Netflix: 世界中で提供されている最も人気のある定額制ビデオストリーミング！
“Black Mirror, Dead to Me, and Medici.”． – 次に見るべきNetflixのトップ・レコメンデーション。
でもね、Netflixはどのジャンルがユーザーの好みに最も合うかをどうやって知ることができるでしょうか。
すべては最先端のレコメンデーションエンジンのおかげです。
レコメンデーションエンジンは、データやアルゴリズムを使って、ユーザーに関連するアイテムや製品を予測するカタログにフィルターをかけるデータフィルタリングツールです。 推薦エンジンは、コンテンツベースと協調ベースのアプローチの両方を兼ね備えている。 今、コンテンツベースのアプローチは、ユーザーが以前に興味を示した本質的なアイテムに依存し、したがって、これらの特性の類似パターンを示唆する。 一方、協調ベースのアプローチは、サービスのすべてのユーザーを分析し、同様のテイストを持つ他のユーザーの関連するアイテムに基づいて、新しいユーザーを推薦します。
100万ドル：Netflixがより良い推薦エンジンについて企画したアイデアに対して獲得した賞です。
以下は、Netflix のシニア データ サイエンティスト Mohammad Sabah が 2014 年に述べたものです。
「ユーザーの 75% が会社の推薦に基づいて映画を選択しており、Netflix はこの数字をさらに高くしたいと考えています」
今日、Netflix は間違いなくコンテンツ推薦とパーソナライズしたユーザー体験の典型と言えるでしょう。
長い話になりますが、Netflix を支える頭脳、Randolph と Hastings は、顧客が DVD レンタル ソフトウェアをどのように使用しているかについてのより良い、明確な洞察を得ようと、ユーザー インタラクションのデータを収集しました。 そこで彼らは、アンケートやユーザーの自宅への訪問などを通じてデータを収集し始めました。 幸運なことに、テクノロジーが進化するにつれて、データ収集の方法も進化しました。
20年後でさえ、Netflixは重要なソフトウェア使用状況の洞察を使用して、まだ改善の途上にあります。 最終的には、AIと機械学習がより大きな役割を果たすようになり、各加入者は、粒度の細かい加入者ベースの知識に従って経験を受けることができるようになります」
- Netflixはどんな変化を遂げたか？ しかし、Netflix はそれをやめました。 この100万ドル規模の企業は、ユーザーと映画との相性を示すパーセンテージとともに、よりシンプルな親指を立てるか下げるかの評価システムに移行することを決定したのです。 この変更は、一般的に人々があなたに代わって映画を評価し、その評価が偏ってしまうというような、ある理由から行われました。 正確には、ある程度までは、アルゴリズム（入力と出力）に影響を及ぼしました。 入力は「0」と「5」ではなく、ユーザーがその映画を評価するかどうかによって、より細かく「はい」と「いいえ」の二値で受け取れるようになりました。 そして、出力としては、ユーザーと映画の一致率を提示する必要があります。 アルゴリズムのエンジニアとAIのエンジニアがどれだけの労力を費やしたか想像がつくでしょう。
- 👉Thumbnail/artwork personalization
- 👉 最適なストリーミング品質
- 👉Tailored movie recommendations made just for you
Netflixはどんな変化を遂げたか？ しかし、Netflix はそれをやめました。 この100万ドル規模の企業は、ユーザーと映画との相性を示すパーセンテージとともに、よりシンプルな親指を立てるか下げるかの評価システムに移行することを決定したのです。 この変更は、一般的に人々があなたに代わって映画を評価し、その評価が偏ってしまうというような、ある理由から行われました。 正確には、ある程度までは、アルゴリズム（入力と出力）に影響を及ぼしました。 入力は「0」と「5」ではなく、ユーザーがその映画を評価するかどうかによって、より細かく「はい」と「いいえ」の二値で受け取れるようになりました。 そして、出力としては、ユーザーと映画の一致率を提示する必要があります。 アルゴリズムのエンジニアとAIのエンジニアがどれだけの労力を費やしたか想像がつくでしょう。
これに加えて、Netflixはより多くのデータを使って最適なレコメンデーションを提供することにしました。 現在、Netflixが行うレコメンデーションのほとんどは、世界中の視聴者をベースにしています。 そのため、サジェストはもはや地域ごとに限定されたものではありません。
👉Thumbnail/artwork personalization
サムネイル投影により、ユーザーが好みの映画を選ぶのがさらにシンプルになりました。 ほとんどのユーザーは、サムネイルに基づいて映画やシリーズを選択し、その映画を見る価値があるかどうかを判断する傾向があります。
サムネイルは、アルゴリズムによってユーザーの好みが選択され、過去の視聴履歴に基づいて、最もコンバージョン率の高いサムネイルが選択されます。 Netflixの各番組には、それぞれ特定の視聴者層に向けた多様なポスターが存在します。
👉 最適なストリーミング品質
ストリーミング品質は、直帰率に特に貢献する重要な指標です。 全世界で 1 億 4,000 万人以上の加入者がいる Netflix にとって、視聴者に最高のストリーミング品質を提供することは困難なことです。 しかし、AIと機械学習の助けを借りて、Netflixは将来の需要を予測し、戦略的なサーバーの場所に前もって資産を配置することができるようになりました。
👉Tailored movie recommendations made just for you
2 人の個人が同時に Netflix にログインしたにもかかわらず、2 人は異なる番組を推薦されます。 しかし、これは表面的には当たり前のことですが、内情はまったく違います。 Netflixのレコメンデーションシステムはアルゴリズムベースで動いているが、その関連性を高めている大きな要因は、機械学習とAIによるものだ。 アルゴリズムは、データが集まるにつれて学習していきます。 そのため、Netflixで過ごす時間が長ければ長いほど、より関連性の高い番組が推薦されます。
Netflixの年間10億ドル以上の価値を持つ推薦エンジンには、視聴者の好みだけに合わせたパーソナライズされた提案のグリッドが付属します。