV, e-mail, push-уведомления, голосовые ассистенты.
- Аналитика и оптимизация монетизации. BI-модули анализируют эффективность рекомендаций: вовлечённость, глубину просмотра, конверсию в подписки и покупки, удержание аудитории, эффективность рекламных интеграций.
Программное обеспечение
| ПО / Платформа | Описание и преимущества |
|---|---|
| Яндекс.Дзен | Платформа для персонализированных новостных и медийных лент, использует гибридные рекомендательные модели, интеграцию с экосистемой Яндекса. |
| VK Рекомендации | Система персональных подборок видео, музыки, статей и подкастов на базе VK, анализирует поведение и интересы пользователей, интегрируется с соцсетями и стриминговыми сервисами. |
| RuTube AI Feed | Рекомендательная платформа для видео, формирует индивидуальные ленты, учитывает историю просмотров и лайков, поддерживает интеграцию с рекламными инструментами. |
| Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, LightFM, CatBoost) | Для построения рекомендательных моделей и анализа данных. |
| Apache Spark, Hadoop | Для обработки больших данных и потоковой аналитики. |
| Power BI, Tableau | Для визуализации эффективности рекомендаций, анализа аудитории и монетизации. |
| API и SDK | Для интеграции с внешними платформами, рекламными сетями, BI и CRM. |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендации и обоснование |
|---|---|
| CPU | 2–4 Intel Xeon/AMD EPYC |
| GPU | 2–4 GPU NVIDIA A100/4090 или отечественные аналоги |
| RAM | 128–1024 ГБ |
| SSD | 10–40 ТБ NVMe SSD. |
| Сеть | 25–100 Гбит/с |
| Edge | Edge-серверы для локальной обработки данных и рекомендаций в точках доступа (например, Smart TV, мобильные приложения). |
| Системы хранения | NAS/SAN для хранения профилей пользователей, истории взаимодействия, аналитики. |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка облачных и гибридных архитектур. |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-8125GS-TNHR
GPU сервер Supermicro AS-8125GS-TNHR. Система DP AMD 8U с 8 графическими процессорами NVIDIA HGX H100
Форм-фактор:
8U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 16x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: PowerEdgE-XE9680
Dell EMC PowerEdge XE9680 - это высокопроизводительный стоечный сервер, предназначенный для сложных рабочих нагрузок и критически важных приложений в крупных центрах обработки данных. Он построен на новейших процессорах Intel Xeon Scalable с поддержкой до 112 ядер и 224 потоков, что обеспечивает исключительную вычислительную мощность и производительность.
Форм-фактор:
6U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2800W
Артикул: DL380aGen11
Сервер HPE ProLiant DL380a Gen11 спроектирован таким образом, чтобы оптимизировать работу в облаке, обеспечить встроенную безопасность и оптимальную производительность для рабочих нагрузок, способствующих развитию вашего бизнеса.
Форм-фактор:
2U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe
Блок питания:
800W, 1000W, 1600W, 2000W
Архитектура решения
1. Сбор данных. Интеграция с платформами контента, сбор истории просмотров, лайков, поведения, внешних данных (соцсети, демография).
2. AI-ядро. Модули построения профилей, рекомендательные алгоритмы (collaborative filtering, deep learning), самообучающиеся модели.
3. Интеграция. API для обмена с мобильными и веб-приложениями, Smart TV, рекламными платформами, BI и CRM.
4. BI-аналитика. Дашборды по вовлечённости, удержанию, эффективности монетизации, анализу трендов и сегментов.
5. Безопасность. Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации
Медиаплатформа с 10 млн пользователей и 100 млн просмотров в сутки.
| Компонент | Пример модели | Кол-во |
|---|---|---|
| CPU | AMD EPYC | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | 512 ГБ | 1 |
| SSD | 20 ТБ | 1 |
| Сетевой адаптер | 25 Гбит | 1 |
| ПО | Яндекс.Дзен, VK Рекомендации, Power BI, интеграция с рекламными платформами и BI. | |
| Edge | Edge-контроллеры для локальной генерации рекомендаций на Smart TV и мобильных устройствах. | |
| Управление | BI-панель для анализа вовлечённости, удержания и эффективности монетизации |
Внедрение: 3–6 месяцев, поэтапно (от пилота до масштабирования).
Артикул: 100-000000797
AMD 9634 100-000000797 AMD Genoa PR 384MB 84 / 168 2.25 3.7 290W 240W/300W DDR5-4800
Артикул: A100
NVIDIA A100 (Ampere) 6912 1555 GB/s 40GB 250 W
Артикул: MEM-IBPS-NMB1XXD512GPSU
MEM-IBPS-NMB1XXD512GPSU Intel BPS 3DXP DCPMM512G DDR4-3200,RoHS Any N - 1 Low Profile
Кто уже применяет такие решения в России
В России персонализированные рекомендательные AI-системы активно внедряются крупнейшими медиа- и развлекательными платформами. Яндекс.Дзен использует гибридные модели для формирования индивидуальных лент новостей, статей и видео, что позволяет удерживать внимание миллионов пользователей и увеличивать вовлечённость. VK Рекомендации интегрированы в экосистему VK, формируя персональные подборки музыки, видео, подкастов и статей, что способствует росту времени просмотра и монетизации. RuTube AI Feed применяет собственные рекомендательные алгоритмы для персонализации видео и увеличения глубины просмотра. Такие решения используются также на стриминговых сервисах, в онлайн-кинотеатрах, музыкальных платформах и новостных агрегаторах, позволяя компаниям быстро реагировать на изменения интересов аудитории, увеличивать доходы от рекламы и подписок, а также обеспечивать высокий уровень персонализации и безопасности данных.
