!-- Global site tag (gtag.js) - Google Ads: 719079040 -->

Kako Netflix zna što želim gledati?

Svi smo svjesni kako se život promijenio u zadnjih 10-ak godina u nevjerojatnoj mjeri. Kao dijete kada ste htjeli pogledati nekakav film to je bilo kao događaj tjedna. Prvo bismo otišli u videoteku te s društvom se borili koji ćemo film posuditi pa svi zajedno uzbuđeno žurili doma. Nakon pripreme kokica, soka i ostalog junk fooda smo svi sjeli ispred TV-a te ubacili film u DVD te uživali u njemu.  Fun times!

Danas kao i što nove filmove koji su izašli te su popularni ne tražimo po plakatima ispred kina tako niti filmove ne posuđujemo u videotekama nego se jednostavno koristimo internetom. Čak kada i tražimo film a nismo sigurno o kojem se filmu radi možemo računati na pomoć. Dolaskom Netflixa promijenio se doživljaj uživanja u filmovima i serijama te ga je podigao na potpunu drugu razinu.

Na udaljenosti od jednog klika su nam sve filmove i serije koje su planetarno popularne i to čak na našim pametnim telefonima. Obožavao sam neke serije kao dijete i naravno da sam ih pogledao ponovno na Netflixu ali nakon toga sam pogledao još neke nove serije koje su bile slične ili totalno drugačije od onoga što sam prvobitno pogledao ali su mi se svidjele.

Zašto? Kako je Netflix znao da će mi se to svidjeti? Ovo je tema današnjeg bloga u kojem ćemo pokušati to saznati!

Kako Netflix zna?

Jeste li se ikad pitali kako je moguće da Netflix tako točno i sigurno predvidi što biste htjeli gledali svaki put kada otvorite aplikaciju ili posjetite web stranicu?

Pa zapravo to je zbog njihovog vlastitog sustava umjetne inteligencije koji služio kao pokretački mehanizam. Netflixov mehanizam za preporuke čini više od 80%  tv emisija otkrivenih na platformi.

Netflix zaista ima impresivan broj filmova i serija u vlastitom repertoaru, preko 7000! Dakle svaka osoba koja bi prvi puta koristila Netflix bi bila bombardirana sjajnim video sadržajem odsvud.

Kakav bi dobili rezultat? Potpuno zbunjeni korisnik koji nije sposoban izabrati što želi jer ga previše izbora blokira. Ali to se nikada neće dogoditi. Zahvaljujući snažnom mehanizmu preporuka usmjerenog preko umjetne inteligencije korisnici imaju potpunu kontrolu kako bi mogli gledati sadržaj koji žele prema njihovim preferencijama. 

 

 

Tako jedna velika platforma kao Netflix koristi svoj mehanizam preporuka kako bi razvila personalizirani popis sadržaja za svakog korisnika. Kako nije moguće ponuditi cijeli njihov katalog sadržaja odjednom, on ga očvršćuje prema preferencijama korisnika. 

Kako Netflixov mehanizam preporuka zapravo radi?


Prvih 90 sekundi je ključno!

“Istraživači” koji rade na Netflixu su otkrili da ako korisnik ne bude mogao pronaći odgovarajući sadržaj koji želi u prvih 90 sekundi nakon otvaranja Netflixa, vjerojatno će se prebaciti na neku drugu sličnu platformu. Iz tog razloga mehanizam preporuke preporučuje svojim korisnica da započnu reprodukciju / konzumaciju sadržaja u roku tih 90 sekundi.

“ Naši napori u personalizaciji, uključujući globalni sustav preporuka, pomažu članovima da pronađu nešto što će htjeti pogledati čim otvore Netflix” kaže Gomez-Uribe.

“ Znajući kako imamo od 60 do 90 sekundi da Vam pomognemo da pronađete nešto sjajno, naš je cilj razviti što personaliziranije iskustvo, na temelju Vaših jedinstvenih sklonosti i ukusa, tako da možemo što brže prikazati naslove u kojima ćete uživati.”

Kako Netflix zna koje filmove želim gledati? 


Netflix ima nevjerojatan smisao predviđanja točnog sadržaja prema preferencijama korisnika, pravo pitanje je kako se to događa?

It’s all about “Big data”. Jeste li čuli do sada za pojam “Big data”? Big data se doslovno pretvaraju u iznimno velik dio informacija ili podataka koji se obrađuju optimiziranim algoritmima za oblikovanje boljih poslovnih strategija ili ishoda.

