Как работают алгоритмы рекомендаций в соцсетях и сервисах?

Замечали, как после одного запроса на «Авито» вас начинают преследовать диваны по всему интернету? Или как, посмотрев одно видео про сборку ПК на YouTube, ваша лента превращается в бесконечный парад процессоров и видеокарт? Это не магия, друзья, это алгоритмы рекомендаций. И поверьте мне, человеку, который последние 20 лет ковыряется в железе и софте, они куда сложнее и хитрее, чем кажутся на первый взгляд.

В 2025 году эти невидимые руки уже не просто предлагают вам что-то похожее. Они знают о вас больше, чем вы сами, и это не преувеличение. Давайте разберем, как они работают, и что с этим делать.

Анатомия рекомендаций: не просто «что-то похожее»

Основных подходов к рекомендациям всегда было несколько, но современные системы — это уже сборная солянка, гремучая смесь из всего, что только можно придумать. Чтобы понимать, с чем имеешь дело, нужно знать базу.

Коллаборативная фильтрация: «похожие на тебя»

Помнится, лет десять назад, когда я ещё активно сидел на «Хабре» и «ЛОР’е», все шутили про то, как «Яндекс.Музыка» предлагает тебе послушать группу, потому что её слушают те, кто слушает твои группы. Это и есть коллаборативная фильтрация, или, как мы её называем, «похожие на тебя».

• Пользователь-пользователь (User-based): Самый простой вариант. Если Вася и Петя любят одни и те же фильмы, а Вася посмотрел новый боевик, который Петя ещё не видел, то Петя, скорее всего, его тоже оценит. ВКшные рекомендации друзей — чистой воды коллаборативная фильтрация.
• Предмет-предмет (Item-based): Более продвинутый вариант. Вместо того чтобы искать похожих пользователей, система ищет похожие предметы. Если люди, которые купили смартфон X, также часто покупают чехол Y, то чехол Y будет рекомендован любому, кто купит смартфон X. Это то, что вы видите на Ozon или Wildberries в разделе «с этим товаром часто покупают».

В моем опыте, эта модель X (Item-based) имеет особенность Y: она очень чувствительна к «шуму» в данных. Если кто-то случайно купил несвязанный товар, это может немного исказить картину. Поэтому крупные игроки постоянно чистят данные и отсеивают аномалии.

Контентная фильтрация: «похожее на то, что ты любишь»

А если вы начали смотреть обзоры на видеокарты на YouTube, то ждите, что вам будут подсовывать их до посинения. Это контентная фильтрация. Здесь алгоритм анализирует атрибуты самого контента или товара, который вам понравился. Если вы лайкнули пост про котиков, система запомнит, что вы любите котиков, и будет искать другие посты с котиками.

Мои личные мучения с выбором сервера для домашней лабы всегда заканчиваются тем, что все маркетплейсы потом заваливают меня Xeon’ами и ECC-памятью. Это работает именно так: система понимает, что я интересуюсь определенной категорией товаров и предлагает мне похожие.

Гибридные системы: швейцарский нож

Современные системы, как швейцарский нож: используют всё сразу. Они комбинируют коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы получить лучшее из обоих миров. Это позволяет решить проблему «холодного старта» (когда о новом пользователе или новом товаре ещё нет данных) и значительно улучшить точность рекомендаций. Это как в «Кинопоиске»: если вы новичок, вам сначала предложат что-то популярное (коллаборативная), а потом, как только вы посмотрите пару ужастиков, начнется контентная бомбардировка.

Нюансы, которые не все замечают

За этими базовыми принципами скрывается целая вселенная ухищрений, которые делают рекомендации такими цепкими.

Инженерные фичи: что они о вас знают

Самое интересное начинается, когда мы говорим про фичи (features) – это те самые признаки, на основе которых алгоритм принимает решение. Это не только то, что вы лайкнули или купили. Это:

• Ваш возраст, пол, геолокация (если доступно).
• Время, проведенное на странице или просмотре видео.
• Скорость скролла (да-да, и такое бывает).
• Клики, лайки, дизлайки, репосты, комментарии.
• Поисковые запросы (даже те, что вы удалили из истории).
• Время суток, когда вы активны.
• Тип устройства, с которого вы заходите.
• Даже ваш эмоциональный отклик на контент (через анализ тона комментариев или, в некоторых случаях, через биометрические данные, если вы соглашаетесь на такое).

Помню, как мы ковыряли логи одного крупного ритейлера (не буду называть имен, но вы их знаете), и там каждое действие пользователя — от скролла до времени на странице — было отдельной фичей. В 2025 году уже не удивишься, что твой голос из голосового ассистента или даже фоновые звуки могут быть фичами. Не напрямую, конечно, но через метаданные или косвенные признаки.

