У меня большой соблазн написать: "Вы описали устаревший подход. Я тоже так думал, и поэтому год назад завалил собеседование в 'Эпл' и 'Амазон', причем в первом незнакомтсво с общепринятым в современности подходом было одной из главных причин, почему мне отказали на самом последнем этапе (шестое интервью после пяти успешно пройденных). Сейчас коллаборативная фильтрация обычно реализуется совсем по-другому, ее обычно уже и не называют коллаборативной фильтрацией".
Но на самом деле это было бы несправедливой придиркой. Да, коллаборативная фильтрация в том виде, как вы ее изложили, это технологии 2010-х годов, от которых давно отходят. Но так как ваше изложение все равно очень короткое и поверхностное, в принципе, под него можно притянуть и современные подходы - и иногда так и делают. Если поискать сочетание терминов collaborative filtering и two tower, последнее часто описывают как частный случай первого. Но чаще нейросетевые подходы к рекомендательным системам рассматривают, не упоминая коллаборативную фильтрацию.
В общем, коллаборативная фильтрация активно используется и сейчас. Но вот это ваше описание:
Допустим, недавно Вася посмотрел до конца и поставил высокую оценку вот таким тайтлам: Мастер и Маргарита, Атака Титанов, Фишер, Игры
А Петя сделал то же самое вот с таким контентом: Киберслав, Атака Титанов, Фишер, Игры
Итак, у Васи и Пети все тайтлы одинаковые, кроме одного различия: Мастер и Маргарита против Киберслава (ставьте лайк, если хотели бы увидеть такой кроссовер). По логике КФ, если пользователи “обменяются” своими 4 тайтлами (Вася глянет Киберслава, а Петя М&М), то им должно понравиться. Собственно, отсюда и слово “коллаборативная” в названии - пользователи как бы сотрудничают, подкидывая наилучшие рекомендации друг другу.
- это очень упрощенный пересказ того, как работали рекомендательные системы 10 лет назад. Подробнее он изложен, например, в книге Лесковеча, Раджарамана и Ульмана. Только эта книга издавалась и переиздавалась с 2010 по 2019 годы. Сейчас рекомендательные системы работают по-другому.
Если вы собираетесь проходить собеседования на специалиста по машинному обучению, рекомендую хотя бы поверхностно ознакомиться с темой современной коллаборативной фильтрации. Тем более что схожие подходы используются и в других областях: так сейчас делают и поиск, и распознавание лиц...
Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.
Это крайне сложный мем про онлайн-кинотеатры и всю индустрию стриминга в целом. Просьба отнестись с пониманием и проникнуться глубиной!
Так как лично я чаще других сервисов включаю Кинопоиск (да, я посчитал с точностью до минуты), то детализировать детали и анализировать нюансы я буду именно на его примере. И да, в этой статье не будет сложных технических терминов и греческих букв. Её цель - раскрыть основные принципы стримингов человечьим языком и наглядно.
Итак, погнали:
Этого стриминга в Химках видал, неточными рекомендациями торгует!
Давайте пойдём поэтапно. Что нужно сделать онлайн-кинотеатру, чтобы быть классным? Рискну предположить, что сначала ему нужно вот что:
Составить хорошую библиотеку. Добавить к себе сериалов и фильмов крутых и разных, да побольше!
Набрать пользовательскую базу. Чтобы я, вы, ваша мама, ваш коллега и вон тот парень оформили подписку. Но не только - важно, чтобы вы ещё регулярно смотрели (почему - объясню ниже, это важный момент).
Итак, у нас есть контент, и у нас есть пользователи. Говоря более научно, есть item, и есть user. И теперь кинотеатру нужно сделать третий шаг, ключевой:
Соединить user и item. Проще говоря, дать пользователю Васе именно тот фильм, сериал или аниме по манге (мало ли от чего прётся наш Василий), который ему а) нужен в целом и б) актуален прямо сейчас.
Но как это сделать?
