Jak Netflix wie dokładnie, co chcesz oglądać

Rozwój serwisu Netflix, który stał się główną na świecie usługą przesyłania strumieniowego multimediów, nie był fuksem. Został oparty na złożonym przepisie na manipulowanie danymi i emocjami, co oznacza, że ​​firma wie, co chcesz obejrzeć, jeszcze zanim się zorientujesz..

Według najnowszych danych kwartalnych Netflix usługa przesyłania strumieniowego mediów gromadzi prawie 2 miliony nowych subskrybentów każdego miesiąca.

Powód tego nieustannego wzrostu (niezależnie od tego, czy uważasz, że to dobrze, czy źle), idzie głębiej niż posiadanie wygodnej i niedrogiej usługi Dlaczego powinieneś być szczęśliwy, aby płacić więcej za Netflix Dlaczego powinieneś być szczęśliwy, aby płacić więcej za Netflix Za każdym razem, gdy Netflix zwiększa swoją ceny, miliony upartych użytkowników obawiają się, że uda im się zapłacić kilka dolarów więcej. Ale to jest głupie, ponieważ Netflix to absolutna kradzież. na sprzedaż. Sięga głębiej niż ogromny budżet marketingowy i strategie. I z pewnością idzie głębiej niż nieukończone 5 sposobów Netflix na przeszukiwanie Netflix, Hulu, Amazon i innych na raz 5 sposobów na przeszukiwanie Netflix, Hulu, Amazon i więcej na raz Jeśli nadal masz trudności z podjęciem decyzji która z internetowych usług przesyłania strumieniowego filmów jest dla Ciebie odpowiednia, jednym z najważniejszych czynników do rozważenia przy podejmowaniu tej decyzji jest… biblioteka.

To tajny sos algorytmów, big data i instynktu Netflix, który napędza ten niepowstrzymany wzrost. To ten tajny sos, który pozwala Netflixowi nie tylko konsekwentnie polecić treści, które użytkownicy pokochają (prawdopodobnie), ale także w celu ich sfinansowania kreacja tej zawartości, przekonany, że to będzie bądź sukcesem.

Niesamowite ilości dużych zbiorów danych

Nic dziwnego, że big data odgrywa dużą rolę w zdolności Netflix do rekomendowania i finansowania odpowiednich treści. Zaskakujące jest jednak to, jakie dane i ilość danych śledzi Netflix za każdym razem, gdy korzystasz z usługi.

Według oficjalnego bloga technicznego Netflix:

“Za każdym razem, gdy członek zaczyna oglądać odcinek filmowy lub telewizyjny, w naszych systemach danych tworzony jest „widok” i gromadzony jest zbiór wydarzeń opisujących ten widok..”

W ramach tego procesu Netflix śledzi Twoje “cała historia oglądania, dopóki subskrybujesz”. System “zbiera okresowe sygnały w każdym widoku, aby ustalić, czy członek ogląda, czy nie”. Śledzi również twoje wyszukiwania, oceny, dane geolokalizacyjne, informacje o urządzeniu, zachowanie podczas przeglądania, porę dnia / tygodnia, który oglądasz, kiedy decydujesz się na porzucenie programu, wstrzymanie i przewijanie do przodu.

Z milionami użytkowników Netflix przesyłających strumieniowo miliardy godzin treści każdego miesiąca, ilość danych gromadzonych przez firmę jest oszałamiająca. Te dane są niezwykle ważne dla sukcesu firmy.

W 2014 r. GigaOM sparafrazował starszego specjalistę ds. Danych Netflixa Jak zostać naukowcem danych Jak zostać naukowcem danych Nauka danych przeszła od nowo uformowanego terminu w 2007 r. Do jednej z najbardziej poszukiwanych dyscyplin dzisiaj. Ale co robi naukowiec? Jak możesz włamać się na pole? , Mohammad Sabah, mówiąc:

“75 procent użytkowników wybiera filmy na podstawie rekomendacji firmy, a Netflix chce zwiększyć tę liczbę.”

Te dane przeglądarki są ogromne i konieczne jest, aby usługa była tak uzależniająca. W połączeniu z ogromnym zakresem danych przechowywanych o każdym programie trudno jest nie zgodzić się z teorią Davida Carra “Netflix zamawia oryginalne treści, ponieważ wie, czego ludzie chcą, zanim to zrobią” (podkreśl moje własne).

Zawsze ulepszane algorytmy

Same dane są mało przydatne. Jak napisał Jason Gilbert; “Sukces [Netflix] zależy od tego, jak dobrze potrafi wybrać program, który lubią jego widzowie, a jednocześnie jest opłacalny.”

Aby to zrobić, Netflix używa algorytmów. Jako dyrektor techniczny Xavier Amatriain powiedział Wiredowi:

“[Firma opracowała] kilka algorytmów, każdy zoptymalizowany do innego celu. W szerokim sensie większość naszych algorytmów opiera się na założeniu, że podobne wzorce wyświetlania reprezentują podobne upodobania użytkownika. Możemy wykorzystać zachowanie podobnych użytkowników, aby wywnioskować twoje preferencje.”

