Netflix: lo streaming video su abbonamento più popolare al mondo offerto in tutto il mondo!
“Black Mirror, Dead to Me, e Medici”. – Top recommendations on Netflix to watch next.
Ma come può Netflix sapere quale genere si adatta meglio ai gusti dell’utente?
Tutto grazie ai motori di raccomandazione all’avanguardia.
Un motore di raccomandazione è uno strumento di filtraggio dei dati che utilizza dati e algoritmi per filtrare un catalogo prevedendo articoli e prodotti rilevanti per l’utente. I motori di raccomandazione combinano entrambi gli approcci basati sul contenuto e sulla collaborazione. Ora, l’approccio basato sul contenuto si basa sugli elementi intrinseci a cui l’utente ha mostrato interesse in precedenza, suggerendo così un modello simile di queste proprietà. D’altra parte, un approccio basato sulla collaborazione analizza tutti gli utenti del servizio e raccomanda un nuovo utente in base agli articoli rilevanti degli altri utenti che hanno un gusto simile.
1-Milione-Dollaro: il premio che Netflix ha vinto per le idee che ha proiettato su migliori motori di raccomandazione.
L’impresa da un milione di dollari ha messo molto interesse nell’idealizzare le idee dal deep learning e dal machine learning nell’ingegneria dietro al prodotto.
Ecco cosa ha detto il Senior Data Scientist di Netflix, Mohammad Sabah nel 2014,
“Il 75% degli utenti sceglie i film in base alle raccomandazioni dell’azienda, e Netflix vuole rendere quel numero ancora più alto.”
Oggi, Netflix è senza dubbio l’epitome della raccomandazione dei contenuti e dell’esperienza utente personalizzata.
Per farla breve.
Le menti dietro Netflix, Randolph, e Hastings raccolgono i dati di interazione degli utenti nel tentativo di ottenere una migliore e più chiara comprensione di come i clienti utilizzano il software di noleggio DVD. A questo punto, hanno iniziato a raccogliere dati attraverso sondaggi e persino facendo chiamate alla residenza degli utenti. Per loro fortuna, con l’evolversi della tecnologia, si è evoluto anche il loro metodo di raccolta dei dati.
Anche dopo due decenni, Netflix è ancora sul punto di fare miglioramenti utilizzando le informazioni chiave sull’uso del software. Alla fine, l’IA e l’apprendimento automatico hanno un ruolo maggiore da svolgere, permettendo così a ogni abbonato di vivere un’esperienza secondo la conoscenza granulare della base di abbonati.
Quali cambiamenti ha subito Netflix?
La maggior parte dei sistemi di raccomandazione funziona con l’aiuto degli utenti che classificano i prodotti in base a una scala da 1 a 5. Bene, Netflix se ne è liberato. L’azienda milionaria ha deciso di passare a una versione più semplice del sistema di valutazione dei pollici in su o in giù insieme alla percentuale che dimostra la compatibilità tra l’utente e il film. Il cambiamento ha avuto luogo per alcune ragioni come il fatto che le persone generalmente valutano i film per conto vostro lasciando che le loro valutazioni siano di parte. Precisamente, fino a un certo punto, questo ha avuto un impatto sugli algoritmi (l’input e l’output). Così, invece di ricevere gli input sotto forma di 0 e 5, ora riceve un “sì” e un “no” binario più dettagliato a seconda che l’utente apprezzi o meno il film. E per quanto riguarda l’output, il sistema deve fornire una percentuale di corrispondenza tra l’utente e il film. Si può immaginare la quantità di lavoro che gli ingegneri dell’algoritmo e dell’IA hanno dovuto svolgere.
Oltre a questo, Netflix ha deciso di utilizzare più dati per offrire la migliore raccomandazione. Attualmente, la maggior parte delle raccomandazioni di Netflix si basano sul loro pubblico globale. Così, i suggerimenti non sono più limitati alla regione specifica. Un altro motivo importante per cui Netflix ha avuto una rapida espansione.
👉👉Personalizzazione delle miniature/articoli
La proiezione delle miniature ha reso ancora più semplice per gli utenti scegliere i film che preferiscono. La maggior parte degli utenti tende a scegliere i film o le serie in base alla miniatura per determinare se vale la pena guardare il film o no. Con il tempo Netflix si rende conto che il titolo da solo non può convincere l’utente a guardare il film, quindi, la loro proiezione verso miniature dinamiche personalizzate.
Ogni miniatura scelta è basata su un algoritmo, attraverso il quale viene scelta la preferenza degli utenti, e in base alla storia di visualizzazione passata, la miniatura selezionata ha il più alto tasso di conversione. Per ogni programma di Netflix, c’è una gamma diversificata di poster, ognuno dei quali si rivolge a un gruppo specifico di spettatori. Poiché l’algoritmo raccoglie dati e informazioni sull’utente in base alle miniature, dà una risposta migliore nell’identificare il genere degli utenti.
👉Qualità ottimale dello streaming
La qualità dello streaming è una metrica cruciale che contribuisce specificamente alla frequenza di rimbalzo. Con oltre 140 milioni di abbonati in tutto il mondo, diventa impegnativo per Netflix offrire la migliore qualità di streaming ai suoi spettatori. Tuttavia, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, Netflix può ora prevedere le richieste future e posizionare le risorse in posizioni strategiche dei server molto prima del tempo. Preposizionando le risorse video più vicino agli abbonati, gli spettatori possono trasmettere video di alta qualità anche durante le ore di punta senza alcuna interruzione.
👉Consigli di film su misura fatti apposta per te
Nonostante due individui facciano il login su Netflix nello stesso momento, a entrambi verrebbero offerti diversi consigli sui programmi. Anche se questo potrebbe sembrare ovvio in superficie, tuttavia, la storia interna è completamente diversa. Il sistema di raccomandazione di Netflix funziona su base algoritmica, ma il fattore principale che aumenta la pertinenza di queste raccomandazioni è dovuto all’apprendimento automatico e all’IA. L’algoritmo impara man mano che i dati vengono raccolti.