Приложение для знакомств Bumble AI использует психологию для более глубоких соединений

Генеральный директор Bumble Уитни Вулф Херд ведет разработку приложения для знакомств на основе искусственного интеллекта, которое приоритизирует психологические стили привязанности пользователей перед фотографиями и основными демографическими данными. Это приложение было создано как крупная языковая модель и должно выйти на ограниченный бета-тест этой осенью. Цель приложения - снизить "усталость от свайпов", создавая эмоционально информированные пары и даже выступая в роли свахи.

Что обещает приложение

Подбор партнеров по стилю привязанности, а не по внешности

На новой платформе пользователей классифицируют по четырем стилям привязанности - тревожному, избегающему, дезорганизованному и безопасному, после направляемых сессий о прошлых отношениях и истории свиданий. Предлагаемые пары выбираются на основе психологической совместимости, а не по поверхностным признакам.

От профиля к планированию

Помимо мэтчмейкинга, искусственный интеллект предназначен для выполнения практических шагов для пользователей: создания персонализированных профилей, рекомендации совместимых партнеров и даже бронирования свиданий. Компания позиционирует продукт как "самого умного и эмоционально интеллектуального свахи в мире".

Почему сейчас важно

Борьба с усталостью от индустрии

Запуск происходит на фоне признаков напряженности на рынке приложений для знакомств. Bumble сообщила о снижении числа платящих пользователей на 8,7% до 3,8 миллионов во втором квартале 2025 года и уменьшении выручки на 7,6% до 248,2 миллиона долларов. Широкие тенденции показывают, что молодые пользователи открепляются от приложений со свайпами: многие указывают на поверхностность, низкую последующую беседу и общую усталость от формата.

Возможности и риски

Если приложению удастся создавать более глубокие пары, оно может оживить вовлеченность и отличить Bumble от конкурентов, внедряющих поэтапные функции искусственного интеллекта. Однако компании придется убедить пользователей делиться чувствительной историей отношений и доверять алгоритмическому мнению.

Как это работает (технический и психологический подход)

LLM встречает теорию привязанности

Судя по всему, двигателем подбора пар является разговорная крупная языковая модель, которая проводит интерактивные сессии для сбора данных, релевантных для отношений. Психологи и консультанты по отношениям были привлечены для обоснования алгоритма на теории привязанности.

Данные, прозрачность и ограничения

Ключевые неизвестные включают в себя то, какие данные будут храниться, как проверяются психологические маркировки и какие средства защиты защитят пользователей от неправильной классификации или алгоритмического предвзятости. Информация о монетизации - будут ли взиматься платежи за каждый мэтч, абонентская плата или гибридные модели, - не раскрывается.

Dating App Marketing Solutions

Boost your app visibility & Get downloads from organic search!

Promote Now

Контекст рынка и конкуренция

Индустрия движется к искусственному интеллекту, осторожно

Другие платформы добавили инструменты выбора фотографий и инструменты для разговоров на базе искусственного интеллекта, но подход Bumble нацелен на более глубокую психологическую сложность. Успех зависит от принятия пользователей, воспринимаемой точности психологического профилирования и регулирования или хранения личных данных.

Бизнес-выводы

Если приложение улучшит качество пар и удержание пользователей, это может остановить падение вовлеченности. В противном случае ошибки в области конфиденциальности, объяснимости или низкое качество матчей могут ускорить отток пользователей.

Комментарии редакции

Это событие обозначает многообещающий переход к доказательной мэтчмейкинговой практике, основанной на теории привязанности, разработанной Джоном Боулби и Мэри Эйнсворт, которая объясняет, как ранние опыты формируют взрослые отношения. Хотя это может снизить неудачные контакты и увеличить удовлетворенность, могут возникнуть опасения относительно конфиденциальности данных о прошлых отношениях, особенно в условиях нарастающих дебатов об этике искусственного интеллекта.

Смотря в будущее, в случае успеха, это может вдохновить широкое принятие функций, основанных на психологии, в приложениях и, возможно, увеличить показатели формирования долгосрочных отношений за пределами текущего 19% метрики успеха на основе визуальных данных, хотя реальные результаты будут зависеть от принятия пользователей и точности алгоритма.