Вариант первый - плясать от юзера Васи (user-based recommendations). Допустим, мы видим, что Вася с кайфом посмотрел последний российский детектив про жуткого маньяка. Ну окей, пульнём ему другие леденящие душу истории про серийных убийц. Но что если ему понравился именно тот детектив, а новые не зайдут?
Хорошо, тогда можно использовать обратный подход - плясать от контента (item-based recommendations). Пусть алгоритмы глянут, что там "сидит" внутри этого детектива - сюжетные повороты, темп повествования, атмосфера, антураж, локации, год выпуска, набор актёров, подмешивание других жанров и т.д. Находим максимально похожий тайтл и кидаем его Васе на первое место в ленте!
Но Вася проходит мимо и садится смотреть турецкий сериал с Серканом Болатом, или как там его зовут. Почему? Да хрен его знает. Может после того сериала у него детективный передоз, и больше он не хочет смотреть на мрачные расследования? А может Вася планирует поездку в Турцию, и хочет полюбоваться видами Стамбула? Или ещё проще - у Васи появилась девушка, и пульт теперь у неё (ну или мы просто чего-то о нём не знаем). Люди - существа иррациональные, причин может быть очень много, а на поверхности - ни одной.
Раз уж вспомнили турецкие сериалы, то держите уютного стамбульского котика (запомните этот момент, это пасхалочка ко второй половине этой статьи).
Как видите, чистый user-based и item-based - это упражнение, конечно, интересное, но полезное лишь для общего развития. А для точных стриминговых рекомендаций нужно что-то позабористее. Но что?
Существует три вида лжи…
… ложь, наглая ложь и статистика. Так про статистику говорил то ли Бенджамин Дизраэли, то ли Марк Твен (но не Ленин, как многие думают, Ильич как раз статистику очень любил и уважал). Смысл цитаты в том, что статистическими выводами можно:
а) вертеть как угодно
и б) делать это на максимально серьёзных щщах
Ведь вывод будет подкреплён (ну, типа) анализом выборки, а не просто взят с потолка.
Не буду спорить, но в случае рекомендательных систем - это вовсе не минус, а очень даже плюс. Потому что нас интересует не единственно верная истина, а набор наиболее релевантных вариантов. Но давайте конкретнее:
В рекомендательных системах онлайн-кинотеатра выбор на основе большой статистики воплощён в виде коллаборативной фильтрации (КФ). КФ - это база-основа любого годного стриминга, от Ютуба до Яндекс Музыки. Онлайн-кинотеатры в целом, и Кинопоиск в частности - не исключение.
Давайте разберём, что это такое:
Коллаборативная фильтрация работает на предположении, что:
Пользователи, которые одинаково оценили какие-либо тайтлы (т.е. фильмы/ сериалы) в прошлом, склонны давать похожие оценки другим тайтлам в будущем.
То есть, если фильм "Ромашка" понравился многим пользователям с похожей историей просмотров, то он скорее всего понравится и другим пользователям с такой же (или почти такой же) историей просмотров.
Давайте на примере (очень упрощённо и схематично):
Допустим, недавно Вася посмотрел до конца и поставил высокую оценку вот таким тайтлам:
Мастер и Маргарита
Атака Титанов
Фишер
Игры
А Петя сделал то же самое вот с таким контентом:
Киберслав
Атака Титанов
Фишер
Игры
Итак, у Васи и Пети все тайтлы одинаковые, кроме одного различия: Мастер и Маргарита против Киберслава (ставьте лайк, если хотели бы увидеть такой кроссовер). По логике КФ, если пользователи “обменяются” своими 4 тайтлами (Вася глянет Киберслава, а Петя М&М), то им должно понравиться. Собственно, отсюда и слово “коллаборативная” в названии - пользователи как бы сотрудничают, подкидывая наилучшие рекомендации друг другу.
