Im Laufe der Jahre hat Netflix viel Energie in die Feinabstimmung seines Empfehlungssystems gesteckt, um den Benutzern Zeit und Gehirnleistung zu sparen und den Weg zu jedem Film oder jeder Fernsehsendung zu beschleunigen, die sie wahrscheinlich mit dem Dienst in Kontakt halten am längsten.

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Wenn man sich an den Statistiken orientieren kann, waren sie ziemlich erfolgreich. Die meiste Zeit – rund 80 % – Zuschauer entdecken ihren nächsten Netflix-Binge durch Empfehlung (anstatt die Site selbst zu durchsuchen). Oftmals ist es direkt dort, wo sie ihnen auf ihrer personalisierten Startseite ins Gesicht starren.





Noch, du bist nicht allein wenn Sie das Gefühl haben, dass Netflix Sie nicht ganz versteht.

Als ich vor 12 Jahren bei Netflix anfing, lernten wir, wie man in Bezug auf Personalisierung crawlt, sagt Todd Yellin, Vice President of Product bei Netflix. Nun, ich würde sagen, wir sind in unserer Jugend. Wir sind immer noch nicht perfekt – wir sind noch lange nicht perfekt. Ich denke, wir sind gut. Ich strebe nach Großem.

Doch wie funktionieren Empfehlungen eigentlich? Und wo liegen die Mängel? Sehen Sie sich unten unseren praktischen Leitfaden für Laien an.


Was ist die Theorie hinter dem Empfehlungssystem von Netflix?



Hier spielen zwei Hauptideen eine Rolle – und beide stammen aus dem, was Netflix durch die Erhebung von Benutzerdaten im Laufe der Jahre gelernt hat.

Erstens wissen sie, dass die meisten ihrer Benutzer nicht zu viel Zeit mit der Suche nach etwas zum Anschauen verschwenden möchten.

Die typische Person wird sich nicht Tausende von Titeln ansehen, sondern durchschnittlich 40-50 Titel in jeder Sitzung, sagt Yellin.

Netflix hat daher ein kleines Fenster, in dem Sie Ihr Interesse wecken oder Gefahr laufen, Ihre Aufmerksamkeit zu verlieren. Ihr Hauptaugenmerk liegt daher darauf, sicherzustellen, dass das erste, was Sie beim Anmelden sehen, Titel sind, die Sie sehen möchten.

Zweitens haben sie nebenbei gelernt, was die Nutzer sagen darüber, wie sie den Dienst nutzen und ihr tatsächliches Verhalten nicht immer korrelieren.

Viele Leute sagen uns, dass sie oft ausländische Filme oder Dokumentarfilme sehen. Aber in der Praxis passiert das nicht sehr oft, sagte Carlos Gomez-Uribe, Netflixs ehemaliger Vice President of Product Innovation in ein Interview mit Wired im Jahr 2013 .

Ebenso wissen sie, dass Sie einen intelligenten Dokumentarfilm, den Sie einmal gesehen haben, mit 5 Sternen bewerten können, während Sie dem Adam Sandler-Film, den Sie dieses Jahr viermal gesehen haben, eine niedrigere oder gar keine Bewertung geben können . Dies ist vermutlich einer von zwei Gründen, warum sie sich entschieden haben, das Sternebewertungssystem zugunsten eines Daumen-hoch-Daumen-unten-Modells zu entfernen. Zum zweiten Grund später mehr.

Aber WIE funktioniert es?

Einfach gesagt: Daten.

Eine Reihe von glücklichen Netflix-Mitarbeitern wird dafür bezahlt, sich alle Titel anzusehen und eine Reihe von bestimmenden Elementen zu notieren, die auftreten. Ein Film wie Wall-E wird beispielsweise wie folgt getaggt: Warmherzig, spärliche Dialoge, satirisch und so weiter. Es können beliebig viele Tags vorhanden sein – je mehr, desto besser.

Dann kommen die Algorithmen ins Spiel. Je mehr Sie Netflix ansehen, desto besser ist es, Ihren Geschmack zu verstehen, indem ein Profil basierend auf wiederkehrenden Tags in den Sendungen erstellt wird, die Sie sich ansehen.

