Netflix se uvelike oslanja na svoj sustav preporuka, koji je odgovoran za predlaganje onoga što bi vam se moglo svidjeti. Sustav preporuka je razlog zašto različiti računi i profili imaju druge naslove na početnoj stranici. No jeste li se ikada zapitali kako funkcioniraju Netflixove preporuke? Ovo je sve što trebate znati.
Kako Netflix preporučuje sadržaj svojim korisnicima
Netflix koristi razne pokazivače kako bi pronašao filmove i emisije koje ćete najvjerojatnije htjeti pogledati. Sustav preporuka je bitan jer vam može biti izazovno pregledati stotine naslova dostupnih na platformi. Ovdje su neke od ključnih točaka koje sustav preporuka platforme razmatra.
1. Vaša povijest gledanja
Netflix ima ogroman utjecaj na ono što gledate na platformi kako bi preporučio ono što biste možda željeli gledati sljedeće. Najvažnije je da vaša povijest gledanja informira Jer si gledao odjeljak na vašoj početnoj stranici, koji uključuje naslove slične jednom od vaših nedavno gledanih naslova.
Do sada biste trebali znati da Netflix prati sve što gledate na platformi. Možete čak
preuzmite svoju Netflixovu povijest gledanja da provjerite što ste gledali u prošlosti i kada.2. Vaše ocjene
Drugi čimbenik koji utječe na Netflixov algoritam preporuka jesu vaše ocjene. Ocjene algoritmu govore o vrsti naslova koji će vam se svidjeti i onih koji vam se ne sviđaju. Možete čak koristite značajku dvostrukog palca gore na Netflixu da platforma zna što stvarno volite. Uz ove informacije, najvjerojatnije ćete vidjeti naslove slične onima koji su vam se svidjeli.
Kada kreirate Netflix profil, platforma traži od vas da odaberete nekoliko naslova koji vam se sviđaju. Čak i ako ne odaberete nijednu, ono što gledate informirat će algoritam vašeg ukusa.
3. Omiljeni naslovi drugih korisnika s identičnim ukusom
U tom smislu, imate manje kontrole nad onim što Netflix preporučuje. Algoritam vas je smjestio u određenu kategoriju na temelju vašeg ukusa. Ako drugi korisnici u istoj kategoriji vole određeni naslov, Netflix će vam ga također preporučiti.
U intervju za Wired iz 2013, Xavier Amatriain, Netflixov inženjerski direktor u to vrijeme, rekao je da se prikupljeni "podaci unose u nekoliko algoritama, od kojih je svaki optimiziran za drugu svrhu. U širem smislu, većina naših algoritama temelji se na pretpostavci da slični obrasci gledanja predstavljaju sličan ukus korisnika."
Međutim, sličnosti imaju više dimenzija. Također uključuje metapodatke, ocjene, godinu izdanja i ostalo, osim naslova.
4. Informacije o naslovu
Također možete vidjeti naslov u svom profilu na temelju njegovih podataka. Netflix uzima u obzir detalje naslova kao što su godina izlaska, glumci, kategorija, žanr i drugi. Vaše trajanje gledanja također je neophodno, što će algoritam obavijestiti da uključi one koji spadaju u tu kategoriju. Ako više volite najnovija izdanja, Netflix će preporučiti više njih.
„Gledajući metapodatke, možete pronaći sve vrste sličnosti između emisija. Jesu li nastali otprilike u isto vrijeme? Imaju li tendenciju da dobivaju iste ocjene? Također možete pogledati ponašanje korisnika—pregledavanje, igranje, pretraživanje“, rekao je za Wired 2013. Carlos Gomez-Uribe, bivši potpredsjednik za inovacije proizvoda i algoritame za personalizaciju Netflixa.
5. Doba dana, uređaji koje koristite i lokacija
Netflix također uzima u obzir doba dana ili tjedna kada gledate naslov i na kojem uređaju. To dvoje može zvučati besmisleno, ali postoje varijacije u ponašanju pri gledanju u različito doba dana i na različitim uređajima.
