Реклама появляется будто из ниоткуда: как смартфон считывает цифровые привычки раньше пользователя

Многие пользователи смартфонов хотя бы раз сталкивались с тревожной мыслью, что приложения будто "подслушивают" их разговоры и тут же подсовывают рекламу того, о чём они только что говорили. Кажется, будто устройство реагирует на произнесённые слова почти мгновенно. Однако в реальности механизмы персонализации работают иначе и куда сложнее, чем кажется на первый взгляд. Они основаны не на прослушке, а на Graph Neural Networks — моделях, которые анализируют связи между данными. Об этом сообщает ряд технологических изданий, изучающих способы работы современных систем рекомендаций.

Как устроена персонализация без подслушки

Современные модели искусственного интеллекта, отвечающие за подбор рекламы, новостей или видеороликов, рассматривают данные пользователя не как отдельные элементы, а как взаимосвязанную сеть. В таких системах информация выглядит как граф: множество маленьких узлов и линии между ними. Условный "узел" — это конкретный факт о пользователе: слово, которое он написал, сайт, который открыл, время использования приложения, привычный маршрут. Связи между узлами отражают закономерности: какие слова встречаются вместе, какие действия следуют одно за другим, где пользователь бывает чаще всего.

Graph Neural Network не знает личной истории человека и не видит диалог в привычном виде. Она анализирует не содержание, а структуру отношений между данными. Если пользователь несколько раз вводит похожие запросы или регулярно открывает одни и те же категории сайтов, эти действия формируют характерный "след" в графе. Так создаётся модель поведения — не по фразам, а по паттернам.

За счёт этого система намного точнее прогнозирует, что будет интересно человеку завтра или через неделю. Ей не нужно слышать разговор в комнате, потому что более информативны те связи, которые возникают в цифровой среде: клики, время активности, последовательность действий и геолокация.

Какие данные используют GNN для рекомендаций

Чтобы персонализировать контент, модели обращаются к нескольким типам информации. Каждый из них формирует свою часть графа и вносит вклад в прогнозирование интересов.

Текстовые данные — это всё, что пользователь вводит или видит в пределах платформ, где такие данные разрешено анализировать. Это поисковые запросы, подписанные каналы, доступные комментарии, описания роликов. Модель видит слова как элементы, связанные контекстом. Если человек пишет "ищу шторы для дома", система фиксирует ключевые понятия: шторы, дом, покупка. Она не сохраняет диалог и не пытается понять, кому адресовано сообщение, но знает, какие элементы между собой связаны.

История поиска и посещённых страниц — один из наиболее информативных блоков. Модель учитывает не только содержание, но и порядок действий. Например, если пользователь переходит с новостей на спортивные материалы, затем ищет время матча, а после заходит в интернет-магазин, это создаёт характерный маршрут. Такие последовательности помогают отделить случайные действия от устойчивых интересов.

Геолокация — важный, но применяемый только при наличии разрешений источник. По GPS можно определить зоны, где человек бывает чаще, время его перемещений и типичные точки активности. Таким образом система понимает, что пользователь регулярно проходит мимо определённого места в одно и то же время. Реклама кафе в этом районе появляется не потому, что телефон "услышал", что человек хочет кофе, а потому что данные указывают на повторяющийся паттерн.

Привычки использования устройства — частота открытия приложений, длительность сессий, последовательность действий. У каждого формируется своё "ритмическое поведение", по которому система угадывает наиболее вероятные моменты интереса к тем или иным темам.

Микрофон в этой системе не играет роли. Юридические ограничения, техническая сложность и отсутствие необходимости делают его использование для рекламы бессмысленным. Объёма уже имеющихся данных достаточно, чтобы понять структуру поведения пользователя.

Где работают графовые модели на смартфонах

Сегодня такие модели используются практически во всех сервисах, где требуется предложить персонализированный контент. Они влияют на подбор новостей в Google Discover, определяют, какие Reels, Shorts или TikTok появятся в ленте, формируют рекомендации YouTube, подсказывают приложения в Play Store и участвуют в работе рекламных систем на разных платформах. В каждом случае логика одна: граф постоянно обновляется и становится более плотным по мере того, как человек взаимодействует с устройством.

Так формируется динамическая карта отношений между данными. GNN не анализирует личные разговоры, а строит модель того, как человек взаимодействует с цифровой средой. Если вечером пользователь чаще интересуется политикой, алгоритмы учитывают это и показывают больше подобных материалов. Если выходные проходят в поисках путешествий, система смещает подборку в сторону маршрутов и отелей. Все процессы основаны не на содержании личной переписки, а на связях в данных.

Сравнение: GNN и классические методы рекомендаций

Чтобы понять, зачем нужны графовые модели, полезно сравнить их с ранними системами персонализации. Классические методы учитывали конкретные запросы или популярность объектов среди других людей. Это позволило формировать общие рекомендации, но слабо отражало индивидуальные особенности.

Графовые модели могут:

• учитывать сложные связи между разнотипными данными;
• видеть последовательности действий, а не только их результат;
• работать с контекстом, включая время, место и привычки;
• динамически обновлять карту интересов.

Именно эта гибкость делает GNN подходящими для сред с большим объёмом разрозненных данных.

Плюсы и минусы графовых систем персонализации

Чтобы оценить влияние таких моделей на пользователя, удобно рассмотреть сильные стороны и ограничения. Это показывает, насколько двояко воспринимаются рекомендации.

Плюсы:

• персонализация снижает хаос в ленте;
• система подстраивается под темп жизни и интересы;
• меньше нерелевантного контента;
• повышается удобство использования приложений.

Минусы:

• могут формироваться содержательные "пузыри";
• взгляд пользователя ограничивается знакомыми темами;
• алгоритмы усиливают уже существующие предпочтения;
• уменьшается вероятность увидеть противоположные идеи.

Советы по снижению влияния цифровых паттернов

Пользователь может контролировать часть процессов. Есть практичные способы уменьшить плотность графа или изменить его структуру.

1. Разнообразьте источники информации, чтобы алгоритмы не замыкались на одном типе контента.

2. Смотрите материалы с непривычной тематикой, чтобы разорвать устойчивые паттерны.

3. Очищайте историю поиска, если не хотите усиления определённых направлений.

4. Ограничивайте доступ к геолокации, если она не нужна приложению.

5. Настраивайте рекламные предпочтения на платформах, где это возможно.

6. Регулярно проверяйте разрешения приложений, чтобы контролировать объём данных.

Популярные вопросы о Graph Neural Networks в персонализации

1. Используют ли модели микрофон для подбора рекламы?
   Нет, графовые нейросети полагаются на связи в данных. Аудиозапись не нужна и юридически невозможна.

2. Почему реклама иногда кажется слишком точной?
   Потому что GNN анализируют не слова, а последовательности действий, время активности и привычные паттерны.

3. Можно ли избежать навязчивых рекомендаций?
   Да, если изменить поведение в цифровой среде, ограничить разрешения и следить за типами потребляемого контента.