Jak funguje doporučovací nástroj Netflixu?
Co si mám dnes večer pustit po hektickém dni v kanceláři?
Tato otázka vás napadne, jakmile se vrátíte domů z kanceláře a sedíte před televizí bez vzpomínek na to, jaké pořady jste v poslední době sledovali. Dnes si každý přeje inteligentní streamovací platformu, která dokáže porozumět jeho preferencím a vkusu a nepracuje pouze na autopilota. Od Netflixu po Amazon Prime – doporučovací systémy nabývají na významu, protože každý den přímo komunikují (obvykle v zákulisí) s uživateli.
S více než 139 miliony placených předplatitelů (celkový počet diváků -300 milionů) ve 190 zemích, 15 400 tituly ve svých regionálních knihovnách a 112 nominacemi na cenu Emmy v roce 2018 – Netflix je přední světovou internetovou televizí a nejhodnotnější největší streamovací službou na světě. Úžasný digitální úspěch Netflixu není úplný bez zmínky o jeho doporučovacích systémech, které se zaměřují na personalizaci.
Přemýšleli jste někdy o tom, proč se při přihlášení k účtu mění grafika Netflixu u různých pořadů? Jeden den to může být obrázek celé posádky můstku, zatímco jindy je to Worf, který se na vás odsuzujícím způsobem dívá. Pokud jste uživateli Netflixu, možná jste si také všimli, že platforma zobrazuje opravdu precizní žánry, jako jsou romantická dramata, kde je hlavní postava levák. Jak Netflix vymýšlí tak přesné žánry pro svou více než stomilionovou základnu předplatitelů? Jak se mění umělecká tvorba Netflixu? Je to strojové učení, umělá inteligence a kreativita v pozadí, které odhadují, podle čeho si uživatel vybere konkrétní pořad ke sledování. Strojové učení a datová věda pomáhají Netflixu personalizovat zážitek pro vás na základě vaší historie výběru pořadů ke sledování.
Víte, že?“
Netflix začal používat analytické nástroje v roce 2000, aby uživatelům doporučil videa k zapůjčení.
Netflix má právě 90sekundové okno, které má divákům pomoci najít film nebo seriál, než opustí platformu a navštíví nějakou jinou službu. To je jeden z hlavních důvodů, proč je Netflix tak posedlý personalizací doporučení, aby uživatele zaujal.
Algoritmy personalizovaného doporučování společnosti Netflix vytvářejí hodnotu 1 miliardy dolarů ročně z udržení zákazníků.
Většina uživatelů Netflixu bere v úvahu doporučení, přičemž 80 % zhlédnutí Netflixu pochází z doporučení služby.
Netflix vytvořil 1300 doporučovacích klastrů na základě diváckých preferencí uživatelů.
Netflix segmentuje své diváky do více než 2K vkusových skupin. Na základě toho, do které vkusové skupiny divák spadá, mu diktuje doporučení.
S více než 7K televizními pořady a filmy v katalogu je vlastně nemožné, aby si divák sám našel filmy, které rád sleduje. Doporučovací engine společnosti Netflix tento proces vyhledávání pro své uživatele automatizuje.
Personalizace doporučení filmů/televizních pořadů
Šéf obsahu společnosti Netflix Ted Sarandos řekl –
Neexistuje nic takového jako „Netflix show“. Naší značkou je personalizace.
Personalizace začíná na domovské stránce Netflixu, která zobrazuje skupinu videí uspořádaných do vodorovných řad. Každá vodorovná řada má název, který se vztahuje k videím v dané skupině. Většina personalizovaných doporučení začíná na základě způsobu výběru řádků a pořadí, v jakém jsou položky umístěny. Doporučovací systémy ve společnosti Netflix zahrnují různé algoritmické přístupy, jako je posilovací učení, neuronové sítě, kauzální modelování, pravděpodobnostní grafické modely, faktorizace matic, ansámbly, bandity.
Doporučovací systémy společnosti Netflix vyvinuly stovky inženýrů, kteří analyzují zvyky milionů uživatelů na základě mnoha faktorů. Kdykoli uživatel přistupuje ke službám Netflix, systém doporučení odhaduje pravděpodobnost, že uživatel bude sledovat určitý titul, na základě následujících faktorů –
- Interakce uživatele se službami Netflix, jako jsou hodnocení diváků, historie sledování atd.