Понятное дело, что пример выше упрощён до неприличия. В реальности должны быть не Вася с Петей, а несколько сотен тысяч (а лучше миллионов) юзеров, и тайтлов в анализе должно быть слегка больше четырёх. И тогда рекомендательная система может на больших данных глянуть, что смотрят юзеры с похожими предпочтениями, и сделает статистически значимый вывод.
Чтобы было ещё понятнее, давайте проведём аналогию с чем-нибудь из жизни. Я вот с утра в зал сходил, давайте с ним и сравним:
Представьте какой-нибудь суперумный фитнес-зал (ИИшка видит его так), где камеры под потолком анализируют ВСЕ действия ВСЕХ посетителей.
Зал видит, что вы сделали жим сотку, гантели по тридцатке и пошли на кардио. А ещё он в своей базе данных видит, что были другие посетители, которые делали то же самое. Многие из них ещё делали румынскую тягу и французский жим. Логично будет порекомендовать эти упражнения и вам (вероятность попадания будет статистически высокая).
Однако, что будет, если вам нельзя делать румынскую тягу по медицинским показаниям, а во время французского жима вы год назад уронили гантелину на голову и теперь у вас психологический блок на это упражнение? Или ещё прикольнее - система подобрала целых 10/ 20/ 50/ да хоть тысячу статистически актуальных упражнений. Какое порекомендовать первым, а какое последним? И вообще, зачем всех под одну гребёнку пихать? Я же уникальная снежинка, предложи мне что-нибудь эдакое!
Вот и с контентом в онлайн-кинотеатре то же самое.
А что если Вася сильно отличается от других юзеров, которые смотрели похожие тайтлы?
А если актуальных рекомендаций много, то какую порекомендовать первой, второй, двадцать седьмой?
И вообще, настроение у Василия игривое, он хочет сюрпризов, удивите!
Или ещё сложнее - что если Вася только-только зарегался на Кинопоиске, и у него ещё нет никакой истории (a.k.a. “холодный юзер”)?
(Cat)бустим коллаборативную фильтрацию
Для преодоления вышеописанных преград, коллаборативная фильтрация отлично дополняется градиентным бустингом. Для начала очень кратко распишу, что это вообще за зверь такой:
Итак, градиентный бустинг - это такой метод машинного обучения, когда несколько “небольших” моделей применяются последовательно, и каждая из них исправляет ошибки предыдущей. Шаг за шагом ошибка становится всё меньше и меньше, а результат всё точнее и точнее.
Логика примерно такая. Берём дерево решений и пускаем по нему алгоритм. Смотрим, насколько существенна ошибка функции. Добавляем ещё дерево и запускаем новую итерацию. Ошибка становится меньше. И так далее, пока ошибка не минимизируется.
Множество маленьких моделек градиентного бустинга ещё называют “ансамбль моделей”. По-французски emsemble значит "вместе", ну вы поняли.
Давайте разберём на примере пиццы. Ну а что, в зал мы уже сходили, так что имеем право.
Итак, допустим, вы понятия не имеете, как готовить пиццу (= не знаете юзера Васю), но слышали, что её делают из теста и сыра. Вы кидаете кусок теста и сыра в печку. Получилась дрянь. Вы думаете: “А что, если раскатать тесто и положить на него сыр?”. Уже лучше, но тесто сгорело. Вы повторяете попытку, уменьшая жар. Ещё лучше, но сыр подгорел. Вы насыпаете его более равномерно. Отлично, но не хватает томатной пасты. Вы добавляете пасту. Теперь это уже похоже на пиццу, но всё равно есть что улучшать. Вы можете дальше повторять итеграции, играясь с рецептом и технологией готовке, пока у вас не получится идеальная пицца как у дядюшки Джузеппе.
Градиентный бустинг в онлайн-кинотеатре работает точно так же, только шагов и ошибок в “дереве решений” может быть гораздо-гораздо больше, ну и тесто с сыром не нужно портить (это ж машинное обучение, в конце концов).
У Кинопоиска за градиентный бустинг отвечает штука под названием CatBoost.
Кэт буст. Вижу так.
