Привлекаем трафик из нейросетей — попробуйте GEO-продвижение

Заказать звонок
Телефон отдела продаж:
8 (800) 775-16-41
Наш e-mail:
mail@texterra.ru
Читайте
Заказать услугу
Рекомендации Кинопоиска: как их можно отключить Редакция «Текстерры»
Редакция «Текстерры»

Многие сервисы и сайты — «ВКонтакте», Яндекс, Ozon, WildBerries, М.Видео-Эльдорадо — и в том числе Кинопоиск (который принадлежит Яндексу) открыли правила рекомендательных алгоритмов из-за нового законодательства.

Разбираемся, для чего и как работают рекомендации в Кинопоиске.

Для чего Кинопоиск собирает информацию

Основная официально озвученная цель — предоставлять каждому пользователю релевантные и точные тайтлы. Тайтлами называются единицы контента в сервисе — фильмы, сериалы, телеканалы и пр.

Понятно, что также алгоритмы используются для определения и исключения из сервиса нерелевантного и нежелательного контента.

Продвинем ваш бизнес
Подробнее

Какие данные о пользователях собирают

Кинопоиск учитывает:

  • поисковые запросы тайтлов (единиц контента: фильмов, сериалов, актеров, телеканалов и прочего);
  • историю поиска этих тайтлов;
  • историю просмотров витрин (это рекомендованные сериалы и фильмы) и тайтлов;
Главная «Кинопоиска»

  • оценки тайтлов;
  • добавление тайтлов в коллекцию.

Всю эту информацию Кинопоиск получает, когда пользователь взаимодействует с сервисом. Еще используются аналогичные агрегированные данные других пользователей. Такой подход при создании сайтов используется в общем для многих сервисов, в том числе для интернет-магазинов, где вам предлагают товары, схожие с теми, что вы покупали ранее. Это очень полезная история как для продавцов, так и для покупателей (нет усталости от просмотра многостраничного каталога товаров).

Как сервис анализирует данные, чтобы выдавать рекомендации

Сервис анализирует данные, о которых речь выше, а также жанр, название, сюжет, актеров, режиссеров, получение фильмом тех или иных наград и премий, историю взаимодействия пользователей с тайтлами, историю просмотров — и на основе этого предлагает пользователю тот или иной тайтл — фильм, подборку по теме, информацию об актере и тп.

Алгоритм использует в работе машинное обучение и нейросети, а также так называемые матричные факторизации — они основаны на множестве видов пользовательского фидбека и разметки контента. Еще используется оценка асессорами (поисковыми роботами) — прямо как в поиске.

Алгоритм принимает решение после того, как проанализирует:

  1. Отбор релевантных для пользователя единиц контента (то есть отвечающих его интересам подборкам — и тем действиям, что он совершал на сайте Кинопоиска ранее).
  2. Последующее ранжирование, где каждой единице контента (фильму, сериалу, подборке и т.д.) присваивается ранг на основе различных сигналов и данных.

    Вот совокупность этих двух проанализированных метрик и становится основой для решения алгоритма.

Ранжирование собирается таким образом, чтобы сделать метрику качества рекомендаций максимально подходящей для интересов пользователя. Эта метрика показывает, как часто пользователь обращается к кино и насколько долго его смотрит. Результаты подбираются таким образом, чтобы поощрить время просмотра в течение дня (и увеличить количество дней с просмотром в течение недели).

Алгоритм расчета и параметры метрики качества рекомендаций подбираются так, чтобы максимально хорошо соответствовать метрике «интересности сервиса». Правда детального разбора о том, как вычисляется эта метрика, сервис не предоставляет.

Как управлять рекомендациями

Вы можете управлять рекомендациями Кинопоиска сами:

  • через свое поведение в течение просмотра (включая досмотры до разных моментов в контенте, не досматривая до конца);
  • путем выбора контента на витрине;
  • через поиск интересующих тайтлов в поиске;
  • проставлением оценок и отметки «не интересно»;
  • добавлением тайтлов в избранное.

И, конечно, рекомендации можно просто игнорировать.

Еще всем, у кого есть аккаунт на Яндексе, доступен раздел «Управлять данными» — там можно указать, какие данные передавать в сервис, и узнать, какие данные доступны каждому приложению Яндекса.

Аккаунт в Яндекс ID

Чтобы поменять данные, нужно ввести и подтвердить номер телефона. Когда сервис подтвердит номер, можно будет увидеть, какие данные о ваших действиях есть у каждого сервиса:

Сервисы Яндекса, у которых есть ваши данные

Найдите и выберите «Кинопоиск» — теперь можно удалить хранящиеся в нем данные (после этого рекомендации в Кинопоиске перестанут быть релевантными вашим прошлым запросам):

Удаление данных из сервиса Яндекса Удаление данных из сервиса Яндекса

Так можно удалить данные из любого сервиса, представленного на этой странице.

Больше подробностей можно найти в документации Яндекса.

Читайте также:

56 фильмов про маркетинг, рекламу и бизнес

Лучшие сериалы 2022 года про диджитал

Как и кому пользоваться Yandex DataLens: подробный гайд

Поделиться статьей:

Новое на сайте

30 окт 2026
272
Врач и клиника в AI-ответах: как нейросети связывают эксперта с брендом. Исследование

Зарубежные исследования показывают, что нейросети часто ссылаются на конкретных специалистов. Мы проверили это на российской медицине: сильный личный бренд врача может вывести в ответы и его клинику, но только пока пациент знает имя врача. Когда он спрашивает лишь о теме, врачи все еще есть в выдаче, но связь с клиникой уже заметно слабеет. Рассказываем, почему это происходит и что с этим делать.

29 окт 2026
10 184
Гайд по Writesonic: зачем нужен и как использовать

Где ваши клиенты ищут ответы — в ChatGPT или в Яндексе? От этого зависит, есть ли смысл платить за Writesonic. Сервис следит за упоминаниями бренда в ChatGPT, Gemini и Google AI Overviews, но Алису и GigaChat не видит. Разобрали инструменты, тарифы и оплату из России — и объяснили, кому имеет смысл покупать подписку, а кому нет и почему.

28 окт 2026
434
Кейс AI-видимости: нейросеть проверила источники о препарате, а мы… проверили нейросеть

Спросите нейросеть о лекарстве по названию — она расскажет о нем. Спросите, чем лечить ОРВИ, — и этого препарата в ответе не будет. Мы провели GEO-аудит фармбренда и среди прочего попросили Perplexity оценить 11 внешних страниц о препарате: аптечные карточки, справочники и другие источники. Шесть его оценок пришлось исправлять после ручной проверки. Рассказываем, что еще показал аудит, как мы согласовывали факты с клиентом и что произошло с внешними площадками за первые два месяца.

Смотреть все статьи

У вас есть деловой запрос? Давайте обсудим!

Оставьте свои контакты, мы свяжемся с вами в ближайшее время.