Lokacija također utječe na vaše preporuke. Ako drugi visoko ocijene film u vašoj regiji, možda ćete isto vidjeti i u svojim prijedlozima. Na primjer, redak Netflix Top 10 prikazuje što drugi korisnici u vašoj regiji gledaju, što vam pomaže da izbjegnete pitati druge ljude za preporuke.
5. Ostali čimbenici koji utječu na vaše Netflixove preporuke
Kako bi izradio personaliziranu početnu stranicu i preporučio naslove koji bi vam se mogli svidjeti, Netflix uzima u obzir mnoge druge čimbenike. Kao izvijestio je GigaOM 2012. godine, Netflixov viši znanstvenik za podatke, Mohammad Sabah, dao je naslutiti da su vaši podaci pretraživanja također važni.
Sabah je također rekao da tvrtka pokušava predvidjeti što ćete sljedeće gledati uzimajući u obzir što su drugi korisnici gledali nakon završetka određenog filma ili TV emisije. Na primjer, ako više ljudi pogleda film B nakon gledanja filma A, Netflix će vam vjerojatno preporučiti da pogledate film B sljedeći kada završite film A. Kritična stvar koja se ovdje razmatra je vjerojatnost prijelaza, koja također može ovisiti o drugim čimbenicima, uključujući opću popularnost.
Snaga algoritma na vašoj početnoj stranici
Preporuka sadržaja je teška; nije ni čudo da Netflix za taj zadatak koristi različite algoritme. Pravu snagu Netflixovog pokretača preporuka možete vidjeti na svojoj personaliziranoj početnoj stranici. Tvrtka rangira naslove u redove na početnoj stranici s određenim temama koje bi vas mogle zanimati.
"Većina naše personalizacije temelji se na načinu na koji odabiremo retke, kako određujemo koje stavke ćemo uključiti u njih i kojim redoslijedom postaviti te stavke", stoji u članku s Netflixovog tehnološkog bloga. Netflix objašnjava: "Svaki red predstavlja tri sloja personalizacije: izbor samog žanra, podskup naslova odabranih unutar tog žanra i rangiranje tih naslova."
Redovi čiji ćete sadržaj najvjerojatnije gledati nalaze se na vrhu. Unutar retka, prikladniji sadržaj ima prioritet i prikazuje se lijevo (ili desno ako na svom računu koristite jezike koji se pišu zdesna nalijevo).
Kako poboljšati svoje Netflixove preporuke
Netflixov sustav preporuka ni po čemu nije savršen. Možda će vam uspjeti danas, a tjedan dana kasnije, raditi protiv vas. Na sreću, možete ponovno kalibrirajte svoje Netflixove preporuke ako preporučeni naslovi ne odgovaraju vašem specifičnom ukusu.
Sada kada znate različite čimbenike koji utječu na Netflixov algoritam, kako možete popraviti svoje preporuke? Pa, postoji nekoliko načina za to.
Platforma uključuje način da izbrišite svoju povijest gledanja Netflixa, prilagodite netočne ocjene i pokrenite algoritam stvaranjem novog profila. Međutim, ne morate se u potpunosti oslanjati na Netflixov algoritam za preporuke. Razne Alati trećih strana mogu vam pomoći da pronađete dobre filmove i TV emisije na Netflixu.
Veliki podaci su srž Netflixovog motora za preporuke
Lako se izgubiti u detaljima onoga što pokreće Netflixov sustav preporuka, a to se može postići samo zahvaljujući bogatoj praksi prikupljanja podataka tvrtke. Gledajući kako vi i drugi komunicirate s uslugom, njezini različiti algoritmi dobivaju više informacija o tome što ćete vjerojatno sljedeće gledati.
Ovi podaci također nude Netflixu više prednosti u stvaranju programa koje će njegova velika korisnička baza najvjerojatnije gledati.