През годините Netflix е вложил много енергия за фина настройка на своята система за препоръки, за да спести време и енергия на потребителите и да проследи бързо маршрута до какъвто и да е филм или телевизионно предаване, което да ги накара да се ангажират с услугата най-дълъг.
Реклама
Ако статистиката е нещо, което трябва да се премине, те са били доста успешни. По-голямата част от времето - около 80% - зрителите откриват следващата си склонност към Netflix чрез препоръка (вместо да търсят сами в сайта). Често е точно там, гледайки ги в лицето на тяхната персонализирана начална страница.
Още, не си сам ако смятате, че Netflix не ви разбира.
Като се има предвид колко гледам Netflix, техните имейли с препоръки достигат нивата на Amazon, които са неудобно лоши.
- Мат Джукс (@jukesie) 6 август 2017 г.
Когато започнах в Netflix преди 12 години, ние се учехме как да пълзим по отношение на персонализацията, казва Тод Йелин, вицепрезидент на продукта на Netflix. Сега бих казал, че сме в юношеството си. Все още не сме перфектни - далеч не сме идеални. Мисля, че сме добри. Стремя се към страхотно.
Но как всъщност работят препоръките? И къде се крият недостатъците? Вижте нашето удобно ръководство за неспециалисти по-долу.
Каква е теорията зад системата за препоръки на Netflix?
Тук играят две основни идеи - и двете идват от това, което Netflix научи, като изследва потребителските данни през годините.
Първо, те знаят, че повечето от техните потребители не искат да губят твърде много време в търсене на нещо за гледане.
Типичният човек няма да разглежда хиляди заглавия, а средно 40-50 заглавия на всяка дадена сесия, казва Йелин.
По този начин Netflix има малък прозорец, в който да предизвика интереса ви или да загуби вниманието ви - така че основният им фокус е да се уверят, че първите неща, които виждате, когато влезете, са заглавия, които искате да гледате.
На второ място, те са научили по пътя, че какви потребители казвам за това как те използват услугата и действителното им поведение не винаги корелират.
Много хора ни казват, че често гледат чужди филми или документални филми. Но на практика това не се случва много, каза Карлос Гомес-Урибе, бивш вицепрезидент на Netflix за продуктови иновации в интервю с Wired през 2013 г. .
По същия начин те знаят, че можете да изберете да оцените интелигентен документален филм, който сте гледали веднъж, с 5 звезди, докато можете да дадете по-нисък рейтинг или никакъв рейтинг на филма за Адам Сандлър, който сте гледали четири пъти тази година . Това вероятно е една от двете причини, поради които те решиха да премахнат системата за оценка на звездите в полза на модел с палец нагоре, палец надолу. Повече за втората причина по-късно.
Но КАК работи?
Казано по-просто: данни.
На редица щастливи служители на Netflix се плаща, за да гледат всички заглавия и да маркират произволен брой определящи елементи, които се случват. Например филм като Wall-E е маркиран по следния начин: топъл дух, оскъден диалог, сатиричен и т.н. Може да има произволен брой тагове - колкото повече, толкова по-добре.
Тогава алгоритмите влизат в игра. Колкото повече гледате Netflix, толкова по-добре той цели да разбере вашите вкусове, като съставя профил въз основа на повтарящи се етикети в предаванията, които гледате.
fifa 21 най-добрите нападатели
Така че, ако сте гледали Джесика Джоунс на Marvel, която може да бъде маркирана като тъмна, със силен женски лидер, наред с други неща, е много вероятно Orange Is the New Black да дойде на върха на вашия тесте.
Всяка категория на вашата първа страница е персонализирана въз основа на вашето поведение при гледане, изтласквайки съдържание, което съвпада с моделите, които несъзнателно сте изчертали, отпред. Алгоритмите вземат предвид и конкретна информация за потребителя - на какъв тип устройство гледате и кога сте склонни да гледате.
Ако се интересувате да научите повече, Yellin направи удобно видео за обяснение - разгледайте го по-долу.
Защо все още получавам препоръки, които не ме интересуват?
Това е вероятно, защото Netflix взе категорично твърда позиция по отношение на субективността на вкуса.
Когато персонализацията е най-добрата - всъщност не става дума за „добре, това е лошо, това е добре“, казва Йелин, а дали това е лошо за този човек, ако това е добро за този човек.
Този ред на мисли може да е влязъл в решението за премахване на 5-звездната система за оценка в полза на палеца нагоре, палеца надолу. Вече не е възможно да се определи как се чувстват колегите потребители на Netflix за шоу - резултатите от палеца не се виждат, но отиват към рейтинг на съвпадение, което означава вероятността да се радвате на заглавие въз основа на гореспоменатите алгоритми.
Неслучайно това означава, че проектите на Netflix за милион паунда вече не са изложени на риск да бъдат етикетирани с лоша звездна оценка за всички, които да видят.
Новата система позволява предавания, които са харесвани само от относително малък брой хора, да ви бъдат препоръчани само на базата на това, че те носят едни и същи етикети, както показвате, които харесвате.
Вкусът е субективен, но с шоу като Gypsy, Netflix Original с участието на Наоми Уотс, чиято премиера беше на кажете рецензии през юни и беше отменен в рамките на два месеца от дебюта си, вероятността средният потребител да го хареса е значително по-ниска, отколкото при шоу като House of Cards, тяхната водеща драма, която беше добре приета навсякъде, дори ако съдържа подобни елементи според системата за маркиране .
Не ми харесва думата „отмяна“, защото Джипси ще бъде на служба още дълги години. Просто решихме да не правим друг сезон. И циганинът ще бъде персонализиран за много хора през следващите години, казва Йелин.
Възможно ли е да се подобри в бъдеще?
Няма причина да се съмняваме в способността на Netflix да прави иновации и да подобрява своята услуга. Препоръките непрекъснато се подобряват - а Bad Netflix Reccomendations Twitter акаунт изгоря през 2015 г., като привидно свърши добър материал.
И отказът на Netflix да приеме общ консенсус относно качеството на предаванията може да се превърне в по-малък проблем в бъдеще, тъй като техните алгоритми и каквато и да е друга технология за персонализация, която имат в работата, се подобряват.
И, ако трябва да се вярва на Илон Мъск , изкуственият интелект може да бъде способен на всичко. Но дори и да има компютърно въстание, поне вашият MacBook ще има по-нюансирано разбиране на връзката ви с творчеството на Уес Андерсън.
Реклама
Последна актуализация на 8 септември