Мы пошутили над тем, как всех достала нейросетевая модель рекомендаций ВК, и эта самая нейросеть налила нам 3М просмотров |
||
|
МЕНЮ Главная страница ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-10-26 11:36 Мы пошутили над тем, как всех достала нейросетевая модель рекомендаций ВК, и эта самая нейросеть налила нам 3М просмотров. Почему? На днях в паблике залетел пост на 3 миллиона охвата. Ирония в том, что в нём мы шутили над юбилеем площадки и желали ВКонтакте выздороветь от идеи внедрения ИИ-рекомендаций, прикрепив сгенерированных располневших Зака Эфрона и Бритни Спирс. Но самое интересное началось потом. Пост улетел далеко за пределы админской тусовки — на самую обычную, холодную аудиторию ленты рекомендаций. И там людей буквально разорвало на три лагеря: 1. Одни искренне поверили и ахнули: «Боже, как постарели и запустили себя кумиры юности!». 2. Вторые яростно разоблачали заговор: «Вы всё врёте, это мерзкая нейросеть, админ вводит в заблуждение!». 3. Третьи выкупили сарказм, ностальгировали по 2006 году и пересылали мем друзьям. Пока в комментариях кипели страсти, алгоритмы радостно крутили счётчик просмотров до миллионов. Давайте разберём, почему это произошло и как вы можете применить этот эффект на своих пабликах. ? 1. Визуальный стоп-кран против быстрого скипа Умная лента не читает мысли — она смотрит на секундомер. Если человек пролистывает ваш пост за 1–2 секунды, алгоритм фиксирует быстрый скип и прибивает показы гвоздём. Но когда в ленте появляется контрастный коллаж из четырёх лиц где молодые секс-символы 2006 vs располневшие ИИ-версии 2026, палец замирает на автопилоте. Человеку нужно минимум 3–5 секунд просто на то, чтобы рассмотреть картинку: почему они такие опухшие, реальные ли это фото и что вообще происходит? Как применить вам: Картинка или обложка в посте должны вызывать микро-зависание. Не ставьте дежурные гладкие стоковые фото. Делайте визуальный контраст, непривычные детали или сравнения «до/после», на которых взгляд цепляется чисто физически. Выиграли первые 3 секунды внимания — спасли пост от скипа. 2. Коллективная эмоция или племенной инстинкт Мы против общей боли! В контенте это всегда было хорошим триггером. Проще говоря, это объединение вокруг общей понятной проблемы. Для авторов и пользователя засилье ИИ, кринжовых генераций и бесконечных перестроек умной ленты в 2026 году — это нарыв и постоянная тема для обсуждений. Как применить вам: Найдите в своей нише общего врага или мозоль, от которой одинаково подгорает и у вас, и у вашей аудитории. Это может быть дурацкий стереотип клиентов, абсурдные требования маркетплейсов, вечные правки от заказчиков или общее разочарование от новых трендов. Не бойтесь открыто назвать эту боль вслух. Когда люди видят, что кто-то озвучил их невысказанное раздражение, включается мощный племенной инстинкт: «Наконец-то хоть кто-то об этом сказал!» — и публикация моментально разлетается по личкам и чатам для своих. 3. Спор в комментариях = бешеные алгоритмические баллы Самая грубая ошибка авторов — делать стерильный контент, с которым все просто молча согласны, или которому не на что возразить. Здесь же сработал классический триггер полярности. Часть людей начала доказывать в комментариях, что это фотошоп и обман, другие принялись им отвечать, третьи шутить. Для композитного ранжирования VK комментарии — это один из сильнейших сигналов вовлечения. Алгоритм видит, под постом дикая активность, люди не просто смотрят, они спорят! И подкидывает запись всё новым и новым сегментам. Как применить вам: Оставляйте в посте место для сомнения или дискуссии. Не разжёвывайте всё до стерильной однозначности. Пусть в посте будет деталь, о которой захочется высказаться или которую захочется оспорить. 4. Комбо-эффект: долгий просмотр + пересылка в ЛС Вы часто видите в разборах, что репосты в личные сообщения полезны. Но они дают взрывной эффект только тогда, когда человек реально задержался на публикации! Если пост кидают другу за полсекунды и закрывают — система не засчитает это за чудо. Но когда пользователь завис на картинке, посмеялся, пошёл в комменты и скинул пост в личку или беседу со словами «Глянь, ухохочешься» — в системе срабатывает комбо. Отправка в ЛС, подкреплённая долгим временем чтения, резко масштабирует охваты в графе рекомендаций. Как применить вам: Создавайте контент в категории «покажи другу». Это может быть жизненная жиза, мем про вашу нишу или абсурдная ситуация, которую хочется обсудить с коллегой или подругой прямо сейчас. Главный вывод Алгоритмам всё равно, ругаете вы их или хвалите. Они не обижаются на критику, не считают смайлики в вашем посте, возможно даже и хештеги. Единственное, если вы вставите внешнюю ссылку в текст поста, алгоритм ВК лично приедет к вам домой и отключит роутер топором… Так вот, всё, что нужно ИИ-ленте — это удержание внимания, живые эмоции и желание поделиться. Дайте людям повод зацепиться взглядом хотя бы на пару секунд — а дальше алгоритм сделает всю грязную работу за вас! ? #чтоикакпостить@notauthors Я не продаю материалы и разборы, всё остаётся бесплатным, но если вдруг вам хочется поблагодарить за пост — можно кинуть Донат под самим постом или оформить подписку в VK Донат. Это работает как чашка кофе для мотивации: выпил — и снова готов разбирать сложные штуки Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|