Товарные рекомендации во ВКонтакте: как мы научили Ленту отличать интерес к контенту от намерения купить

Привет, Хабр. На связи Николай Карасов, ведущий разработчик отдела рекомендаций контентных сервисов в AI VK. Наша команда отвечает за рекомендации в Ленте ВКонтакте. Перед нами стояла цель — развить внутри ВКонтакте новый пользовательский сценарий: человек приходит за контентом, видит у автора интересный ему товар и переходит к покупке прямо из социальной сети. Так в Ленте появился новый тип объекта — товарный пост. Первым партнёром в этом сценарии стал Ozon. Дальше речь пойдёт именно про товарные посты авторов в рамках реферальной программы Ozon, а не про любые публикации с товарами. Было понятно, что обычный рекомендер для такого сценария не подходит. В итоге мы построили внутри Ленты отдельный товарный контур: со своими логированием, селекторами кандидатов, моделью ранжирования и выделенной квотой в финальной выдаче. Про это и расскажу. Про товарный контур