CatBoost - это набор библиотек (= готовых шаблонов и решений) градиентного бустинга, который Яндекс использует во многих своих сервисах: в маркетплейсе, прогнозе погоды, рекламных системах, музыкальном стриминге и т.д. Ну и в онлайн-кинотеатре, само собой.
“Cat” здесь значит “категориальный”, то есть модель заточена на работу с категориями, а не только с числовыми данными. Она умеет мыслить не только понятиями "один-ноль" и “больше-меньше”, но и отличать кошечку от собачки, Турцию от Кореи (а Южную Корею от Северной), детектив от триллера (или от комедии, хоррора, пеплума, …), Юру Борисова от Ванпанчмена и т.д.
С последним могут возникнуть проблемы. Не, ну правда, тут придётся очень много моделек запускать.
Итак, вернёмся к нашему юзеру Васе.
Сценарий первый. Коллаборативная фильтрация отобрала ему 50 самых-самых релевантных фильмов. И ещё 10 сериалов в качестве бонуса. Как всю эту очередь расставить в ленте?
Допустим, в списке есть Начало и Интерстеллар. Кого поставить выше? CatBoost видит, что Вася ставил всем фильмам Нолана оценку 8+ (любит он Нолана, в общем). Также он видит, что Вася плюс-минус одинаково хорошо смотрит и Ди Каприо, и Макконахи. Он идёт дальше, перебирает другие факторы. И видит, что по вечерам Васе чуть лучше заходит космическая тематика. А ещё он в Яндексе недавно чёрные дыры искал - совпадение? Сейчас как раз вечер, так что поставим Интерстеллара чуть выше Начала.
Понятно, что в реальности алгоритм будет ранжировать (да, забыл сказать, такая операция называется “ранжирование”) из множества единиц контента и одновременно учитывать сотни и тысячи единиц информации о пользователе. Но логика такая.
Сценарий второй. Вася из другой реальности (скажем, с Земли-616) только-только зарегался на Кинопоиске. Данных по нему нет, сравнить с другими пользователями не выйдет, коллаборативно фильтрануть не получится. Но! Во-первых, он наверняка зарегается не просто так из вакуума, а придёт за определённым тайтлом.
Ну например, увидит сериал “Игры” и такой: “О, это мне надо, хочу смотреть на младшего Верника в антураже брежневского Союза”. И оформит подписку.
И алгоритмы такие: “Ага, ему нравится младший Верник (ну или Серебряков, единственный в своём роде), антураж СССР, спортивная тематика, драмы с элементами детектива, современные российские сериалы, …”. Это всё гипотезы, каждую из них CatBoost может начать отрабатывать. Рекомендовать, смотреть на результат. Рекомендовать дальше, улучшать результат, отрабатывать ошибку. И так далее, далее, далее. Повышая знание о пользователе, учитывая всё новые факторы, делая “градиент” всё более плавненьким. В какой-то момент у Василия будет достаточно истории, и его получится нормально запихнуть в коллаборативную фильтрацию.
Если Вася всё же пришёл из ниоткуда (действительно холодный юзер), то ему сначала дадут глянуть что-нибудь из самого популярного. Посмотрят, как он реагирует на разные тайтлы из топ-10, а дальше см. выше.
Знания о пользователе крутятся, кэт бустится.
Здесь ещё можно было бы разобрать, какие факторы учитываются в градиентном бустинге, как именно алгоритм достаёт эти данные, с какой скоростью он учится… и многое другое.
Однако, статья и так получилась чуть больше, чем я планировал, поэтому на этой ноте откланяюсь. Напоследок держите набор простейших действий, способных здорово помочь КэтБусту и натренировать Кинопоиск. С другими онлайн-кинотеатрами тоже должно сработать - вплоть до Netflix или даже Youtube (последний - это тоже своего рода стриминг). Итак:
Ставим высокие оценки фильмам и сериалам, которые вам нравятся, и низкие - тем, которые не зашли. Для этого в конце просмотра есть специальная голосовалка, не пропускаем её.
