Netflix: cel mai popular serviciu de streaming video pe bază de abonament oferit la nivel mondial!
„Black Mirror, Dead to Me și Medici.” – Topul recomandărilor de pe Netflix pe care să le urmărești în continuare.
Dar hei, cum ar putea Netflix să știe ce gen se potrivește cel mai bine gusturilor utilizatorului?
Toate datorită motoarelor de recomandare de ultimă generație.
Un motor de recomandare este un instrument de filtrare a datelor care utilizează date și algoritmi pentru a filtra un catalog care prezice articole și produse relevante pentru utilizator. Motoarele de recomandare combină atât abordările bazate pe conținut, cât și cele bazate pe colaborare. Acum, abordarea bazată pe conținut se bazează pe elementele intrinseci pentru care utilizatorul și-a arătat anterior interesul, sugerând astfel un model similar al acestor proprietăți. Pe de altă parte, o abordare bazată pe colaborare analizează toți utilizatorii serviciului și recomandă un nou utilizator pe baza articolelor relevante ale celorlalți utilizatori care au gusturi similare.
1-Milioane de dolari: premiul pe care Netflix l-a câștigat pentru ideile pe care le proiectează cu privire la motoare de recomandare mai bune.
Întreprinderea de un milion de dolari a pus mult interes în idealizarea ideilor din învățarea profundă și învățarea mecanică în ingineria din spatele produsului.
Iată ce spunea în 2014 cercetătorul principal de date al Netflix, Mohammad Sabah,
„75 la sută dintre utilizatori selectează filme pe baza recomandărilor companiei, iar Netflix vrea să facă acest număr și mai mare.”
Astăzi, Netflix este, fără îndoială, întruchiparea recomandării de conținut și a experienței personalizate a utilizatorilor.
Pentru a scurta povestea.
Mințile din spatele Netflix, Randolph și Hastings adună datele de interacțiune cu utilizatorii în încercarea de a obține informații mai bune și mai clare despre modul în care clienții folosesc software-ul de închiriere de DVD-uri. La care, au început să adune date prin sondaje și chiar prin apeluri la domiciliul utilizatorilor. Din fericire pentru ei, pe măsură ce tehnologia a evoluat, la fel a evoluat și metoda lor de colectare a datelor.
Chiar și după două decenii, Netflix este încă pe punctul de a face îmbunătățiri folosind informații cheie despre utilizarea software-ului. În cele din urmă, inteligența artificială și învățarea automată au un rol mai mare de jucat, permițând astfel ca fiecare abonat să fie supus experienței în funcție de cunoștințele granulare ale bazei de abonați.
Ce schimbări a suferit Netflix?
Majoritatea sistemelor de recomandare funcționează cu ajutorul faptului că utilizatorii clasifică produsele pe baza unei scale de la 1 la 5. Ei bine, Netflix a scăpat de aceasta. Compania de milioane de dolari a decis să treacă la o versiune mai simplă a sistemului de rating cu degetul mare în sus sau cu degetul mare în jos, împreună cu procentul care demonstrează compatibilitatea dintre utilizator și film. Schimbarea a avut loc din anumite motive, cum ar fi faptul că, în general, oamenii evaluează filmele în numele tău, lăsând ca evaluările lor să fie părtinitoare. Exact, până la un anumit punct, acest lucru a avut un impact asupra algoritmilor (de intrare și de ieșire). Astfel, în loc să primească intrările sub formă de 0 și 5, acum primește un „da” binar mai detaliat și un „nu” binar în funcție de faptul dacă utilizatorul apreciază sau nu filmul. Iar în ceea ce privește ieșirea, sistemul trebuie să furnizeze un procent de potrivire între utilizator și film. Vă puteți imagina cât de multă muncă au trebuit să depună inginerii de algoritmi și inginerii de inteligență artificială.
În afară de asta, Netflix a decis să folosească mai multe date pentru a oferi cea mai bună recomandare. În prezent, majoritatea recomandărilor pe care le face Netflix se bazează pe audiențele lor globale. Astfel, sugestiile nu mai sunt limitate la specificul regiunii. Un alt motiv major pentru care Netflix a avut o expansiune rapidă.
👉Personalizarea miniaturilor/artefactelor
Proiecția miniaturilor a făcut ca utilizatorii să aleagă și mai simplu filmele pe care le preferă. Majoritatea utilizatorilor au tendința de a alege filmele sau serialele pe baza miniaturii pentru a determina dacă merită sau nu să vizioneze filmul. Cu timpul, Netflix își dă seama că doar titlul nu poate convinge utilizatorul să vizioneze filmul, de aceea, proiecția lor spre miniaturi dinamice personalizate.
Care miniatură aleasă se bazează pe un algoritm, prin care se aleg preferințele utilizatorilor, iar pe baza istoricului de vizionare din trecut, miniatura selectată are cea mai mare rată de conversie. Pentru fiecare program din Netflix, există o gamă variată de afișe, fiecare dintre acestea adresându-se unui anumit grup de telespectatori. Pe măsură ce algoritmul colectează date și informații despre utilizator pe baza miniaturilor, acesta oferă un răspuns mai bun în identificarea genului utilizatorilor.
👉Calitatea optimă a streamingului
Calitatea streamingului este o măsurătoare crucială care contribuie în mod specific la ratele de respingere. Cu peste 140 de milioane de abonați la nivel mondial, devine o provocare pentru Netflix să ofere cea mai bună calitate de streaming pentru telespectatorii săi. Cu toate acestea, cu ajutorul inteligenței artificiale și al învățării automate, Netflix poate acum să prezică cererile viitoare și să poziționeze activele în locații strategice ale serverelor cu mult timp înainte. Prin poziționarea în avans a activelor video mai aproape de abonați, telespectatorii pot difuza videoclipuri de înaltă calitate chiar și în orele de vârf, fără nicio întrerupere.
👉Recomandări de filme personalizate făcute doar pentru dumneavoastră
În ciuda faptului că două persoane se loghează la Netflix în același timp, ambilor li se vor oferi recomandări de programe diferite. Deși acest lucru ar putea părea evident la suprafață, totuși, povestea din interior este complet diferită. Sistemul de recomandări al Netflix funcționează pe bază de algoritmi, dar factorul major care crește relevanța acestor recomandări se datorează învățării automate și inteligenței artificiale. Algoritmul învață pe măsură ce se colectează date. Prin urmare, cu cât petreceți mai mult timp pe Netflix, cu atât mai multe programe relevante vor fi recomandate.
Motorul de recomandări al Netflix, în valoare de peste 1 miliard de dolari pe an, vine cu o grilă personalizată de sugestii care se adresează doar gusturilor spectatorilor.
.