- Informace o kategoriích, roce vydání, titulu, žánrech a dalších.
- Další diváci s podobnými preferencemi a vkusem pro sledování.
- Čas trvání sledování pořadu divákem
- Zařízení, na kterém divák pořad sleduje.
- Denní doba, kdy divák pořad sleduje -Důvodem jsou údaje společnosti Netflix, že existuje rozdílné chování diváků v závislosti na denní době, dni v týdnu, místě a zařízení, na kterém pořad nebo film sledují.
Každého nového předplatitele společnost Netflix požádá, aby si vybral tituly, které by chtěl sledovat. Tyto tituly slouží jako první krok pro personalizovaná doporučení. Později, když diváci pokračují ve sledování v průběhu času, jsou doporučení založena na titulech, které sledovali v poslední době, spolu s dalšími výše uvedenými faktory. Doporučení společnosti Netflix založená na strojovém učení se učí od vlastních uživatelů. Pokaždé, když divák stráví nějaký čas sledováním filmu nebo seriálu, shromažďuje data, která slouží jako informace pro algoritmus strojového učení v pozadí a obnovuje ho. Čím více divák sleduje, tím je algoritmus aktuálnější a přesnější.
Personalizace uměleckých děl/náhledů
Hlavním cílem společnosti Netflix je poskytovat personalizovaná doporučení tím, že každému z diváků zobrazí ve správný čas vhodné tituly. Proč by se ale měl divák zajímat o tituly, které mu Netflix doporučuje? Jak Netflix přesvědčí diváka, že daný titul stojí za zhlédnutí? Jak Netflix upoutá pozornost diváka k novému a neznámému titulu? Odpovědi na tyto otázky jsou důležité pro pochopení toho, jak diváci objevují skvělý obsah, zejména u nových a neznámých titulů. Netflix tuto výzvu řeší personalizací uměleckých děl neboli personalizací miniatur, které zobrazují tituly.
Netflix se od stovky jiných mediálních společností liší personalizací tzv. uměleckých děl. Říká se, že obrázek vydá za tisíc slov, a Netflix na to navazuje svým novým doporučovacím algoritmem založeným na uměleckých dílech. Umělecké dílo k titulu slouží k tomu, aby upoutalo pozornost diváka a poskytlo mu vizuální důkaz, proč by pro něj mohlo být sledování tohoto titulu ideální volbou. Miniatura nebo umělecké dílo může zdůrazňovat vzrušující scénu z filmu, například automobilovou honičku, slavného herce, kterého divák pozná, nebo dramatickou scénu, která vystihuje podstatu televizního pořadu nebo filmu. U každého nového titulu jsou různým předplatitelům náhodně přiřazovány různé obrázky na základě vkusu komunit. Netflix pak na domovské stránce uživatele prezentuje obrázek s nejvyšší pravděpodobností, aby jej vyzkoušel.
Netflix využívá pro generování miniatur tisíce videosnímků z existujících televizních pořadů a filmů. Snímky jsou poté anotovány a seřazeny tak, aby bylo možné předpovědět nejvyšší pravděpodobnost, že na ně divák klikne. Tyto výpočty závisí na tom, na co klikli jiní diváci s podobným vkusem a preferencemi. Například diváci, kteří mají rádi určitého herce, budou s největší pravděpodobností klikat na obrázky s tímto hercem.
Další aplikace strojového učení ve společnosti Netflix
- Strojové učení utváří katalog televizních pořadů a filmů tím, že se učí vlastnosti, díky kterým je obsah úspěšný u diváků.
- Podporuje výdaje na reklamu, reklamní kreativu a skladbu kanálů, což společnosti Netflix pomáhá identifikovat nové předplatitele, kterým se jejich služba bude líbit.
- Optimalizuje produkci televizních pořadů a filmů.
- Optimalizuje kódování zvuku a videa, vlastní CDN a adaptivní výběr datového toku.
Musíme poděkovat strojovému učení a datové vědě za to, že zcela narušily fungování mediálního a zábavního průmyslu. Je celkem jasné, že spojení dat, algoritmů a personalizace společnosti Netflix pravděpodobně udrží uživatele přilepené k obrazovkám. Bude zajímavé sledovat, jak se mediální a zábavní průmysl přetvoří díky strojovému učení a umělé inteligenci.
.