ストリーミング サービスは、視聴者が気に入る新しい番組を見つけられるよう懸命に取り組んでいます。しかし、Netflix が「理解できない」と感じているのは、あなただけではありません。
Netflix は長年にわたり、ユーザーの時間と思考力を節約し、サービスに関心を持ち続ける可能性が高い映画やテレビ番組へのルートを迅速に追跡するために、レコメンデーション システムの微調整に多くのエネルギーを注いできました。最長。
エックスメン 見る順番
統計を見る限り、彼らはかなり成功していると言えます。ほとんどの場合 – 約80％ – 視聴者は、（自分でサイトを検索するのではなく）おすすめを通じて次の Netflix の楽しみを見つけます。多くの場合、それは、パーソナライズされたホームページでユーザーの顔を見つめているところにあります。
まだ、 あなたは一人じゃない Netflix では理解できないと感じたら、
私が 12 年前に Netflix に入社したとき、私たちはパーソナライゼーションに関してクロールする方法を学んでいました、と Netflix の製品担当副社長のトッド・イエリンは言います。今、私たちは思春期にいると言えます。私たちはまだ完璧ではありません。完璧からは程遠いのです。私たちは大丈夫だと思います。私は素晴らしいことを目指して努力します。
しかし、レコメンデーションは実際にどのように機能するのでしょうか?そしてどこに欠陥があるのでしょうか？以下の便利な一般向けガイドをご覧ください。
Netflix のレコメンデーション システムの背後にある理論は何ですか?
ここで重要なアイデアが 2 つあります。どちらも、Netflix が長年にわたってユーザー データを調査して学んだことに基づいています。
まず、ほとんどのユーザーが、見たいものを探すのにあまり時間を費やしたくないことを彼らは知っています。
ウォーレンオカルト博物館
典型的な人は何千ものタイトルを見るつもりはなく、与えられたセッションごとに平均 40 ～ 50 のタイトルを見ることになる、と Yellin 氏は言います。
このように、Netflix には、ユーザーの興味をそそる小さなウィンドウがあり、さもなければ注意を失うリスクがあります。そのため、Netflix の主な焦点は、ログオンしたときに最初に表示されるのが、見たいタイトルであることを確認することです。
第二に、彼らはその過程で、どのようなユーザーが 言う ユーザーがサービスをどのように利用するかということと、ユーザーの実際の行動は必ずしも相関するとは限りません。
外国の映画やドキュメンタリーをよく見るという人が多いです。しかし実際には、そのようなことはあまり起こりません、とNetflixの元製品イノベーション担当副社長であるカルロス・ゴメス・ウリベ氏は言います。 2013年のWiredとのインタビュー 。
同様に、1 回観たスマートなドキュメンタリーには 5 つ星を付けることができる一方で、今年 4 回観たアダム・サンドラーの映画には低い評価を付けるか、全く評価を付けない可能性があることを彼らは知っています。 。おそらくこれが、彼らが星評価システムを廃止し、親指を立てる、親指を下げるモデルを選択することを決定した 2 つの理由のうちの 1 つです。 2 番目の理由については後で詳しく説明します。
しかし、それはどのように機能するのでしょうか?
簡単に言えば、データです。
グラハム ワードル
多くの幸運な Netflix 従業員は、すべてのタイトルを視聴し、発生する決定的な要素をいくつでもマークダウンすることで報酬を受け取ります。たとえば、「ウォーリー」などの映画には、温かい雰囲気、まばらな会話、風刺などのタグが付けられます。タグはいくつでも指定できますが、多ければ多いほど良いです。
次に、アルゴリズムが機能します。 Netflix を視聴すればするほど、視聴している番組内で繰り返し表示されるタグに基づいてプロフィールを作成することで、ユーザーの好みをよりよく理解できるようになります。
したがって、ダークというタグが付けられているマーベル映画『ジェシカ・ジョーンズ』を観たことがあるなら、とりわけ強い女性が主人公である『オレンジ・イズ・ザ・ニュー・ブラック』があなたのデッキのトップに来る可能性が非常に高いです。
フロントページのすべてのカテゴリは、ユーザーの閲覧行動に基づいてパーソナライズされており、ユーザーが無意識に引き出しているパターンと一致するコンテンツが最前面に押し出されます。このアルゴリズムでは、ユーザーに関する特定の情報 (どのような種類のデバイスで視聴しているか、どの時間帯に視聴する傾向があるかなど) も考慮されます。
さらに詳しく知りたい場合は、Yellin が便利な説明ビデオを作成しました。以下をご覧ください。
興味のない推奨事項がまだ表示されるのはなぜですか?
シムズ 4 アップデート
これは、Netflix が好みの主観に関して明らかに強硬な姿勢をとっているためと考えられます。
パーソナライゼーションが最高の状態にあるとき、それは「まあ、それは悪い、それは良い」ということではなく、それがこの人にとって悪いかどうか、この人にとって良いかどうかが重要だとイエリン氏は言います。
この考え方は、5 つ星の評価システムを廃止し、サムアップ、サムダウンを支持する決定に影響を与えた可能性があります。他の Netflix ユーザーが番組についてどのように感じているかを判断することはもはや不可能です。親指スコアは表示されませんが、前述のアルゴリズムに基づいてタイトルを楽しむ可能性を示す一致評価に向けられます。
ベイカー街探偵団 ジョジョ・マッカリ
これは、数百万ポンドの Netflix プロジェクトが、誰もが見ることができる低評価のラベルが付けられるリスクがなくなったことを意味するのは偶然ではありません。
新しいシステムでは、比較的少数の人にしか好かれていない番組を、あなたの好きな番組と同じタグが付いているという理由だけで、あなたに推薦することができます。
好みは主観的なものですが、ナオミ・ワッツ主演のNetflixオリジナル作品『ジプシー』のような番組では、 悲惨なレビュー 6月に、そして キャンセル デビューから 2 か月以内に平均的なユーザーがそれを気に入る確率は、たとえタグ付けシステムによれば同様の要素が含まれていたとしても、全体的に好評を博した主力ドラマである『ハウス・オブ・カード』のような番組よりも大幅に低くなります。 。
ジプシーは今後何年もサービスを続けることになるので、キャンセルという言葉は好きではありません。我々は次のシーズンをやらないことを決めただけだ。そして、ジプシーは今後何年にもわたって多くの人々にとって個人的なものになるだろうとイエリン氏は言います。
今後改善される可能性はありますか？
Netflix がサービスを革新し、改善する能力を疑う理由はありません。推奨事項は着実に改善されています。 不適切な Netflix のおすすめの Twitter アカウント 2015年に燃え尽き、良い素材が尽きたかに見えた。
そして、Netflixが番組の品質に関する一般的な合意を受け入れることを拒否していることは、同社のアルゴリズムや開発中のその他のパーソナライゼーション技術が改善されるにつれて、将来的には問題ではなくなるかもしれない。
そして、 イーロン・マスクが信じられるなら 、人工知能は何でもできるかもしれません。しかし、たとえコンピューターの反乱があったとしても、少なくともあなたのMacBookは、あなたとウェス・アンダーソンの作品との関係をより微妙に理解できるでしょう。
最終更新日：9月8日