ware lewensverhale op Netflix
Oor die jare heen het Netflix baie energie gesit om sy aanbevelingstelsel te verfyn om gebruikers tyd en breinkrag te bespaar, en om die roete vinnig na watter film of TV-program hulle waarskynlik besig hou met die diens te hou. langste.
Advertensie
As die statistieke iets kan verbygaan, was dit redelik suksesvol. 'N Oorgrote meerderheid van die tyd - ongeveer 80% - kykers ontdek hul volgende Netflix-aanbeveling (in teenstelling met die self soek op die webwerf). Dikwels is dit net daar om hulle in hul gesig te staar op hul persoonlike tuisblad.
Tog, jy is nie alleen nie as jy voel dat Netflix jou nie heeltemal kry nie.
Gegewe hoeveel ek Netflix kyk, bereik hul 'aanbevelings'-e-pos Amazon-vlakke van 'n verleentheid.
- Matt Jukes (@jukesie) 6 Augustus 2017
Toe ek 12 jaar gelede by Netflix begin, het ons geleer hoe om te kruip met betrekking tot personalisering, sê Todd Yellin, Netflix se vise-president van produk. Nou sou ek sê ons is in ons tienerjare. Ons is steeds nie perfek nie - ons is nog lank nie perfek nie. Ek dink ons is goed. Ek streef na groot.
Maar hoe werk aanbevelings eintlik? En waar lê die foute? Lees ons handige leekgids hieronder.
Wat is die teorie agter Netflix se aanbevelingstelsel?
Daar is twee hoofidees wat hier speel - en albei kom uit wat Netflix geleer het deur die gebruik van data oor die jare heen.
Eerstens weet hulle dat die meeste van hul gebruikers nie te veel tyd wil mors op soek na iets om na te kyk nie.
Die tipiese persoon gaan nie na duisende titels kyk nie; hulle gaan gemiddeld 40-50 titels op elke sessie kyk, sê Yellin.
Netflix het dus 'n klein venster waarin u belangstelling kan wek of u aandag kan verloor - daarom is hul primêre fokus om seker te maak dat die eerste dinge wat u sien as u aanmeld, titels is wat u wil sien.
Tweedens het hulle onderweg geleer wat gebruikers sê oor hoe hulle die diens gebruik en hul werklike gedrag nie altyd ooreenstem nie.
Baie mense vertel ons dat hulle gereeld buitelandse films of dokumentêre films kyk. Maar in die praktyk gebeur dit nie baie nie, het Carlos Gomez-Uribe, voormalige visepresident van produkinnovasie in, gesê 'n onderhoud met Wired in 2013 .
Net so weet hulle dat u kan kies om 'n slim dokumentêr wat u een keer met vyf sterre gekyk het, te beoordeel, terwyl u dalk die Adam Sandler-film wat u hierdie jaar vier keer gekyk het, laer of glad nie kan beoordeel nie. . Dit is vermoedelik een van twee redes waarom hulle besluit het om die sterrestelsel te verwyder ten gunste van 'n duim-op-en-af-duim-model. Meer oor die tweede rede later.
Maar HOE werk dit?
Eenvoudig gestel: data.
'N Aantal gelukkige Netflix-werknemers word betaal om na al die titels te kyk en enige aantal bepalende elemente op te merk. Byvoorbeeld, 'n film soos Wall-E word soos volg gemerk: Warm-spirited, yl dialoog, satiries, ensovoorts. Daar kan enige aantal etikette wees - hoe meer hoe beter.
Dan kom die algoritmes in die spel. Hoe meer u Netflix kyk, hoe beter is dit om u smaak te verstaan deur 'n profiel saam te stel wat gebaseer is op herhalende etikette in die programme wat u kyk.
As u dus Marvel se Jessica Jones gekyk het, wat onder meer as donker gemerk kan word, met 'n sterk vroulike voorsprong, is dit heel waarskynlik dat Orange Is the New Black bo-aan u dek sal kom.
Elke kategorie op u voorblad word gepersonaliseer op grond van u kykgedrag, en druk die inhoud wat ooreenstem met die patrone wat u onbewustelik geteken het, na voor. Die algoritmes neem ook spesifieke inligting oor die gebruiker in ag - watter soort toestel u kyk en hoe gereeld u kyk.
As u meer wil uitvind, het Yellin 'n handige verklaringsvideo gemaak - kyk hieronder.