To skupia się na oglądanie wzorów jest znacznie bardziej niezawodny niż patrzenie przede wszystkim na ocenę wystawową.

Jako dane o użytkownikach i treści są wprowadzane do uczenia maszynowego. Jak inteligentne oprogramowanie zmieni twoje życie Jak inteligentne oprogramowanie zmieni twoje życie Nadchodzi Skynet i będzie niezwykle popularny. Pojawiają się nowe technologie AI, które będą miały szansę na sposób, w jaki żyjemy, bawimy się i pracujemy, algorytmy, zachowania widzów można łączyć z programami o pewnych podobieństwach - rok produkcji, obsada, reżyser itp. Jak widać z liczby godzin transmisji strumieniowej multimediów w serwisie Netflix każdego dnia, algorytmy te wyraźnie działają. Ale zawsze są w toku.

Firma nieustannie prowadzi dużą liczbę testów A / B (umożliwiających wdrażanie i testowanie doświadczeń użytkownika i zmian algorytmów na małych podzbiorach użytkowników) w celu iteracyjnego ulepszania każdego z tych algorytmów. Według Amatriain te testy “spróbujmy radykalnych pomysłów lub przetestować wiele podejść jednocześnie”. Podstawowym celem jest prawie zawsze poprawa “zaangażowanie członka (np. godziny gry) i utrzymanie”.

Instynkt jelitowy

W innym poście na blogu Netflix Tech blog Xavier Amatriain stwierdza:

“Bogactwo danych źródłowych, pomiarów i powiązanych eksperymentów pozwala nam prowadzić organizację opartą na danych. Netflix wprowadził to podejście do swojej kultury od momentu założenia firmy”.

Pomysł pokazów jest produkowany i rekomendowany w oparciu wyłącznie na danych jest nieco niepokojące. Ale branża telewizyjna zawsze polegała w dużej mierze na danych (często w postaci grup fokusowych i liczby widzów). Netflix idzie jednak o kilka kroków dalej.

Powiedziawszy to, Joris Evers, dyrektor globalnej komunikacji korporacyjnej firmy, chciał uspokoić umysły użytkowników. Powiedział New York Times:

“Nie angażujemy się zbyt kreatywnie… Zatrudniamy odpowiednich ludzi i dajemy swobodę i budżet na dobrą pracę. Oznacza to, że kiedy Seth Rogen i Kristen Wiig zostaną ogłoszeni jako goście specjalni w nadchodzących odcinkach Aresztowany rozwój to nie dlatego, że analiza statystyczna powiedziała Netflixowi, aby to zrobiła.”

Innymi słowy, wartość dużych zbiorów danych i algorytmów informuje decyzję Netflix, a nie dyktuje je. Kreatywne pomysły na filmy do sfinansowania, a programy na licencję przyjdą grubo i szybko. Te, które czuć dobrze, będą podlegać danym. Jeśli wygląda na to, że wystarczająco duża część użytkowników Netflix będzie zainteresowana, a przeczucie decydentów mówi, że serial będzie hitem, otrzymuje kciuki w górę i dużą kontrolę.

Przepis wydaje się działać

Ta mieszanka danych, ciągłe ulepszanie algorytmów i instynkt wydaje się działać dla Netflix. Tak bardzo, że firma ma pewność, że sfinansuje całą serię programów przed wydając odcinek pilotażowy. Większość innych nadawców działa w drugą stronę.

Producenci i reżyserzy mogą przekazywać kreatywne pomysły do ​​serwisu Netflix. Jeśli suma big data i jelit sumują się i sugerują, że koszty można odzyskać pod względem pozyskania nowych subskrybentów i zwiększenia retencji, Netflix jest w stanie wejść na całość. Domek z kart to przykład, w którym firma zainwestowała 100 milionów dolarów w dwa sezony, nawet nie widząc odcinka pilotażowego. I dlatego w 2016 roku Netflix będzie produkował więcej oryginalnych treści niż większość innych nadawców za kilka lat.

Nie byłoby to możliwe, gdyby Netflix nie był w stanie być niepokojąco wiarygodny w zrozumieniu i przewidywaniu tego, co Ty (lub przynajmniej większość ludzi) chciałbyś oglądać. Jeszcze zanim się poznasz.

Do ciebie: Czy uważasz, że rekomendacje Netflix odpowiadają twoim gustom? Jeśli nie, wypróbuj te tajne kody wyszukiwania Netflix 20 tajnych kodów Netflix, które pomogą Ci znaleźć nową zawartość 20 tajnych kodów Netflix, które pomogą Ci znaleźć nowe treści Oto nasza lista 20 tajnych kodów Netflix, które pomogą Ci znaleźć nową zawartość. . Czy czujesz się dobrze, gdy Netflix wie tyle o twoim zachowaniu podczas oglądania, polubieniach i niechęciach?

Źródło zdjęcia: młoda para Andrey_Popov przez Shutterstock, serwerownia Torkild Retvedt (Flickr)