Сессионные рекомендации и временная динамика

Алгоритмы не просто смотрят, что ты делал вчера, но и что ты делаешь прямо сейчас. Это называется сессионными рекомендациями. Бывает, сидишь, смотришь одно видео, и тут же тебе подсовывают что-то из той же серии, хотя обычно ты такое не смотришь. Это оно. Краткосрочная динамика. Система пытается угадать вашу сиюминутную потребность или интерес, а не долгосрочные предпочтения.

Пузырь фильтров и эхо-камеры

Обратная сторона медали – пузырь фильтров. Чем больше алгоритм знает о ваших предпочтениях, тем усерднее он будет подсовывать вам только тот контент, который, по его мнению, вам понравится. В итоге, вы оказываетесь в информационном пузыре, где видите только то, что соответствует вашим взглядам. Я сам не раз ловил себя на мысли, что если ты начал читать что-то про заговор рептилоидов, то соцсети будут тебе подкидывать только это. Это касается всего: от политических взглядов до выбора стирального порошка.

Обучение с подкреплением: живой монстр

Самые продвинутые системы используют обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Это когда алгоритм учится на твоих реакциях в реальном времени. Ты кликнул на новость – алгоритм понял, что это «горячо», и движется в ту сторону. Пролистал – «холодно». Это как бесконечная игра в «горячо-холодно», где каждое ваше действие — это сигнал для алгоритма. Именно поэтому ленты новостей и рекламные блоки постоянно меняются и адаптируются под вас.

Лайфхаки: как приручить зверя (или хотя бы его обмануть)

Поскольку я не только сисадмин, но и активный пользователь, я выработал несколько приемов, которые помогают мне не утонуть в этом потоке персонализированного мусора.

Лайфхак номер один: используйте явную обратную связь

Большинство соцсетей и сервисов дают вам возможность сказать: «мне это не интересно», «скрыть пост», «дизлайк» или «не показывать больше от этого автора». Многие думают, что это бесполезно, но поверьте мне, за кулисами это очень ценные данные. Особенно в системах, где пользовательская активность не такая высокая. Используйте это активно, если хотите отфильтровать ненужный контент.

Тонкая игра с неявной обратной связью

А вот тут начинается тонкая игра. Алгоритмы очень внимательны к неявной обратной связи:

• Время, проведенное на контенте: Просто пролистывать ленту — одно, а зависнуть на посте на 30 секунд — совсем другое. Если не хотите видеть что-то, пролистывайте это максимально быстро.
• Клики и взаимодействие: Если не хотите, чтобы вам показывали рекламу пылесосов, не кликайте на неё, даже если случайно. А лучше — активно скрывайте подобные объявления, используя явную обратную связь.
• Поисковые запросы: Если вы ищете что-то «одноразовое», попробуйте использовать режим инкогнито в браузере или специализированные поисковики, которые не хранят историю (хотя их всё меньше).

Разнообразьте свой «рацион»

Чтобы не попасть в пузырь фильтров, активно ищите контент, который выходит за рамки ваших обычных интересов. Я, например, помимо технических блогов, специально захожу на каналы про кулинарию или путешествия, чтобы разбавить свою ленту. Чем разнообразнее ваш входной поток, тем сложнее алгоритму загнать вас в узкую нишу.

Радикальный метод: разные профили и анонимность

Для параноиков или тех, кому совсем невмоготу, есть радикальный метод:

• Используйте разные аккаунты для разных типов контента (например, один для работы, другой для развлечений).
• Активно используйте режим инкогнито/приватного просмотра в браузере.
• Используйте VPN и другие средства анонимизации (хотя в российских реалиях 2025 года это отдельная песня).
• Не авторизуйтесь в сервисах, если вам не нужна их персонализация.

Но это уже для тех, кто готов пожертвовать удобством ради приватности.

Ad Blockers и privacy-ориентированные браузеры

Это не панацея, но помогает. Современные блокировщики рекламы не просто убирают баннеры, но и блокируют многие трекеры, которые собирают данные о вашем поведении. В России, кстати, много своих разработок, которые неплохо справляются с этим. Конечно, они не скроют вас полностью от алгоритмов внутри самой соцсети, но уменьшат внешний сбор данных.

Будущее и предостережения на 2025 год

В 2025 году алгоритмы рекомендаций — это не просто инструмент для повышения продаж или вовлеченности. Это мощнейший рычаг влияния на наше мировоззрение, потребительские привычки и даже настроение. Граница между персонализацией и вторжением в частную жизнь становится всё тоньше.

Помните, их цель — не ваше счастье, а ваше время. Чем дольше вы залипаете в ленте, тем больше рекламы вы посмотрите, тем больше данных о себе оставите. В 2025 году уже вовсю будут подсовывать контент, сгенерированный нейросетями, и отличить его от реального будет всё сложнее. Важно сохранять критическое мышление и понимать, что за каждым «рекомендованным» постом стоит сложная система, которая хочет от вас чего-то конкретного.

Всё вышесказанное — мой личный опыт и наблюдения, накопленные за годы работы с IT-инфраструктурой и взаимодействием с этими системами. Используйте информацию на свой страх и риск.