โกงรถบรรทุกมอนสเตอร์ gta 5 ps4
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Netflix ได้ทุ่มเทอย่างมากในการปรับแต่งระบบคำแนะนำเพื่อประหยัดเวลาของผู้ใช้และพลังสมอง และเพื่อติดตามเส้นทางอย่างรวดเร็วไปยังภาพยนตร์หรือรายการทีวีใดก็ตามที่มีแนวโน้มว่าจะทำให้พวกเขามีส่วนร่วมกับบริการ ยาวที่สุด
โฆษณา
หากสถิติเป็นสิ่งที่ต้องผ่าน แสดงว่าค่อนข้างประสบความสำเร็จ ส่วนใหญ่ - ประมาณ 80% – ผู้ชมค้นพบการดื่มด่ำกับ Netflix ครั้งต่อไปผ่านคำแนะนำ (ซึ่งต่างจากการค้นหาไซต์ด้วยตนเอง) บ่อยครั้งที่พวกเขาจ้องหน้าพวกเขาในหน้าหลักส่วนตัวของพวกเขา
ยัง, คุณไม่ได้โดดเดี่ยว หากคุณรู้สึกว่า Netflix ไม่ค่อยเข้าใจคุณ
เมื่อพิจารณาว่าฉันดู Netflix มากแค่ไหน อีเมล 'คำแนะนำ' ของพวกเขาถึงระดับ Amazon ที่ไม่ดีอย่างน่าอับอาย
— แมตต์จูคส์ (@jukesie) 6 สิงหาคม 2017
เมื่อฉันเริ่มต้นใช้งาน Netflix เมื่อ 12 ปีที่แล้ว เรากำลังเรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ Todd Yellin รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Netflix กล่าว ตอนนี้ฉันจะบอกว่าเราอยู่ในวัยรุ่นของเรา เรายังไม่สมบูรณ์ – เรายังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ ฉันคิดว่าเราดี ฉันมุ่งมั่นเพื่อความยิ่งใหญ่
แต่คำแนะนำทำงานอย่างไร และข้อบกพร่องอยู่ที่ไหน? ดูคู่มือคนธรรมดาที่มีประโยชน์ของเราด้านล่าง
ทฤษฎีเบื้องหลังระบบคำแนะนำของ Netflix คืออะไร?
มีสองแนวคิดหลักในการเล่นที่นี่ – และทั้งสองมาจากสิ่งที่ Netflix ได้เรียนรู้จากการสำรวจข้อมูลผู้ใช้ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา
ประการแรก พวกเขารู้ว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่ต้องการเสียเวลามากเกินไปในการหาอะไรดู
คนทั่วไปจะไม่ดูหนังสือหลายพันเรื่อง แต่จะดูโดยเฉลี่ย 40-50 เรื่องในแต่ละเซสชันที่กำหนด Yellin กล่าว
Netflix จึงมีหน้าต่างเล็กๆ ที่จะกระตุ้นความสนใจของคุณ หรือเสี่ยงต่อการสูญเสียความสนใจ ดังนั้นจุดสนใจหลักของพวกเขาคือเพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งแรกที่คุณจะเห็นเมื่อเข้าสู่ระบบคือเนื้อหาที่คุณต้องการรับชม
ประการที่สองพวกเขาได้เรียนรู้ไปพร้อมกันว่าสิ่งที่ผู้ใช้ พูด เกี่ยวกับวิธีการใช้บริการและพฤติกรรมที่แท้จริงนั้นไม่มีความสัมพันธ์กันเสมอไป
หลายคนบอกเราว่าพวกเขามักดูหนังหรือสารคดีต่างประเทศ แต่ในทางปฏิบัติ มันไม่ได้เกิดขึ้นมากนัก คาร์ลอส โกเมซ-อูริเบ อดีตรองประธานฝ่ายนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ของ Netflix กล่าว บทสัมภาษณ์กับ Wired ในปี 2013 .
ในทำนองเดียวกัน พวกเขารู้ว่าคุณอาจเลือกให้คะแนนสารคดีอัจฉริยะที่คุณเคยดูครั้งเดียวด้วย 5 ดาว ขณะที่คุณอาจให้คะแนนต่ำกว่าหรือให้เลยแก่ภาพยนตร์อดัม แซนด์เลอร์ที่คุณดูสี่ครั้งในปีนี้ . นี่อาจเป็นเหตุผลหนึ่งในสองเหตุผลที่พวกเขาตัดสินใจลบระบบการให้คะแนนดาวออกแทนที่จะใช้รูปแบบการยกนิ้วโป้งและคว่ำนิ้วลง เพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุผลที่สองในภายหลัง
แต่มันทำงานอย่างไร?
พูดง่ายๆ ว่า data
พนักงาน Netflix ที่โชคดีจำนวนหนึ่งได้รับค่าจ้างเพื่อดูเนื้อหาทั้งหมดและทำเครื่องหมายองค์ประกอบที่กำหนดจำนวนเท่าใดก็ได้ที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ภาพยนตร์เช่น Wall-E ถูกแท็กดังนี้: บทพูดที่มีอารมณ์อบอุ่น บทสนทนาเบาบาง เสียดสี และอื่นๆ สามารถมีแท็กได้จำนวนเท่าใดก็ได้ ยิ่งมากยิ่งดี
จากนั้นอัลกอริทึมก็เข้ามาเล่น ยิ่งคุณดู Netflix มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีเป้าหมายที่จะเข้าใจรสนิยมของคุณได้ดียิ่งขึ้นโดยการรวบรวมโปรไฟล์ตามแท็กที่เกิดซ้ำในรายการที่คุณกำลังรับชม
ดังนั้น หากคุณเคยดูเจสสิก้า โจนส์ จาก Marvel ซึ่งอาจถูกแท็กว่าเป็นสาวผิวคล้ำ โดยมีนักแสดงนำหญิงที่แข็งแกร่งเหนือสิ่งอื่นใด มีความเป็นไปได้ค่อนข้างมากที่ Orange Is the New Black จะเข้ามาอยู่ในเด็คของคุณ
ทุกหมวดหมู่ในหน้าแรกของคุณได้รับการปรับแต่งตามพฤติกรรมการรับชมของคุณ ผลักเนื้อหาที่ตรงกับรูปแบบที่คุณวาดออกมาโดยไม่รู้ตัวไปยังด้านหน้า อัลกอริธึมยังพิจารณาข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับผู้ใช้ด้วย เช่น อุปกรณ์ประเภทใดที่คุณรับชม และเวลาที่คุณมักจะรับชม
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติม Yellin ได้สร้างวิดีโออธิบายที่มีประโยชน์ – ลองดูที่ด้านล่าง