Как Netflix точно знает, что вы хотите посмотреть

Рекламное объявление

Стремление Netflix к тому, чтобы стать основной в мире услугой потоковой передачи мультимедиа, не было случайностью. Он был основан на сложном рецепте манипулирования данными и эмоций, который означает, что компания знает, что вы хотите посмотреть, даже прежде, чем вы узнаете себя.

Согласно последним ежеквартальным данным Netflix, сервис потоковой передачи мультимедиа набирает почти 2 миллиона новых подписчиков каждый месяц.

Причина этого неуклонного роста (считаете ли вы, что это хорошо или плохо) кроется не в том, чтобы иметь удобный и услуга по разумной цене Почему вы должны быть счастливы платить больше за NetflixКаждый раз, когда Netflix повышает цены, миллионы пользователей, следящих за перекусами, отказываются от возможности заплатить еще пару долларов. Но это глупо, потому что Netflix - абсолютная кража. Подробнее продавать. Это идет глубже, чем его гигантский маркетинговый бюджет и стратегии. И это, безусловно, идет глубже, чем Netflix далеко не полный 5 способов поиска Netflix, Hulu, Amazon и не только

Если вам все еще трудно решить, какой из потоковых онлайн-сервисов фильмов вам подходит, один из наиболее важных факторов, который необходимо учитывать при принятии этого решения, это ... Подробнее библиотека.

Это секретный набор алгоритмов, больших данных и инстинктов Netflix, которые способствуют этому неудержимому росту. Именно этот секретный соус позволяет Netflix не только последовательно рекомендую контент, который пользователи (вероятно) будут любить, но также и финансировать создание этого содержания, уверен, что это буду быть успешным.

Невероятное количество больших данных

Неудивительно, что большие данные играют важную роль в способности Netflix рекомендовать и финансировать правильный контент. Что удивительно, тем не менее, это тип данных и объем данных, которые Netflix отслеживает каждый раз, когда вы используете сервис.

По словам чиновника Netflix Tech Blog:

«Каждый раз, когда участник начинает смотреть фильм или сериал, в наших системах данных создается« представление »и собирается коллекция событий, описывающих это представление».

В рамках этого процесса Netflix отслеживает вашу «всю историю просмотров до тех пор, пока [вы] подписаны». Система «собирает периодические сигналы в каждом представлении, чтобы определить, наблюдает ли участник или нет». Это также отслеживает Ваши поиски, рейтинги, данные о географическом местоположении, информация об устройстве, поведение при просмотре, время дня / недели, которое вы просматриваете, когда вы решаете отказаться от шоу, приостановить и перемотать вперед.

С миллионами потоковых пользователей Netflix миллиарды часов контента каждый месяц объем данных, которые собирает компания, вызывает недоумение. Эти данные чрезвычайно важны для успеха компании.

В 2014 GigaOM перефразируя старший Netflix Ученый данных Как стать специалистом по даннымНаука о данных перешла от недавно введенного термина в 2007 году к тому, чтобы стать одной из самых востребованных дисциплин сегодня. Но что делает ученый данных? А как можно ворваться в поле? Подробнее Мухаммед Сабах сказал:

«75 процентов пользователей выбирают фильмы на основе рекомендаций компании, и Netflix хочет сделать это число еще выше».

Эти данные для просмотра огромны, поэтому крайне важно, чтобы служба вызывала такую ​​зависимость. В сочетании с огромным диапазоном данных, хранящихся о каждом шоу, становится трудно не согласиться с Теория Дэвида Карра что «Netflix вводит в эксплуатацию оригинальный контент, потому что он знает, чего хотят люди, прежде чем они это сделают » (акцент мой).

Постоянно улучшающиеся алгоритмы

Сами по себе данные бесполезны. Так как Джейсон Гилберт написал; «Успех [Netflix] основан на том, насколько хорошо он может выбирать программы, которые нравятся его зрителям, и в то же время приносить прибыль».

Для этого Netflix использует алгоритмы. Как сказал технический директор Ксавье Аматриайн Проводная:

«[Компания разработала] несколько алгоритмов, каждый из которых оптимизирован для различных целей. В широком смысле большинство наших алгоритмов основаны на предположении, что сходные шаблоны просмотра представляют схожие вкусы пользователей. Мы можем использовать поведение аналогичных пользователей, чтобы вывести ваши предпочтения ».

