Cum funcționează motorul de recomandare al Netflix?
Ce ar trebui să urmăresc în această seară după o zi agitată la birou?
Aceasta este întrebarea care vă vine în minte odată ce v-ați întors acasă de la birou și stați în fața televizorului fără să vă mai amintiți ce fel de emisiuni ați urmărit recent. Astăzi, toată lumea își dorește o platformă de streaming inteligentă, care să le înțeleagă preferințele și gusturile, fără a funcționa doar pe pilot automat. De la Netflix la Amazon Prime – sistemele de recomandare capătă o importanță din ce în ce mai mare, deoarece acestea interacționează direct (de obicei în spatele scenei) cu utilizatorii în fiecare zi.
Cu peste 139 de milioane de abonați plătiți (număr total de telespectatori -300 de milioane) în 190 de țări, 15.400 de titluri în bibliotecile sale regionale și 112 nominalizări la Premiile Emmy în 2018 – Netflix este cea mai importantă rețea de televiziune pe internet și cel mai valoros serviciu de streaming din lume. Uimitoarea poveste de succes digital a Netflix este incompletă fără a menționa sistemele sale de recomandare care se concentrează pe personalizare.
V-ați gândit vreodată de ce se schimbă ilustrația Netflix pentru diferite emisiuni atunci când vă conectați la cont? Într-o zi ar putea fi o imagine a întregului echipaj de pe punte, în timp ce în altă zi este Worf care te privește critic. De asemenea, dacă ești utilizator Netflix s-ar putea să fi observat că platforma prezintă genuri foarte precise, cum ar fi dramele romantice în care personajul principal este stângaci. Cum reușește Netflix să propună genuri atât de precise pentru cei peste 100 de milioane de abonați ai săi? Cum se schimbă opera de artă Netflix? Învățarea automată, inteligența artificială și creativitatea din spatele scenei sunt cele care ghicesc ce îl va face pe un utilizator să aleagă un anumit serial pentru a-l viziona. Învățarea automată și știința datelor ajută Netflix să personalizeze experiența pentru dumneavoastră pe baza istoricului dumneavoastră de a alege emisiuni pe care să le vizionați.
Știați că?
Netflix a început să folosească instrumente analitice în 2000 pentru a recomanda videoclipuri pe care utilizatorii să le închirieze.
Netflix are doar o fereastră de 90 de secunde pentru a-i ajuta pe telespectatori să găsească un film sau o emisiune TV înainte ca aceștia să părăsească platforma și să viziteze un alt serviciu. Acesta este unul dintre motivele principale pentru care Netflix este atât de obsedat de personalizarea recomandărilor pentru a agăța utilizatorii.
Algoritmii de recomandare personalizată ai Netflix produc o valoare de 1 miliard de dolari pe an din păstrarea clienților.
Majoritatea utilizatorilor Netflix iau în considerare recomandările, 80% din vizionările Netflix provenind din recomandările serviciului.
Netflix a creat 1300 de grupuri de recomandări bazate pe preferințele de vizionare ale utilizatorilor.
Netflix își segmentează telespectatorii în peste 2K grupuri de gusturi. În funcție de grupul de gusturi în care se încadrează un telespectator, acesta dictează recomandările.
Cu peste 7K de emisiuni TV și filme în catalog, este de fapt imposibil pentru un telespectator să găsească singur filmele pe care îi place să le vizioneze. Motorul de recomandări al Netflix automatizează acest proces de căutare pentru utilizatorii săi.
Personalizarea recomandărilor de filme/spectacole TV
Ofițerul șef de conținut al Netflix, Ted Sarandos, a declarat –
Nu există un „serial Netflix”. Brandul nostru este personalizarea.
Personalizarea începe pe pagina de start a Netflix, care arată un grup de videoclipuri aranjate în rânduri orizontale. Fiecare rând orizontal are un titlu care are legătură cu videoclipurile din acel grup. Majoritatea recomandărilor personalizate încep pe baza modului în care sunt selectate rândurile și a ordinii în care sunt plasate articolele. Sistemele de recomandare de la Netflix cuprind diverse abordări algoritmice, cum ar fi învățarea prin întărire, rețele neuronale, modelare cauzală, modele grafice probabilistice, factorizare matricială, ansambluri, bandiți.
Sistemele de recomandare de la Netflix au fost dezvoltate de sute de ingineri care analizează obiceiurile a milioane de utilizatori pe baza mai multor factori. Ori de câte ori un utilizator accesează serviciile Netflix, sistemul de recomandări estimează probabilitatea ca un utilizator să vizioneze un anumit titlu pe baza următorilor factori –
- Interacțiunile utilizatorului cu serviciile Netflix, cum ar fi ratingurile, istoricul de vizionare etc.
