küçük simyada dinozor nasıl yapılır
Yıllar boyunca Netflix, kullanıcılara zaman ve beyin gücünden tasarruf etmek ve onları hizmetle meşgul edecek herhangi bir film veya TV şovuna giden yolu hızlı bir şekilde izlemek için öneri sisteminin ince ayarını yapmak için çok fazla enerji harcadı. En uzun.
İlan
İstatistikler dikkate alınacak bir şeyse, oldukça başarılı oldular. Çoğu zaman - yaklaşık %80 – izleyiciler bir sonraki Netflix reklamlarını tavsiye yoluyla keşfeder (siteyi kendileri aramak yerine). Çoğu zaman, kişiselleştirilmiş ana sayfalarında yüzlerine bakıyorlar.
Henüz, yalnız değilsin Netflix'in sizi tam olarak anlamadığını düşünüyorsanız.
Netflix'i ne kadar izlediğime bakılırsa, 'tavsiyeleri' e-postaları Amazon seviyelerine utanç verici derecede kötü ulaşıyor.
— Matt Jukes (@jukesie) 6 Ağustos 2017
Netflix'in üründen sorumlu başkan yardımcısı Todd Yellin, 12 yıl önce Netflix'te başladığımda kişiselleştirme konusunda nasıl tarama yapacağımızı öğreniyorduk, diyor. Şimdi, ergenliğimizde olduğumuzu söyleyebilirim. Hala mükemmel değiliz - mükemmel olmaktan çok uzağız. bence iyiyiz Harika için çabalıyorum.
Ancak öneriler gerçekte nasıl çalışır? Ve kusurlar nerede yatıyor? Aşağıdaki kullanışlı meslekten olmayan kılavuzumuza göz atın.
Netflix'in Öneri sisteminin arkasındaki teori nedir?
Burada iki ana fikir var ve her ikisi de Netflix'in yıllar boyunca kullanıcı verilerini inceleyerek öğrendiklerinden geliyor.
İlk olarak, kullanıcılarının çoğunun izleyecek bir şey aramak için çok fazla zaman harcamak istemediğini biliyorlar.
Tipik bir insan binlerce başlığa bakmayacak, her oturumda ortalama 40-50 başlığa bakacak, diyor Yellin.
Böylece Netflix, ilginizi çekebilecek veya dikkatinizi kaybetme riskiyle karşı karşıya kalabileceğiniz küçük bir pencereye sahip.
İkinci olarak, yol boyunca kullanıcıların ne olduğunu öğrendiler. söyle hizmeti nasıl kullandıkları ile gerçek davranışları her zaman birbiriyle ilişkili değildir.
Pek çok insan bize sık sık yabancı filmler veya belgeseller izlediklerini söylüyor. Ancak Netflix'in ürün inovasyonundan sorumlu eski başkan yardımcısı Carlos Gomez-Uribe, pratikte bunun pek gerçekleşmediğini söyledi. 2013 yılında Wired ile bir röportaj .
Benzer şekilde, bir kez izlediğiniz akıllı bir belgesele 5 yıldızla oy vermeyi tercih edebileceğinizi, bu yıl dört kez izlediğiniz Adam Sandler filmine ise daha düşük puan verebileceğinizi veya hiç puan vermeyebileceğinizi biliyorlar. . Bu, muhtemelen, yıldız derecelendirme sistemini beğeni toplayan, beğenmeyen bir model lehine kaldırmaya karar vermelerinin iki nedeninden biridir. Daha sonra ikinci neden hakkında daha fazla bilgi.
Ama NASIL çalışır?
Basitçe söylemek gerekirse: veri.
Bir dizi şanslı Netflix çalışanına, tüm başlıkları izlemeleri ve ortaya çıkan herhangi bir sayıda tanımlayıcı öğeyi işaretlemeleri için ödeme yapılır. Örneğin, Wall-E gibi bir film şu şekilde etiketlenir: Sıcak ruhlu, seyrek diyalog, hiciv vb. Herhangi bir sayıda etiket olabilir - ne kadar çok olursa o kadar iyi.
Sonra algoritmalar devreye giriyor. Netflix'i ne kadar çok izlerseniz, izlediğiniz dizilerde yinelenen etiketlere göre bir profil oluşturarak zevklerinizi o kadar iyi anlamayı amaçlar.
Yani, Marvel'in karanlık olarak etiketlenebilecek, diğer şeylerin yanı sıra güçlü bir kadın başrolün yer aldığı Jessica Jones'u izlediyseniz, Orange Is the New Black'in destenizin başına gelmesi oldukça muhtemeldir.
Ön sayfanızdaki her kategori, görüntüleme davranışınıza göre kişiselleştirilir ve bilmeden çizdiğiniz kalıplarla eşleşen içeriği öne çıkarır. Algoritmalar ayrıca kullanıcı hakkındaki belirli bilgileri de dikkate alır - ne tür bir cihazda izliyorsunuz ve hangi saatlerde izliyorsunuz.
Daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız Yellin kullanışlı bir açıklayıcı video hazırladı – aşağıdan kontrol edin.