A Netflix anunciou uma mudança em seu algoritmo de recomendações personalizadas de filmes e séries devido seu crescimento e estar alcançando mais 130 novos países as melhorias para lidar com um público muito mais variado foram necessárias.
Na apresentação da expansão, Reed Hastings, CEO da Netflix, disse esperar que as recomendações ficassem tão boas a ponto de “recomendar exatamente a série ou filme que se encaixa no seu humor atual”, segundo ele.
Aprimorar as recomendações, são um fator positivo. Mas a empresa já sabia que não poderia usar a mesma abordagem anterior, que antes levava em conta o que o usuário assistia e comparava com os dados das pessoas da mesma localidade, além de outros fatores como busca, semelhança, avaliações, etc.
A Netflix espera que as recomendações sejam bem precisas, porque isso é o que fideliza o usuário ao serviço, segundo o próprio Carlos Gomez-Uribe, vice-presidente de inovação de produtos da Netflix.
“Quando um membro inicia uma sessão e nós ajudamos que esse membro encontre algo atraente dentro de alguns segundos, isso previne que ele abandone o nosso serviço por outra alternativa de entretenimento”, explica.
Pode se dizer que estas recomendações ajudam a concentrar a audiência, porque elas são o que basicamente compõem a página inicial do serviço.
Sendo assim a empresa criou um novo algoritmo que separa os assinantes em comunidades globais, independentemente de sua localização, e leva em consideração os gostos e preferências pessoais de cada usuário. Essas comunidades podem ser redefinidas como grupos de interesse, pois nem sempre o que você gosta depende uma variavel apenas ou do que as outras pessoas do seu país, ou se falam do mesmo idioma da origem do conteúdo que está disponível no catálogo da Netflix e etc. Quando o gosto é levado em consideração, em vez da localização, o engajamento tende a ser maior.
O maior desafio para este sistema de recomendações dar certo está na enorme biblioteca de línguas dos catálogos de programação da Netflix. São em torno de 21 línguas originadas de diferentes partes do mundo, é importante entender como as palavras são formadas para ver como indexar as pesquisas e recomendações. Em alguns idiomas orientais, vários caracteres podem formar uma só sílaba (que vira um caractere diferente), o que afeta a busca.
É bem difícil estimar quanto de uma língua um assinante conhece, então a Netflix usa padrões de visualização e dados auxiliares para estimar que língua um usuário entende. Esse problema também pode ser remediado com uma maior disponibilidade de legendas, apesar de muita gente gostar de assistir conteúdo em uma língua que são fluentes.
É claro que a Netflix precisa monitorar constantemente as avaliações e dados de qualidade e ver se sua estrutura nova está dando certo.
nciou uma mudança em seu algoritmo de recomendações personalizadas de filmes e séries devido seu crescimento e estar alcançando mais 130 novos países as melhorias para lidar com um público muito mais variado foram necessarias.
Na apresentação da expansão, Reed Hastings, CEO da Netflix, disse esperar que as recomendações ficassem tão boas a ponto de “recomendar exatamente a série ou filme que se encaixa no seu humor atual”, segundo ele.
Aprimorar as recomendações, são um fator positivo. Mas a empresa já sabia que não poderia usar a mesma abordagem anterior, que antes levava em conta o que o usuário assistia e comparava com os dados das pessoas da mesma localidade, além de outros fatores como busca, semelhança, avaliações, etc.
A Netflix espera que as recomendações sejam bem precisas, porque isso é o que fideliza o usuário ao serviço, segundo o próprio Carlos Gomez-Uribe, vice-presidente de inovação de produtos da Netflix.
“Quando um membro inicia uma sessão e nós ajudamos que esse membro encontre algo atraente dentro de alguns segundos, isso previne que ele abandone o nosso serviço por outra alternativa de entretenimento”, explica.
Pode se dizer que estas recomendações ajudam a concentrar a audiência, porque elas são o que basicamente compõem a página inicial do serviço.
Sendo assim a empresa criou um novo algoritmo que separa os assinantes em comunidades globais, independentemente de sua localização, e leva em consideração os gostos e preferências pessoais de cada usuário. Essas comunidades podem ser redefinidas como grupos de interesse, pois nem sempre o que você gosta depende uma variavel apenas ou do que as outras pessoas do seu país, ou se falam do mesmo idioma da origem do conteúdo que está disponível no catálogo da Netflix e etc. Quando o gosto é levado em consideração, em vez da localização, o engajamento tende a ser maior.
O maior desafio para este sistema de recomendações dar certo está na enorme biblioteca de línguas dos catálogos de programação da Netflix. Sao em torno de 21 línguas originadas de diferentes partes do mundo, é importante entender como as palavras são formadas para ver como indexar as pesquisas e recomendações. Em alguns idiomas orientais, vários caracteres podem formar uma só sílaba (que vira um caractere diferente), o que afeta a busca.
É bem difícil estimar quanto de uma língua um assinante conhece, então a Netflix usa padrões de visualização e dados auxiliares para estimar que língua um usuário entende. Esse problema também pode ser remediado com uma maior disponibilidade de legendas, apesar de muita gente gostar de assistir conteúdo em uma língua que são fluentes.
É claro que a Netflix precisa monitorar constantemente as avaliações e dados de qualidade e ver se sua estrutura nova está dando certo.