Если листаем ленту и видим что-то прикольное, не стесняемся добавлять в “Буду смотреть”.
Если видим, что рекомендательная система прогадала и запихнула в ленту залётные неактуальные тайтлы, то прожимаем кнопку "Неинтересно".
Если вас зацепил какой-то фильм или сериал из ленты, но вы не хотите его смотреть прямо сейчас, то можно включить его хотя бы на пару минут (а лучше минут на 5-10). Это станет важным сигналом для рекомендательных систем.
Если не забывать про эти простые шаги, то алгоритмы скажут вам “спасибо”, коллаборативная фильтрация станет ещё более меткой, а вы сможете тратить ещё меньше времени на поиск персонализированной актуалочки.
Очень надеюсь, что вам стало понятнее, по какой логике алгоритмы этих наших стримингов вываливают на нас именно те фильмы, сериалы и прочее народное творчество, которое актуально, релевантно и желанно именно нам и именно в данный конкретный момент времени.
P.S. Понятно, что выше я описал основные подходы и базовую логику их применения. На самом деле сложность и продвинутость сего действия нужно умножить на дцать, и вообще, там всё переплетено так, что мама не горюй. Но принцип именно такой.
Если вам понравилось, то подписывайтесь на мой тг-канал Дизраптор, где я человечьим языком разбираю интересное из технологий, инноваций и бизнеса. А на втором канале Фичизм выходят самые кайфовые фичи и всё такое.
Это предостережение для тех, кто захочет получить немного больше за небольшие деньги при оформлении подписки на сервис Deeplex.
Короче, узнал про этот сервис на Пикабу, пользовался долго, всем советовал. Много плюсов, норм программа, на телик ставится. Но последние пару месяцев фигня какая-то, всё виснет, независимо от качества. В поддержку писал – игнорят (а вот на вопросы про подписку отвечают шустро). Потом в их группе почитал – разработчики сами написали:
Так в чате поддержки предлагали много бесполезных советов, что нужно сделать (смена настроек, плеера, VPN), но всё это бесполезно, что также отмечали пользователи. Я до конца пытался найти решение, так как сервис нравится (и подписка на год оплачена), но затем наткнулся на комментарии на 4pda и на Пикабу в комментариях к тому же посту, откуда я вообще узнал об этом сервисе:
Скажу сразу, с Ростелекомом я давно. Больше десяти лет - точно. Это и специфика провинции, и отсутствие каких-то, так часто описываемых пикабушниками, зашкварных ситуаций, да и просто привычка, на то уж пошло. Устраивает цена, устраивает скорость, очень устраивает стабильная работа (допускаю, что мне просто повезло, но это есть) Даже набора предлагаемых услуг - вполне. Ну вот такой я, среднестатистический и довольный) Каждое 31-ое число делюсь с ростелекомом заветной суммой моих кровных, а он снисходительно позволяет мне читать и постить всякую чушь. В том числе на Пикабу, да. В общем, всё вот так вот и тянулось. Но - до сегодняшнего дня. А сегодня получаю в почту от любимого провайдера вот такое вот письмо:
Если нажать ссылки - открывается окно с моим лицевым счетом, с кнопочкой "оплатить" ниже есть скрин
Хмм... вроде оплачивал же? Смотрю квитанции - да, всё верно, оплачивал, 871 рубль, как и все предыдущие разы... Ну ок, для таких ситуаций существует саппорт, вот и повод написать туда есть Дальше - вся переписка, длившаяся почти час)
1/6
шесть страничек, листаем)
Отдельно, несколько слов о самом общении) По любому вопросу вам надо пробиться сквозь бота - а его задача, в свою очередь, не дать вам этого сделать) Это - первая супень решения проблем. Особо нетерпеливые закрывают чат и идут оплачивать, гори оно огнём... У меня получилось быстро, природное обаяние не скрыть, да) А вот дальше начинается карусель. Оператор Маша вас выслушает, но переключит на оператора Сашу, Саше надо всё это ещё раз рассказать, и он переключит вас на оператора Дашу. Которая, как ни странно, тоже захочет вас выслушать) И уж выслушав...(угадайте?)) да, переключит вас ещё на кого-то... вероятно, в этом заложен алгоритм отсеивания чуть более настойчивых... но я и его прошел! Последний, Самый Специальный Специалист подошел к делу профессионально. И даже попросил меня предоставить мои учетные данные. (странно, а зачем же я каждый раз авторизируюсь, чтобы войти вот в этот чат?!)) После чего, с чувством хорошо выполненной работы, дал мне ссылку ... да, на мой же личный счет, с которого всё начиналось, с тем же самым долгом в те же самые 284 рубля. Историю которого я так пытался выяснить.