Wenn Sie also Marvels Jessica Jones gesehen haben, die möglicherweise als dunkel markiert ist, unter anderem mit einer starken weiblichen Hauptrolle, ist es sehr wahrscheinlich, dass Orange Is the New Black an die Spitze Ihres Decks kommt.

Jede Kategorie auf Ihrer Titelseite wird basierend auf Ihrem Sehverhalten personalisiert, wodurch Inhalte, die den Mustern entsprechen, die Sie unwissentlich gezeichnet haben, in den Vordergrund gerückt werden. Die Algorithmen berücksichtigen auch spezifische Informationen über den Benutzer – auf welchem ​​​​Gerät Sie sehen und zu welchen Uhrzeiten Sie tendenziell schauen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, hat Yellin ein praktisches Erklärvideo erstellt – sehen Sie es sich unten an.

Warum erhalte ich immer noch Empfehlungen, an denen ich kein Interesse habe?

Dies liegt wahrscheinlich daran, dass Netflix in Bezug auf die Subjektivität des Geschmacks eine entschieden harte Linie eingenommen hat.

Wenn die Personalisierung am besten ist – es geht nicht wirklich um „naja, das ist schlecht, das ist gut“, sagt Yellin, sondern darum, ob das schlecht für diese Person ist, ob das gut für diese Person ist.

Diese Denkweise mag bei der Entscheidung ins Spiel gekommen sein, das 5-Sterne-Bewertungssystem zugunsten von Daumen hoch, Daumen runter zu entfernen. Es ist nicht mehr möglich zu bestimmen, wie andere Netflix-Nutzer zu einer Show stehen – Daumenwerte sind nicht sichtbar, sondern gehen in Richtung einer Übereinstimmungsbewertung, was die Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass Sie einen Titel genießen werden, der auf den oben genannten Algorithmen basiert.

Es ist kein Zufall, dass die Millionen-Pfund-Netflix-Projekte nicht mehr Gefahr laufen, mit einer schlechten Sternebewertung für alle sichtbar zu sein.

Das neue System ermöglicht es Ihnen, Shows, die nur einer relativ kleinen Anzahl von Leuten gefallen haben, allein deshalb zu empfehlen, weil sie einige der gleichen Tags tragen wie die Shows, die Ihnen gefallen.

Geschmack ist subjektiv, aber mit einer Show wie Gypsy, einem Netflix-Original mit Naomi Watts, das Premiere feierte sagen Bewertungen im Juni und war abgesagt innerhalb von zwei Monaten nach dem Debüt ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie dem durchschnittlichen User gefällt, deutlich geringer als bei einer Show wie House of Cards, ihrem Flaggschiff-Drama, das auf breiter Front gut ankam, auch wenn es laut Tagging-System ähnliche Elemente enthält .

Ich mag das Wort abbrechen nicht, weil Gypsy noch viele Jahre im Dienst sein wird. Wir haben uns einfach entschieden, keine weitere Saison zu machen. Und Gypsy wird auch in den kommenden Jahren noch für viele Menschen personalisiert sein, sagt Yellin.

Wird es in Zukunft wahrscheinlich besser?

Es gibt keinen Grund, an der Fähigkeit von Netflix zur Innovation und Verbesserung ihres Dienstes zu zweifeln. Die Empfehlungen verbessern sich stetig – a Twitter-Account für schlechte Netflix-Empfehlungen ausgebrannt im Jahr 2015, nachdem es anscheinend kein gutes Material mehr gab.

Und die Weigerung von Netflix, einen allgemeinen Konsens über die Qualität der Shows zu akzeptieren, könnte in Zukunft weniger problematisch werden, da sich ihre Algorithmen und jede andere Personalisierungstechnologie, die sie in Arbeit haben, verbessern.

Und, wenn Elon Musk geglaubt werden soll , Künstliche Intelligenz könnte zu allem fähig sein. Aber selbst wenn es einen Computeraufstand gibt, wird Ihr MacBook zumindest ein differenzierteres Verständnis Ihrer Beziehung zu Wes Andersons Werk haben.


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Zuletzt aktualisiert am 8. September

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