Этот акцент на шаблоны просмотра оказывается гораздо надежнее, чем в первую очередь смотреть на рейтинг, который вы даете шоу.

Как данные о пользователях и содержание подается в эти машинное обучение Как интеллектуальное программное обеспечение изменит вашу жизньСкайнет идет, и это будет невероятно популярным. Появляются новые технологии искусственного интеллекта, которые позволят нам жить, играть и работать, Подробнее алгоритмы, поведение зрителя можно сопоставить с шоу, имеющим определенное сходство - год производства, состав актеров, режиссер и т. д. Как видно из количества часов потоковой передачи мультимедиа на Netflix каждый день, эти алгоритмы четко работают. Но они всегда в стадии разработки.

Компания постоянно проводит большое количество A / B-тестов (что позволяет использовать пользовательский опыт и алгоритм изменения, которые должны быть развернуты и протестированы на небольших подгруппах пользователей) для итеративного улучшения каждого из этих алгоритмы. По словам Аматриаина эти тесты «давайте попробуем радикальные идеи или протестируем множество подходов одновременно». Основная цель почти всегда состоит в том, чтобы улучшить «вовлечение членов (например, часы игры) и удержание».

Интуиция

В другом посте Netflix Tech Blog, Ксавье Аматриайн состояния:

«Обилие исходных данных, измерений и связанных с ними экспериментов позволяет нам управлять организацией, управляемой данными. Netflix внедрил этот подход в свою культуру с момента основания компании ».

Идея выставок производится и рекомендуется на основе исключительно по данным несколько тревожит. Но телевизионная индустрия всегда сильно зависела от данных (часто в форме фокус-групп и количества зрителей). Тем не менее, Netflix делает это довольно далеко.

При этом Joris Evers, директор компании по глобальным корпоративным коммуникациям, хотел облегчить умы пользователей. Он сказал Газета "Нью-Йорк Таймс:

«Мы не вовлечены в творческую деятельность. Мы нанимаем нужных людей и даем свободу и бюджет для хорошей работы. Это означает, что когда Сет Роген и Кристен Вийг объявлены специальными гостями в следующих эпизодах Арестованное развитие это не потому, что статистический анализ сказал Netflix сделать это ».

Другими словами, ценность больших данных и алгоритмов информирует решение Netflix, а не диктует их. Креативные идеи для фильмов, которые будут финансироваться, и шоу для лицензирования придут густо и быстро. Те, которые Чувствовать хорошо, будут подвергнуты данным. Если это выглядит так, как будто достаточно большая часть пользователей Netflix будет заинтересована, и интуитивное настроение лиц, принимающих решения, говорит, что шоу будет хитом, оно получит большой палец вверх и большую проверку.

Этот рецепт, кажется, работает

Такое сочетание данных, постоянно улучшающихся алгоритмов и инстинкта инстинкта, похоже, работает на Netflix. На самом деле настолько, что у компании есть уверенность в финансировании целой серии шоу до выпуск пилотного эпизода. Большинство других вещателей работают наоборот.

Продюсеры и режиссеры могут предлагать креативные идеи Netflix. Если большие данные и интуиция складываются и предполагают, что затраты могут быть возмещены с точки зрения новых подписчиков и увеличения срока хранения, Netflix может пойти ва-банк. Карточный домик Это один из примеров, когда компания инвестировала 100 миллионов долларов в два сезона, даже не увидев пилотного эпизода. И именно поэтому в 2016 году Netflix будет производить больше оригинального контента, чем большинство других вещателей за несколько лет.

Это было бы невозможно, если бы Netflix не мог быть невероятно надежным в понимании и предсказании того, что вы (или, по крайней мере, большинство людей) хотели бы наблюдать. Еще до того, как ты узнаешь себя.

К вам: Считаете ли вы, что рекомендации Netflix соответствуют вашим вкусам? Если нет, попробуйте эти секретные коды поиска Netflix 20 секретных кодов Netflix гарантированно помогут вам найти новый контентВот наш список из 20 секретных кодов Netflix, которые гарантированно помогут вам найти новый контент. Подробнее . И чувствуете ли вы себя комфортно, когда Netflix так много знает о вашем поведении при просмотре, лайках и антипатиях?

Кредит изображения: молодая пара Андрей_Попов через Shutterstock, Серверная комната Торкильд Реведт (Flickr)