- Informații despre categorii, anul lansării, titlu, genuri și altele.
- Alți spectatori cu preferințe și gusturi de vizionare similare.
- Durata de timp în care un telespectator se uită la o emisiune
- Dispozitivul pe care se uită un telespectator.
- Ora din zi la care se uită un telespectator -Acest lucru se datorează faptului că Netflix deține date conform cărora există un comportament de vizionare diferit în funcție de ora din zi, ziua din săptămână, locația și dispozitivul pe care este vizionat un spectacol sau un film.
Pentru fiecare abonat nou, Netflix îi cere să aleagă titluri pe care ar dori să le vizioneze. Aceste titluri sunt folosite ca prim pas pentru recomandări personalizate. Ulterior, pe măsură ce telespectatorii continuă să se uite în timp, recomandările sunt alimentate de titlurile pe care le-au vizionat mai recent, împreună cu alți factori menționați mai sus. Recomandările bazate pe învățare automată ale Netflix învață de la proprii utilizatori. De fiecare dată când un telespectator petrece timp vizionând un film sau o emisiune, acesta colectează date care informează algoritmul de învățare automată din spatele scenei și îl actualizează. Cu cât un telespectator se uită mai mult, cu atât algoritmul este mai actualizat și mai precis.
Personalizarea operelor artistice/ miniaturi
Obiectivul principal al Netflix este de a oferi recomandări personalizate, arătând titlurile potrivite pentru fiecare dintre telespectatori la momentul potrivit. Dar, de ce i-ar păsa unui telespectator de titlurile pe care le recomandă Netflix? Cum reușește Netflix să convingă un telespectator că un titlu merită vizionat? Cum reușește Netflix să atragă atenția unui telespectator asupra unui titlu nou și necunoscut? Răspunsul la aceste întrebări este important pentru a înțelege modul în care telespectatorii descoperă un conținut excelent, în special în cazul titlurilor noi și necunoscute. Netflix abordează această provocare prin personalizarea operelor de artă sau prin personalizarea miniaturilor care portretizează titlurile.
Netflix se deosebește de o sută de alte companii media prin personalizarea așa-numitelor opere de artă. Se spune că o imagine valorează cât o mie de cuvinte, iar Netflix profită de acest lucru cu noul său algoritm de recomandare bazat pe opere de artă. Artwork-ul pentru un titlu este folosit pentru a capta atenția spectatorului și îi oferă o dovadă vizuală de ce ar putea fi o alegere perfectă pentru el să îl vizioneze. Miniatura sau ilustrația poate evidenția o scenă interesantă dintr-un film, cum ar fi o urmărire de mașini, un actor celebru pe care spectatorul îl recunoaște sau o scenă dramatică care descrie esența emisiunii TV sau a filmului. Pentru fiecare titlu nou, diverse imagini sunt atribuite aleatoriu diferiților abonați, în funcție de comunitățile de gusturi. Netflix prezintă apoi imaginea cu cea mai mare probabilitate pe pagina de pornire a unui utilizator, astfel încât acesta să o încerce.
Netflix utilizează mii de cadre video din emisiuni TV și filme existente pentru generarea de miniaturi. Imaginile sunt apoi adnotate și clasificate pentru a prezice cea mai mare probabilitate de a fi accesate de către un telespectator. Aceste calcule depind de ceea ce au apăsat alți telespectatori cu gusturi și preferințe similare. De exemplu, telespectatorii cărora le place un anumit actor au cele mai mari șanse să dea clic pe imaginile cu actorul respectiv.
Alte aplicații ale învățării automate la Netflix
- Învățarea automată modelează catalogul de emisiuni TV și filme prin învățarea caracteristicilor care fac conținutul să aibă succes în rândul telespectatorilor.
- Puteți alimenta cheltuielile de publicitate, creativitatea publicitară și mixul de canale pentru a ajuta Netflix să identifice noi abonați care se vor bucura de serviciul lor.
- Optimizează producția de emisiuni TV și filme.
- Optimizează codificarea audio și video, CDN-ul intern și selecția adaptivă a ratei de biți.
Trebuie să mulțumim învățării automate și științei datelor pentru că au perturbat total modul în care funcționează industriile media și de divertisment. Este destul de clar că amalgamul de date, algoritmi și personalizare de la Netflix sunt susceptibile de a-i ține pe utilizatori lipiți de ecranele lor. Va fi interesant de văzut cum se va remodela industria media și de divertisment odată cu învățarea automată și inteligența artificială.
.