Tvrtke poput Netflixa prikupljaju milijune podataka od svojih korisnika te koristi strojno učenje za analizu i pročišćavanje algoritama za rangiranje sadržaja prema Vašim željama. Strojno učenje pomaže automatizirati milijune odluka na temelju aktivnosti korisnika.

Uzimajući u obzir nekoliko čimbenika prilikom predviđanja videozapisa iz svog kataloga kao što su:

  • Interakcije poput povijesti pregledavanja ili ocjene drugih naslova
  • Interakcije drugih korisnika sa sličnim ukusom
  • Relevantne informacije poput žanra, kategorije, naslova, glumačke postave itd.
Osim iznad navedenih, Netflix također u obzir uzima druge faktore za personalizaciju Vašeg korisničkog iskustva kao što su:

  • Vrijeme u danu kada obično konzumirate sadržaj
  • Uređaj na kojem konzumirate sadržaj
  • Prosječno potrošeno vrijeme na gledanje sadržaja

Sve ove interakcije korisnika djeluju kao podatkovne točke za algoritme koji pružaju bolju i personaliziraniju izvedbu.

Naprimjer, ako Vam se svidjelo gledanje Stranger Thingsa, Netflix će Vam preporučiti da gledate Black Mirror na temelju svoje povijesti gledanja, ocjena i drugih interakcija. Čak i ako niste ocijenili Stranger Things, Netflixov mehanizam za preporuke analizirat će Vaše podatke o ponašanju (činjenicu da se ih gledali tijekom tri noći) i preporučio Vam sličan sadržaj.

Kada počinje proces preporuke sadržaja?

Postupak preporuke započinje čim otvorite svoj račun na Netflixu i kreirate profil. Čim to učinite, Netflix od Vas traži da odaberete žanrove ili kategorije sadržaja na temelju područja koja Vas zanimaju.

Nakon što ste odabrali željene žanrove, Netflixov mehanizam za preporuke dobiva start i počinje učiti iz Vaših obrazaca ponašanja za buduća predviđanja. Što više vremena potrošite na Netflixu dobiti ćete točnije preporuke.

 

 

U čemu je tajna?

Svaki put kada otvorite Netflix, vidite desetak redaka napunjenih sadržajem. Svaki red spada u određeni žanr poput “Trending now”, “New Releases” ili “Continue to watch” i tako dalje. Ove je redove posebno Netflix napravio zbog jednostavnijeg korištenja svojih članova.

Netflix, pored grupiranja sadržaja u redove prema kategorijama, također rangira pojedinačne naslove koristeći složene algoritme za pružanje personaliziranog doživljaja gledanja.

Postoje tri razine personalizacije svakog reda:

  • Kategorije u redovima
  • Naslovi u redovima
  • Poredak (ocjena) svakog naslova

Kada otvorite početni zaslon, redovi koje vidite gore su oni koji se najviše preporučuju. Najčešće je to odjeljak “Recently added”– to su filmovi ili TV serije koju se tek izdane. Razlog njihovog strateškog položaja je činjenica da ih ne možete propustiti jer su to prve stvari koje vidite na ekranu kada otvorite aplikaciju ili web mjesto.

Slično tome, na Netflixovoj početnoj stranici naći ćete i mnoge druge redove poput “ Trending Now”, “Tv shows worth binge watching” zato što ste gledali i tako dalje. 

Naslovi u svakoj kategoriji su grupirani na temelju sličnih tema tako da korisnica koji su gledali i svidio im se sadržaj iz određenog žanra mogu pronaći više sadržaja iz tog žanra. Korisnici mogu jednostavno pomicati lijevo i otkriti novi sadržaj s odgovarajućim temama.

Zaključak

Uz pomoć strojnog učenja i data science, Netflix je uspio izgraditi čvrst sustav preporuka kako bi svoje gledatelje zakačio na svoje ekrane i oni su doista napravili sjajan posao.

Tvrtka je priznala da će uštedjeti oko milijardu dolare svake godine zahvaljujući svom pametnom mehanizmu preporuka. 

Nadamo se da je ova tema bila zanimljiva Vama dok ste ju čitali kao što je nama bila dok smo istraživali o njoj!

Što se tiče tehniče podloge Netflixa te kako to radi možete saznati ovdje

Imate li kakvih pitanja za nas slobodno nas kontaktirajte!

Matko Dragičević