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Ao longo dos anos, a Netflix colocou muita energia no ajuste fino de seu sistema de recomendação para economizar tempo e capacidade intelectual dos usuários, e para acelerar o caminho para qualquer filme ou programa de TV que provavelmente os manterá engajados com o serviço que mais longo.
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Se as estatísticas servirem de referência, eles foram bastante bem-sucedidos. Na grande maioria das vezes - cerca de 80% - os espectadores descobrem sua próxima farra da Netflix por meio de recomendações (em vez de pesquisarem eles próprios no site). Muitas vezes, está bem ali, bem na cara deles em sua página inicial personalizada.
Ainda, você não está sozinho se você acha que a Netflix não está entendendo bem.
Dado o quanto eu assisto à Netflix, seus e-mails de 'recomendações' estão atingindo níveis embaraçosamente ruins da Amazon.
- Matt Jukes (@jukesie) 6 de agosto de 2017
Quando comecei na Netflix, 12 anos atrás, estávamos aprendendo a rastrear no que diz respeito à personalização, diz Todd Yellin, vice-presidente de produto da Netflix. Agora, eu diria que estamos na nossa adolescência. Ainda não somos perfeitos - estamos longe de ser perfeitos. Acho que estamos bem. Eu me esforço para ser ótimo.
Mas como as recomendações realmente funcionam? E onde estão as falhas? Confira nosso guia prático para leigos abaixo.
Qual é a teoria por trás do sistema de recomendação da Netflix?
Existem duas ideias principais em jogo aqui - e ambas vêm do que a Netflix aprendeu ao pesquisar dados de usuários ao longo dos anos.
Em primeiro lugar, eles sabem que a maioria de seus usuários não quer perder muito tempo procurando algo para assistir.
A pessoa típica não vai olhar para milhares de títulos, eles vão olhar para uma média de 40-50 títulos em cada sessão, diz Yellin.
O Netflix, portanto, tem uma pequena janela para despertar seu interesse ou correr o risco de perder sua atenção - portanto, seu foco principal é garantir que as primeiras coisas que você veja ao fazer logon sejam os títulos que deseja assistir.
Em segundo lugar, eles aprenderam ao longo do caminho que os usuários dizer sobre como eles usam o serviço e seu comportamento real nem sempre se correlacionam.
Muitas pessoas nos dizem que costumam assistir a filmes ou documentários estrangeiros. Mas, na prática, isso não acontece muito, disse Carlos Gomez-Uribe, ex-vice-presidente de inovação de produtos da Netflix em uma entrevista com a Wired em 2013 .
Da mesma forma, eles sabem que você pode escolher classificar um documentário inteligente que assistiu uma vez com 5 estrelas, enquanto pode dar uma classificação mais baixa, ou nenhuma classificação, para o filme de Adam Sandler que você assistiu quatro vezes este ano . Esta é, presumivelmente, uma das duas razões pelas quais eles decidiram remover o sistema de classificação por estrelas em favor de um modelo positivo e negativo. Mais sobre o segundo motivo mais tarde.
Mas como isso funciona?
Simplificando: dados.
Vários funcionários sortudos da Netflix são pagos para assistir a todos os títulos e anotar qualquer número de elementos definidores que ocorrerem. Por exemplo, um filme como Wall-E é marcado da seguinte maneira: caloroso, diálogo esparso, satírico e assim por diante. Pode haver qualquer número de tags - quanto mais, melhor.
Em seguida, os algoritmos entram em ação. Quanto mais você assiste ao Netflix, melhor ele tenta entender seus gostos, compilando um perfil com base em tags recorrentes nos programas que você está assistindo.
Então, se você assistiu a Jessica Jones da Marvel, que pode ser marcada como dark, com uma forte liderança feminina entre outras coisas, é bem provável que Orange Is the New Black chegue ao topo do seu deck.
Cada categoria em sua página inicial é personalizada com base em seu comportamento de visualização, empurrando para a frente o conteúdo que corresponde aos padrões que você está desenhando sem saber. Os algoritmos também levam em consideração informações específicas sobre o usuário - em que tipo de dispositivo você assiste e a que horas costuma assistir.
Se você estiver interessado em saber mais, Yellin fez um vídeo explicativo útil - confira abaixo.