Netflix er stærkt afhængig af sit anbefalingssystem, som er ansvarligt for at foreslå, hvad du kan lide. Anbefalingssystemet er grunden til, at forskellige konti og profiler har andre titler på hjemmesiden. Men har du nogensinde undret dig over, hvordan Netflix-anbefalinger fungerer? Dette er alt, hvad du behøver at vide.
Hvordan Netflix anbefaler indhold til sine brugere
Netflix bruger en række tips til at finde de film og serier, du højst sandsynligt vil se. Anbefalingssystemet er vigtigt, da det kan være udfordrende for dig at gennemskue de hundredvis af titler, der er tilgængelige på platformen. Her er nogle af de vigtigste punkter, som platformens anbefalingssystem overvejer.
1. Din seerhistorik
Netflix lægger stor indflydelse på, hvad du ser på platformen for at anbefale, hvad du måske vil se næste gang. Mest bemærkelsesværdigt er, at din urhistorik informerer Fordi du så sektion på din startside, som indeholder titler, der ligner en af dine nyligt sete titler.
Nu skal du vide, at Netflix holder øje med alt, hvad du ser på platformen. Du kan endda
download din Netflix-afspilningshistorik for at tjekke, hvad du har set tidligere, og hvornår.2. Dine bedømmelser
Den anden faktor, der informerer Netflix' anbefalingsalgoritme, er dine vurderinger. Bedømmelser fortæller algoritmen, hvilken type titler du vil kunne lide, og dem du ikke kan. Du kan endda brug den dobbelte tommelfinger op-funktionen på Netflix for at fortælle platformen, hvad du virkelig elsker. Med disse oplysninger er det højst sandsynligt, at du ser titler, der ligner dem, du kunne lide.
Når du opretter en Netflix-profil, beder platformen dig om at vælge et par titler, du kan lide. Selvom du ikke vælger nogen, vil det, du ser, informere algoritmen om din smag.
3. Yndlingstitler fra andre brugere med identisk smag
I den forbindelse har du mindre kontrol over, hvad Netflix anbefaler. Algoritmen placerede dig i en bestemt kategori baseret på din smag. Hvis andre brugere i samme kategori kan lide en bestemt titel, vil Netflix også anbefale dig den.
I et interview fra 2013 med WiredXavier Amatriain, Netflix's ingeniørdirektør på det tidspunkt, sagde, at indsamlede "data føres ind i flere algoritmer, hver optimeret til et andet formål. I en bred forstand er de fleste af vores algoritmer baseret på den antagelse, at lignende visningsmønstre repræsenterer ens brugersmag."
Ligheder har dog flere dimensioner. Det inkluderer også metadata, vurderinger, udgivelsesår og andre, bortset fra titlen.
4. Titlens oplysninger
Du kan også se en titel i din profil baseret på dens oplysninger. Netflix overvejer titeldetaljer som udgivelsesår, skuespillere, kategori, genre og andre. Din varighed af visning er også nødvendig, hvilket vil informere algoritmen om at inkludere dem, der falder inden for den kategori. Hvis du foretrækker de seneste udgivelser, vil Netflix anbefale flere af dem.
"Ved at se på metadataene kan du finde alle mulige ligheder mellem shows. Blev de skabt på nogenlunde samme tid? Har de tendens til at få de samme vurderinger? Du kan også se på brugeradfærd - browsing, afspilning, søgning," fortalte Carlos Gomez-Uribe, tidligere Netflix VP for produktinnovation og personaliseringsalgoritmer, til Wired i 2013.
5. Tid på dagen, enheder du bruger og placering
Netflix tager også hensyn til tidspunktet på dagen eller ugen, du ser en titel, og på hvilken enhed. De to lyder måske meningsløse, men der er en variation i adfærd, når man ser på forskellige tidspunkter af dagen og på forskellige enheder.
Placeringen påvirker også dine anbefalinger. Hvis andre vurderer en film højt i dit område, kan du muligvis også se det samme i dine forslag. For eksempel viser Netflix' top 10 række, hvad andre brugere i din region ser, hvilket hjælper dig med at undgå at spørge andre om anbefalinger.
5. Andre faktorer, der påvirker dine Netflix-anbefalinger
For at oprette en personlig startside og anbefale titler, du måske kan lide, tager Netflix mange andre faktorer i betragtning. Som rapporteret af GigaOM i 2012 antydede Netflixs Senior Data Scientist, Mohammad Sabah, at dine søgedata også er vigtige.
Sabah sagde også, at virksomheden forsøger at forudsige, hvad du vil se næste gang ved at overveje, hvad andre brugere så efter at have afsluttet en bestemt film eller tv-show. Hvis flere for eksempel ser film B efter at have set film A, vil Netflix sandsynligvis anbefale dig at se film B næste gang, når du er færdig med film A. Den kritiske ting, der tages i betragtning her, er overgangssandsynligheden, som også kan afhænge af andre faktorer, herunder den generelle popularitet.
Algoritmens kraft på din hjemmeside
Indholdsanbefaling er hård; ikke underligt, at Netflix bruger forskellige algoritmer til opgaven. Du kan se den virkelige kraft af Netflix' anbefalingsmaskine på din personlige hjemmeside. Virksomheden rangerer titler i rækker på hjemmesiden med specifikke temaer, du kan være interesseret i.
"Det meste af vores personalisering er baseret på den måde, vi vælger rækker på, hvordan vi bestemmer, hvilke elementer der skal inkluderes i dem, og i hvilken rækkefølge de skal placeres." lyder en artikel fra Netflixs teknologiblog. Netflix forklarer, "Hver række repræsenterer tre lag af personalisering: selve valget af genre, delmængden af titler valgt inden for den genre og rangeringen af disse titler."
Rækker, hvis indhold du højst sandsynligt vil se, kommer øverst. Inden for rækken bliver mere passende indhold prioriteret og vist til venstre (eller til højre, hvis du bruger højre-til-venstre-sprog på din konto).
Sådan forfiner du dine Netflix-anbefalinger
Netflixs anbefalingssystem er på ingen måde perfekt. Det kan virke for dig i dag, og en uge senere virker det imod dig. Det kan du heldigvis genkalibrer dine Netflix-anbefalinger hvis anbefalede titler ikke passer til din specifikke smag.
Nu hvor du kender de forskellige faktorer, der informerer Netflix' algoritme, hvordan kan du rette dine anbefalinger? Nå, der er flere måder at gøre det på.
Platformen indeholder en måde at slette din Netflix-afspilningshistorik, juster forkerte vurderinger, og start algoritmen ved at oprette en ny profil. Du behøver dog ikke stole helt på Netflixs anbefalingsalgoritme. Forskellige tredjepartsværktøjer kan hjælpe dig med at finde gode film og tv-serier på Netflix.
Big Data er kernen i Netflix's Recommendations Engine
Det er nemt at gå tabt i detaljerne om, hvad der driver Netflix-anbefalingssystemet, og disse kan kun opnås på grund af virksomhedens rige dataindsamlingspraksis. Ved at se på, hvordan du og andre interagerer med tjenesten, er dens forskellige algoritmer mere informeret om, hvad du sandsynligvis vil se næste gang.
Disse data giver også Netflix flere fordele ved at skabe programmer, som dens massive brugerbase højst sandsynligt vil se.