Wie nutzt Netflix maschinelles Lernen und KI für bessere Empfehlungen?

Mit fast 74 Millionen Abonnenten in den USA und Kanada und 200 Millionen Abonnenten weltweit ist Netflix führend im Streaming-Bereich.

Netflix wurde 1997 als Filmverleih gegründet. Früher verschickten sie DVDs per Post an Kunden und starteten 2007 ihren Online-Streaming-Service. Der Rest ist Geschichte. Derzeit liegt die Marktkapitalisierung des Unternehmens weit über 200 Milliarden US-Dollar und hat einen langen Weg zurückgelegt.

Was ist das Geheimnis hinter ihrem phänomenalen Erfolg?

Einige mögen sagen, dass sie innovativ sein können, während andere vielleicht sagen, dass sie nur erfolgreich sind, weil sie die Ersten waren. Allerdings wissen nicht viele, dass der Hauptgrund für den Erfolg von Netflix darin besteht, dass es begonnen hat, ML zu nutzen, bevor es seine Konkurrenten taten.

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Aber bevor wir darüber sprechen, wie Netflix maschinelles Lernen nutzt, um in der Branche voranzukommen, machen wir uns zunächst mit maschinellem Lernen vertraut:

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen bezieht sich auf das Studium von Computeralgorithmen, die sich automatisch durch Daten und Erfahrung verbessern. Sie führen Aufgaben aus und lernen aus ihrer Ausführung selbst, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Maschinelles Lernen hat zahlreiche Anwendungen in unserem täglichen Leben, wie Bilderkennung, Spracherkennung, Rechtschreibprüfung und Spam-Filterung.

Abgesehen von Netflix gibt es viele andere Unternehmen und Organisationen, die maschinelles Lernen einsetzen, um ihre Abläufe zu verbessern. Dazu gehören Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart usw.

Welche Dinge beeinflusst maschinelles Lernen in Netflix?

Sie wären überrascht zu erfahren, wie tiefes maschinelles Lernen durch die Infrastruktur von Netflix läuft. Von der Benutzererfahrung bis zur Erstellung von Inhalten spielt maschinelles Lernen in fast allen Aspekten von Netflix eine Rolle.

Die Auswirkungen des maschinellen Lernens finden Sie in den folgenden Bereichen von Netflix:

Netflix-Homepage

Wenn Sie Netflix öffnen, werden Sie zuerst mit Ihrer Homepage begrüßt, die mit Sendungen gefüllt ist, die Sie gesehen haben, und Sendungen, die Netflix Ihnen zum Ansehen empfiehlt.

Wissen Sie, wie Netflix bestimmt, welche Sendungen es Ihnen empfehlen sollte?

Sie haben es erraten – sie verwenden maschinelles Lernen.

Netflix verwendet eine ML-Technologie namens „Recommendation Engine“, um Ihnen und anderen Benutzern Sendungen und Filme vorzuschlagen. Wie der Name schon sagt, empfiehlt ein Empfehlungssystem Benutzern Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage verfügbarer Daten.

Netflix hat eines der ausgeklügeltsten Empfehlungssysteme der Welt. Einige der Dinge, die ihre Empfehlungssysteme berücksichtigen, um Ihnen eine Show vorzuschlagen, sind:

1. Ihre ausgewählten Genres (die Genres, die Sie beim Einrichten des Kontos auswählen).
2. Das Genre der Sendungen und Filme, die Sie angesehen haben
3. Die Schauspieler und Regisseure, die Sie gesehen haben.
4. Die Shows und Filme sehen sich Leute mit einem ähnlichen Geschmack an.

Es gibt wahrscheinlich eine Menge anderer Faktoren, die Netflix verwendet, um zu bestimmen, welche Shows zu empfehlen sind. Ihr Ziel: Sie so lange wie möglich am Bildschirm festzuhalten.

Miniaturansichten

Die Thumbnails, die Sie für eine Sendung oder einen Film sehen, sind nicht unbedingt die, die Ihr bester Freund sieht, wenn er durch seine Homepage scrollt.

Netflix verwendet maschinelles Lernen, um zu bestimmen, auf welche Thumbnails Sie die höchste Chance haben, darauf zu klicken. Sie haben unterschiedliche Thumbnails für jede Show und jeden Film, und ihre ML-Algorithmen testen sie ständig mit den Benutzern.

Die Thumbnails, die die meisten Klicks erhalten und das größte Interesse wecken, werden gegenüber denen bevorzugt, die keine Klicks erhalten.

Durch maschinelles Lernen kann Netflix für jede Sendung und jeden Film personalisierte automatisch generierte Miniaturansichten bereitstellen. Das ausgewählte Miniaturbild hängt von Ihren Vorlieben und dem Beobachtungsverlauf ab, um sicherzustellen, dass sie die höchste Chance haben, angeklickt zu werden.

Zum Beispiel kann Riverdale zwei Thumbnails haben, ein ernsthaftes Mystery und ein romantisches. Welches Sie sehen, hängt davon ab, welches Genre Sie am meisten bevorzugen. Wenn Sie auf ein Vorschaubild klicken, erhöhen Sie Ihre Chancen, die Show oder den Film anzusehen. Aus diesem Grund konzentriert sich Netflix stark darauf, Ihnen das Miniaturbild zu zeigen, das Ihnen am besten gefällt.

