Богдан Михайлов: гиперперсонализация меняет диалог бизнеса с клиентом

О том, как работает механизм гиперсонализации, какие преимущества она дает цифровой рекламе, почему клик владельца последней модели iPhone стоит в два раза дороже, а также как конфиденциальность мешает персонализации, мы узнали у ведущего разработчика и технического лидера, отвечающего за создание, развитие и масштабирование веб-продуктов VK.com Богдана Михайлова.

Отметим, что наш эксперт обладает серьезным опытом в разработке высоконагруженных сервисов, модернизации платформы VK.com и создании новых функциональностей.

На его счету модернизация на платформе рекламного кабинета – критически важный инструмент, генерирующий более 40% выручки компании.

- Богдан, начнем с азов - что такое гиперперсонализация?

- Гиперперсонализация – это не просто адаптация контента под пользователя, а динамическое подстраивание рекламных кампаний в режиме реального времени на основе множества факторов. В рекламном кабинете VK я работал над внедрением real-time аналитики, которая учитывала поведенческие паттерны пользователей, их кликовые предпочтения, историю покупок и другие сигналы.

Все это позволило системе формировать точные рекомендации и подбирать релевантные объявления с высокой вероятностью конверсии.

- Какие преимущества она дает цифровой рекламе?

- Прежде всего гиперперсонализация напрямую влияет на эффективность рекламы. Например, внедрение персонализированных офферов в рекламном кабинете VK повысило CTR (кликабельность) на 20% и увеличило ROI кампаний на 15%.

Для этого мы использовали машинное обучение для сегментации аудитории, что позволило рекламодателям показывать пользователям более релевантные объявления и избегать лишних затрат на нерелевантные показы.

- Как работает гиперперсонализация, на примере VK?

- В рекламном кабинете VK мы интегрировали несколько уровней персонализации:

• Анализ поведения пользователя– система отслеживала, какие страницы он посещал, какие товары смотрел, какие действия совершал.
• Геолокация и контекстные факторы– учитывалось местоположение, погода, время суток, события в регионе.
• Тестирование креативов в real-time– динамическое изменение текста, изображений, CTA-кнопок на основе A/B-тестов в режиме реального времени.

Этот подход позволил нам создать систему, которая автоматически адаптировала рекламу под каждого пользователя, повышая вовлеченность и снижая стоимость привлечения клиента.

- А есть ли минусы у нового инструмента?

- Прежде всего, это высокая стоимость данных. Так, в VK мы анализировали затраты на сбор и обработку данных. Например, глубокий поведенческий анализ требует дополнительных серверных мощностей и больших объемов памяти.

В среднем обработка одного миллиона событий в real-time могла потреблять сотни гигабайтов оперативной памяти и значительные ресурсы CPU.

Второй аспект - рост конкуренции за аудиторию. Мне довелось наблюдать, как рекламодатели начинали активно конкурировать за платежеспособных пользователей, владельцев последних моделей iPhone и премиальных подписок. В результате, стоимость клика в таких сегментах могла возрастать в 2-3 раза, что делало рекламу дорогой даже при высокой эффективности.

Не стоит забывать про ограничения конфиденциальности – при разработке мы учитывали законодательные аспекты по ограничению на сбор и обработку персональных данных. Пришлось внедрять механизмы анонимизации и опираться на агрегированные данные.

- Как гиперсегментация влияет на прибыль рекламных кампаний?

- Гиперсегментация может как увеличивать прибыль, так и повышать стоимость рекламы. В VK мы видели, что точная сегментация повышала конверсию, но в то же время ограничивала охват аудитории. Баланс между глубиной таргетинга и стоимостью клика – ключевой фактор эффективности кампаний.

- Как вы считаете, изменился ли ИТ-рынок за последние 3 года?

- Работая в VK, я видел, как индустрия адаптировалась к новым условиям. Главные изменения коснулись отказа от западных облаков. Здесь пришлось переводить инфраструктуру на локальные решения, развивать собственные дата-центры.

Отмечу рост популярности open-source – вместо платных решений мы внедряли альтернативы на базе Postgres, ClickHouse, Nginx, OpenStack.

Больше внимания мы стали уделять DevOps и отказоустойчивости – теперь компании должны сами строить свою инфраструктуру, не рассчитывая на готовые облачные сервисы.

- Ключевые принципы проектирования отказоустойчивых систем вы можете выделить?

- Разделение операций записи и чтения – в VK мы использовали primary-replica схему с балансировкой нагрузки.

Кэширование на всех уровнях – Redis и Memcached активно применялись для ускорения запросов.

Горизонтальное масштабирование – нагрузка распределялась между множеством серверов, а не концентрировалась на одном мощном узле.

Автоматический мониторинг и алерты – использовались Prometheus, Grafana и ELK Stack.

- Как выявить SPOF (Single Point of Failure)?

- В реальной практике мы использовали несколько инструментов:

• Тестирование отказоустойчивости– симуляция аварийных ситуаций с помощью Chaos Engineering.
• Анализ логов– автоматическое выявление аномалий в работе сервисов.
• Нагрузочное тестирование– оценка предельной производительности системы перед масштабированием.

- Расскажите про логирование и алертинг в VK.

- Один из ключевых аспектов стабильной работы платформы – это централизованное логирование. Например, мы внедрили:

• Elasticsearch + Kibana– для анализа логов в реальном времени.
• Prometheus + Alertmanager– для автоматических уведомлений в случае отклонений.
• Лог-стриминг в Kafka– для обработки миллионов событий в секунду.

- Как вы настраивали масштабирование и балансировку нагрузки?

Горизонтальное масштабирование – автоматическое добавление серверов при росте нагрузки.

Балансировка трафика – Nginx, HAProxy, Traefik использовались для маршрутизации запросов.

Авто-скейлинг – Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler) автоматически поднимал новые инстансы при росте трафика.

- Еще один важный вопрос - обеспечение отказоустойчивости баз данных в VK.

- Для этих целей мы применяли: кластеризацию Postgres с автоматическим failover – если один узел выходил из строя, система автоматически переключалась на другой.

Логическую репликацию – для дублирования данных и минимизации потерь, а также инкрементные бэкапы – возможность отката в любой момент времени без риска потери данных.

- Как контейнеризация помогает в отказоустойчивости?

- Работа с Docker и Kubernetes позволяла нам:

• Автоматически восстанавливать упавшие сервисы– если контейнер падал, K8s автоматически его перезапускал.
• Гибко управлять инфраструктурой– можно было быстро развернуть новую версию сервиса без простоя.
• Балансировать нагрузку между инстансами– с помощью Kubernetes Ingress и Service Mesh (например, Istio).

- Изучив все за и против, на сколько важно компаниям использовать гиперперсонализацию?

- Гиперперсонализация и отказоустойчивые системы позволяют компании не только оптимизировать расходы, но и повышать качество сервиса. Наша команда в VK разрабатывала технологии, которые обеспечивали высокую надежность и скорость работы платформы, даже при пиковых нагрузках.

Внедрение микросервисной архитектуры, автоматизация DevOps-процессов, продвинутая аналитика данных – всё это стало стандартом, без которого сложно конкурировать на рынке.

Основной вызов сегодня – создание автономных систем, не зависящих от внешних поставщиков и санкционных ограничений. Это требует глубокой технической экспертизы, а российские инженеры показывают, что способны справляться с такими вызовами.

Василий Черный