В прошлом году мы проводили один очень интересный тест с Machine Learning сортировкой ленты. В нем мы сортировали главную ленту с помощью коллаборативной фильтрации, за базу взяли базовую модель Neural Factorisation Machine.

По сути эта простая модель дает персонализацию на основе лайков пользователя. Чем больше ты ставишь смайлов, тем точнее рекомендации, и выше вероятность что ты лайкнешь снова.

В группе А была сортировка по убыванию smiles rate, а в группе B – ML. Сплит 50 на 50.

Тестили почти три месяца, и в декабре раскатили на 100%. Результаты позитивные:

- Рост stickiness и retention
- Рост smiles rate +10%
- Рост smile DAU +3%
- Рост шаров и сейвов +5%

Вывод: улучшения есть, надо копать в эту сторону дальше