Бинго! Круг замкнулся
Несколько моих наивных уточняющих вопросов были просто проигнорированы, а потом и вовсе заблокированы, чат их просто перестал отправлять
В общем, для ленивых (которм лень всё это читать) - я купил (по версии Ростелекома) фильм "Я на перемотке", но они затрудняются объяснить мне, когда и как это произошло. В долг, насколько я понимаю, покупку совершить невозможно, но, тем не менее, на меня записан долг. И, самое непонятное, если уж я его каким-то чудесным образом купил - почему его нет у меня в списке покупок?!
Да, наверняка всему есть простое объяснение, и я с удовольствием (или без удовольствия) это бы выслушал, и... Но Ростелеком, к сожалению, покинул чат(
UPD После публикации этого поста в комментраиях пришло сообщение от саппорта, с предложением связаться с ними повторно, через соц.сети или по горячей линии, чем сегодня и воспользовался. Правда, и по телефону пришлось преодолевать эшнлонизированную защиту в виде бота, но у меня есть опыт, и я пробился!) Пообщался с представителем саппорта, объяснил свои претензии. Меня выслушали, обращение зафиксировали, обещали разобраться в ситуации в течении трёх рабочих дней. Обманули! )) По поводу трёх дней - обманули) Вопрос решился в течении часа В общем, вопрос снят, я никому не должен, мне никто не должен По поводу всего предыдущего... ну, что тут сказать? Писал же в самом начале поста, я на Ростелекоме давно, до вчерашнего момента ничего страшного/непонятного не происходило, надеюсь, ещё столько же и не будет происходить) Вопрос решен оперативно, поэтому тэг "Негатив" снимаю) Скрин с нулевым долгом - прикладываю Ростелекому и всем участникам обсуждения - спасибо!
Здравствуйте! Посоветуйте, пожалуйста, какой онлайн-кинотеатр, чтоб не тормозил, не заикался, смотреть в браузере на ноутбуке сериал, кино?
Я недавно попробовала оформить подписку Кион, платно, по промокоду, не хочу смотреть с рекламой, во время включения адблока вместо рекламы ошибка вылезает, так что.. Но я уже просто обплевалась!!! 20 минутная серия просто заикается, дай бог если идет, считаю это издевательством над пользователями с учётом, что это платная подписка.
Другие подписки стоят на порядок дороже, там тоже самое будет?
Проводного интерета нет, только мобильный, Браузер Яндекс, ютуб видео идет нормально, смарт ТВ и прочего нет.
Уже несколько лет пользуюсь Кинопоиском, но только недавно стал встречать рекламу. Смотришь сериал, а между сериями они вставляют ролики с рекламой других кинокартин. При этом я плачу каждый месяц, собственно, за то, чтобы не видеть рекламу. Ну спасибо тебе, Кинопоиск! Думаю, через годик-другой начнут и прямо в середине серий рекламу втыкать.
Фото автора
Задал вопрос в поддержку, почему пользователю, который платит деньги, показывают рекламу. Поддержка ответила обтекаемо: "Мы показываем ролик про новые фильмы и сериалы, чтобы вы не пропустили ничего интересного". То есть заботится о пользователе золотой наш Кинопоиск. За наши же деньги о нас заботится и показывает рекламу.
