2) Полностью контролировать рекомендательную систему, и в идеале, научиться смотреть не только на "название и описание единицы контента" (как следует из описания их рекомендательной системы) но и понимать суть происходящего внутри ролика. Что в наши дни делается простым прогоном супер сжатого видео через ряд ML моделей видео, аудио, текст, эмоции. И классифицировать видео по более узким внутренним тегам "авто, ауди, ремонт, гараж, своими руками, мужчины, веселье". Это позволит научиться мерять эффективности метчинга даже на малом масштабе тех людей кто будет кликать после просмотра очередного развлекательного шоу или новостной политической повестки. Видя "островки" успеха в это карте интересов, можно дальше корректировать активности по Удержанию аудитории.
Ну, тут можно дискутировать, не все так просто.
разумеется, это же советы:) Возможно и сейчас они не просто "закупают новичков", а держат уже перетекшую аудиторию, но явно не лучшим образом происходит утилизация денег!
Воскрешать труп энергозатратно, а на выходе все равно вместо живого человека получишь зомби. Надо ли оно...
К "VK-Видео" это так же относится, им еще и от VK откреститься и интерфейсами заняться, там еще сложнее будет, а с нуля строить площадку такого масштаба это скорее всего уже непосильная задача.