Die Streaming-Qualität

Was ist das Schlimmste, was passieren kann, wenn Sie sich eine Sendung ansehen? Pufferung.

Pufferung kann ein großes Problem sein, egal welchen Streaming-Dienst Sie verwenden. Die Leute neigen dazu, die Plattform sofort zu verlassen, nachdem sie einige Sekunden gewartet haben, weil sie gepuffert sind. Netflix ist sich dieses Problems bewusst.

Pufferung kann das Erlebnis eines Kunden ruinieren und es Netflix erschweren, seine wertvolle Zeit zurückzubekommen. Darüber hinaus könnte der Kunde die Plattform wechseln und etwas auf den Plattformen seiner Konkurrenten wie Hulu, Amazon Prime, HBO MAX oder Disney+ ansehen.

Sie haben viele Lösungen implementiert, um diesem Problem zu begegnen, darunter maschinelles Lernen.

Durch maschinelles Lernen können sie die Nutzung ihrer Dienste durch ihre Abonnenten genau im Auge behalten. Diese Algorithmen sagen das Sehverhalten ihrer Benutzer voraus, um festzustellen, wann die meisten Leute ihren Dienst nutzen und wann diese Zahl am niedrigsten ist.

Anschließend verwenden sie diese Informationen, um regionale Server, die den Zuschauern am nächsten sind, zwischenzuspeichern und sicherzustellen, dass keine Pufferung (oder minimale Pufferung) auftritt, wenn diese Benutzer den Dienst nutzen.

Der Ort einer Show (oder eines Films)

Netflix ist nicht nur eine Streaming-Plattform zum Zeigen von Filmen und Shows. Sie sind auch eine Produktionsfirma. Die Produktion einzigartiger Inhalte trägt dazu bei, ihren Umsatz und ihre Rentabilität zu steigern.

Bisher hat diese Strategie erstaunlich gut funktioniert, da die Menge an Netflix-Originalinhalten im Laufe der Jahre erheblich zugenommen hat. 2019 produzierten sie 2.769 Stunden Originalinhalte , 80 % mehr als im Vorjahr.

Jede Show benötigt einen Drehort. Netflix verwendet maschinelles Lernen, um zu bestimmen, welcher Drehort für eine bestimmte Show oder einen bestimmten Film perfekt wäre.

Sie verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um die Kosten und Zeitpläne der Crew und Besetzung, die Drehanforderungen (Stadt, Wüste, Dorf usw.), das Wetter, die Möglichkeit, eine Genehmigung zu erhalten, und viele andere relevante Faktoren zu überprüfen. Durch maschinelles Lernen können sie diese zahlreichen Faktoren schnell überprüfen und analysieren, um sicherzustellen, dass sie schnell einen geeigneten Drehort finden.

Die Kreativität

Die wahrscheinlich größte Anwendung des maschinellen Lernens bei Netflix ist die Erstellung von Inhalten. Im Gegensatz zu den meisten Produktionsfirmen verhält sich Netflix wie ein Technologieunternehmen. Sie erstellen Inhalte nicht ausschließlich auf der Grundlage der Kreativität einiger weniger Autoren oder Ersteller von Inhalten. Stattdessen verwenden sie maschinelle Lernalgorithmen, um Marktforschung zu betreiben und herauszufinden, welche Art von Inhalten für ein bestimmtes Marktsegment am besten geeignet ist.

ML-Algorithmen helfen ihnen, den Markttrends einen Schritt voraus zu sein und Shows und Filme für alle zu erstellen. Ihr Ansatz hat ihnen erheblich geholfen, da acht der 10 beliebtesten Original-Videoserien von Streaming-Anbietern in den USA von Netflix stammen.

Ihre Forschung hilft ihnen, in verschiedene Marktsegmente vorzudringen. Beispielsweise würde sich die Inhaltspräferenz von Teenagern drastisch von der von Ehepaaren unterscheiden. Durch gründliche Marktforschung und ML-Implementierung kann Netflix die inhaltlichen Anforderungen einer vielfältigen Zielgruppe erfolgreich erfüllen.

Das Geheimnis ist gelüftet

Jetzt kennen Sie das Geheimnis hinter dem phänomenalen Erfolg von Netflix. Sie nutzen die neuesten Technologien wie maschinelles Lernen und Data Science in fast allen Bereichen ihres Geschäfts.

Dies hilft ihnen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und eine bessere Benutzererfahrung zu bieten. Dies ist ein wichtiger Grund, warum sie der größte Streaming-Dienstleister in den USA sind.

Was halten Sie von Netflix und seinem Einsatz von maschinellem Lernen? Welche maschinelle Lernanwendung fandest du am faszinierendsten?

Mit all den erlernten Fähigkeiten können Sie auch auf anderen Wettbewerbsplattformen aktiv werden, um Ihre Fähigkeiten zu testen und noch mehr praktische Erfahrungen zu sammeln. Wenn Sie mehr über den Studiengang erfahren möchten, besuchen Sie die Seite des Master of Science in Machine Learning & AI und sprechen Sie mit unserem Karriereberater für weitere Informationen.