Яндекс представил Sona: одна нейросеть вместо десятков алгоритмов рекомендаций, прослушивание выросло на 6,3%
Яндекс представил Sona — генеративную модель рекомендаций, которая по действиям человека сама находит подходящие треки и решает, в каком порядке их ставить. В недельном тесте на умных колонках с Алисой она заменила систему из десятков алгоритмов, и время прослушивания выросло на 6,30%.
Яндекс 1 октября рассказал в своём блоге на Хабре о Sona. Это генеративная нейросеть для рекомендаций. Она смотрит, что человек слушал, что пропускал и чему ставил лайк, и сама решает, что предложить дальше и в каком порядке. Обычно в крупном сервисе этим заняты несколько моделей, и учат их по отдельности. Здесь всё делает одна.
Первую проверку Sona прошла на музыке в умных колонках с Алисой. Неделю она подбирала треки вместо действующей системы. Итог по сравнению с контрольной группой: слушали на 6,30% дольше, лайков стало на 11,42% больше.
Что именно показал Яндекс
Как сейчас подбирается музыка на Яндекс Станциях, компания описала честно и подробно. Сначала больше 15 алгоритмов ищут в каталоге треки, которые могут подойти. Потом модель предранжирования сокращает список. Финальная модель ставит оставшееся по порядку. По дороге используются сотни признаков, включая сигналы трансформерной модели Argus, о которой Яндекс писал раньше.
Беда такой цепочки в том, что звенья учатся порознь. Поиск научился находить треки получше — а следующая модель их отсеяла или задвинула в конец. Каждое изменение приходится проверять на всём конвейере. Sona убирает эту стыковку.
| Что | Как устроено в Sona |
|---|---|
| Кто делал | Команда R&D, инженеры Алисы и Яндекс Музыки; своя архитектура, обучение с нуля на данных Яндекса |
| Поиск треков | У каждого трека есть Semantic ID — короткий составной код по первым 90 секундам записи, метаданным и поведению слушателей. Похожие треки получают похожее начало кода. Модель генерирует код по шагам и с каждым шагом сужает выбор |
| Порядок | Внутри Sona работает свой модуль ранжирования: сопоставляет трек с историей слушателя и ставит оценку |
| «Учитель» | Большую модель сначала обучили на годе действий слушателей. Её оценки стали примерами для Sona. В работающем сервисе «учитель» уже не нужен |
| Свежесть | Обновлённая версия Sona приходит в сервис каждые 10 минут. От действия слушателя до версии модели, которая его учла, проходит 45 минут по медиане и не больше часа в 99% случаев |
| Тест | 7 дней, две группы по 15% аудитории: в одной старая система, в другой Sona |
| Результат | Время прослушивания +6,30%, лайки +11,42%, активная аудитория +4,53% — в 2,4 раза больше, чем дал в своё время переход на Argus |
Похожие поиски ведут и другие компании. Яндекс сам приводит в пример китайскую Kuaishou с её моделью OneRec, но замечает: там одна модель предлагает видео, а финальный выбор делает другая.
До широкого запуска ещё далеко, и компания этого не скрывает. Сначала нужно убедиться, что результат держится несколько месяцев. Потом — проверить Sona в других музыкальных сценариях. В планах и Яндекс Реклама. Дальше подход можно перенести в другие продукты с персональными рекомендациями, но для каждого модель придётся обучать на его данных и отдельно проверять качество. Архитектура и эксперименты описаны в техническом отчёте. Об открытии самой модели в публикации не говорится. Другую разработку компании, открытую языковую модель, мы разбирали в новости «Яндекс выложил Alice AI Foundation».
Что это значит для бизнеса
Колонка с Алисой и отдел продаж в Самаре кажутся далёкими. Но задача у них одна: по тому, что человек уже делал, понять, что ему предложить сейчас. Яндекс решает её на миллионах прослушиваний. У компании поменьше вместо прослушиваний — звонки и переписка, а ещё сделки в CRM.
И вот тут история про каскад становится очень знакомой. Маркетинг поднял число заявок. Менеджеры перезвонили через день, половина клиентов уже купила у соседей. Каждое звено по отдельности «улучшилось», а выручка стоит на месте. Ровно об этом пишет Яндекс: улучшение одного этапа ещё не значит, что стал лучше итог. Смотреть надо всю цепочку — от первого звонка до оплаты.
Второй урок — про проверку. У Яндекса была неделя и две случайные группы по 15% аудитории. И всё равно компания говорит: надо подождать несколько месяцев. Бизнес часто меняет скрипт в понедельник и в пятницу объявляет победу по трём удачным сделкам. Честнее сравнивать на одинаковых критериях и на длинном отрезке.
Третий — про свежесть данных. Sona учитывает новый лайк меньше чем за час. Менеджер узнаёт о возражении клиента, когда слушает запись на планёрке через неделю. Или не узнаёт вообще: вручную обычно прослушивают малую долю звонков.
Эту работу в компании и берёт Аналитика продаж КАРАДЕСК. Она разбирает каждый звонок и сделку в CRM по одинаковым критериям и показывает, где и почему уходят клиенты — со ссылками на конкретные разговоры. По каждому клиенту собирается профиль: история звонков и писем с договорённостями, интересы клиента и его возражения, следующий шаг. По сути, это та же история действий, только из живых разговоров, а не из пропусков треков. Начать можно с аудита отдела продаж по NDA: доступ только на чтение к CRM и записям звонков, на выходе карта проблем и план решений. Выводы остаются рекомендациями, решения принимает руководство. Как руководителю искать потери по записям, мы подробно разбирали в статье «Анализ звонков менеджеров».
Для интернет-магазинов персональные рекомендации на сайте — отдельная история, и там уже есть что внедрять. Что отдать ИИ в магазине сейчас, а с чем подождать, — в статье «ИИ для интернет-магазина».
Коротко
- Яндекс представил Sona — генеративную модель, которая сама находит рекомендации и решает, в каком порядке их показать.
- В 7-дневном тесте на колонках с Алисой Sona заменила систему из десятков алгоритмов: прослушивание +6,30%, лайки +11,42%, активная аудитория +4,53%.
- Модель обновляется в сервисе каждые 10 минут и учитывает действие слушателя в среднем за 45 минут.
- Перед широким запуском Яндекс хочет проверить результат на нескольких месяцах, затем испытать подход в Яндекс Рекламе.
- Бизнесу из этой истории полезно другое: смотреть на всю цепочку от звонка до оплаты и знать историю каждого клиента.
Вопросы и ответы
Что такое Яндекс Sona?
Генеративная нейросеть для рекомендаций. По истории действий человека она сама находит подходящие варианты и определяет их порядок — вместо цепочки из десятков отдельных алгоритмов.
Где уже работает Sona?
Пока в тесте: неделю она подбирала музыку на умных колонках с Алисой для 15% аудитории. Широкого внедрения ещё нет, компания сначала проверит результат на нескольких месяцах.
Насколько Sona лучше прежней системы?
В тесте время прослушивания выросло на 6,30%, число лайков — на 11,42%, активная аудитория — на 4,53%. Это данные Яндекса по одному сценарию, в других продуктах модель придётся проверять заново.
Можно ли использовать Sona в своём бизнесе?
Нет, это внутренняя разработка Яндекса. Об открытии модели в публикации не сказано. Яндекс планирует проверить подход в своей рекламе и других продуктах с персональными рекомендациями.
Продукт: Аналитика для бизнеса
Обсудим вашу задачу
Оставьте телефон — перезвоним в рабочее время, покажем демонстрацию на вашем сценарии и честно скажем, где ИИ не подойдёт.