Почитал я пользовательское соглашение Кинопоиска, вот здесь можно посмотреть. Ну вы понимаете, что его в любой момент правят так, как душе угодно. Там написано: "2.3.3. Предоставление Пользователю возможности за плату в течение ограниченного промежутка времени получать доступ к Контенту без ограничений по количеству просмотров и без сопровождения рекламой*"
Смотрю, что означает звездочка: "*Просмотр без рекламы не распространяется на демонстрацию роликов, информирующих Пользователя о Контенте (в том числе о его доступности и об условиях его доступности) на Сервисе".
Ну то есть показывать рекламу они могут, даже прерывая фильмы. Было бы странно, конечно, если они не предусмотрели для себя полную свободу действий.
Отсюда вопрос. Какие онлайн-кинотеатры сейчас не занимаются такой ерундой?
Здравствуйте!Хотел бы сегодня поговорить о том что в отличие от устройств на android в которых можно ставить сторонние приложения,на телевизорах марок LG и samsung такой возможности не предусмотрено, но нас выручит одно уникальное приложение mediastation x!И так скачиваем приложение-устанавливаем,далее ищем пункт start parameters,прописываем следующий адрес сервера-msxplayer.ru жмём ок и все готово!Перед нами откроется обширный список приложений, но нас интересует одно-называется оно deeplex.После установки данного приложения вам необходимо подтвердить вход через телеграмм бот @deeplexbot,в меню бота жмёте мой логин,далее вам выдаётся код для авторизации,вводите его в окошке приложения на телевизоре и вуаля!Тысячи фильмов и сериалов доступны для вас совершенно бесплатно!
Я как то давно взял себе тариф да 200р. Это 4 гига, 200 минут и 50 смс.
Мне "за глаза" такой тариф. Но приехав на дачу 4 гигов мало! Да и киношку хочется. Нашел у них опцию в тарифе. 3 гига за 150р что ли... Вот ее и использовал чтоб на телефон кино по 700мб скачать. В общем мне хватало)
Тариф подрос до 220 рублей потом до 250. Теперь пожить на даче надо дольше, плюс работа онлайн. Начал копаться в тарифах и их опциях. Нашел 10 гигов за 450р в месяц.
Ну 250+450... На месяц норм. Ибо потом жить в городе а там ви фи. Но нет) данные пакеты гигабайт у Ростелеком только на другие тарифы. Консультант предложил мне перейти на по-минутный тариф)))) Пару и рублей минута, но за то я смогу подключить 10 гигов. ( Мда
Далее копал ещё тарифы, оказалось у них они все архивные. Но можно перейти на любой "актуальный" 2021 года. Не знаю что это значит, так сказал консультант.
Я же хочу использовать тариф за 200-250р и если мне надо просто докупать трафик. К слову 3 гига можно купить) но уже дороже.
Нашел тариф за 500 рублей только из за интернета и wink тв. там аж 40 гигов... 400 минут.... и 20.000 бесплатных кино и 100 каналов ТВ. ( Ну такое се набор) За то всегда есть что глянуть.
Кароче перешёл, плюнул и пошел. Но счастье длилось не долго. Через неделю где то тв сломалось и просило меня пополнить счёт. Как так? Я перешёл на тариф неделю назад!
И тут какой то подводный камень. У меня в городе был / есть интернет+ тв от онлайм (теперь это то же Ростелеком) Там закончились деньги на счету. И по этому винк тв упал. Как эти две разные услуги и счета связаны?? Ответа мне не дали.
То есть в чем смысл то - Две разные услуги. Два разных счёта. Но функции одного не работают без оплаты другого.
Ну и вот пара скриншотов. Писал в поддержку и чёт ничегошеньки( Ожидать сказали.
П.с незнаю для чего скрины. Вдруг надо. П.с П.с пишу с ошибками, учу язык
