¿Cómo usa Netflix el aprendizaje automático y la IA para una mejor recomendación?

Con casi 74 millones de suscriptores en EE. UU. y Canadá y 200 millones de suscriptores globales, Netflix es el líder en el campo de la transmisión.

Netflix se fundó en 1997 como un servicio de alquiler de películas. Solían enviar DVD a los clientes por correo y, en 2007, lanzaron su servicio de transmisión en línea. El resto es historia. Actualmente, la capitalización de mercado de la empresa supera con creces los 200.000 millones de dólares y ha recorrido un largo camino.

¿Cuál es el secreto detrás de su éxito fenomenal?

Algunos podrían decir que pueden innovar, mientras que otros podrían decir que tienen éxito solo porque fueron los primeros. Sin embargo, no muchos saben que la principal razón detrás del éxito de Netflix es que comenzó a aprovechar ML antes que sus competidores.

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Pero antes de hablar sobre cómo Netflix ha estado utilizando el aprendizaje automático para salir adelante en la industria, primero familiaricémonos con el aprendizaje automático:

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se refiere al estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de datos y experiencia. Ejecutan tareas y aprenden de su ejecución por sí mismos sin necesidad de intervención humana.

El aprendizaje automático tiene numerosas aplicaciones en nuestra vida diaria, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, la revisión ortográfica y el filtrado de spam.

Además de Netflix, hay muchas otras empresas y organizaciones que utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus operaciones. Estos incluyen Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart, etc.

¿Qué cosas afecta el aprendizaje automático en Netflix?

Te sorprendería saber cuán profundo se ejecuta el aprendizaje automático a través de la infraestructura de Netflix. Desde la experiencia del usuario hasta la creación de contenido, el aprendizaje automático tiene un papel que desempeñar en casi todos los aspectos de Netflix.

Puede encontrar el impacto del aprendizaje automático en las siguientes áreas de Netflix:

Página de inicio de Netflix

Cuando abres Netflix, primero te saludan con tu página de inicio, llena de programas que viste y programas que Netflix te recomienda ver.

¿Sabes cómo determina Netflix qué programas debería recomendarte?

Lo has adivinado: utilizan el aprendizaje automático.

Netflix usa una tecnología ML llamada "motor de recomendación" para sugerirte programas y películas a ti y a otros usuarios. Como sugiere el nombre, un sistema de recomendación recomienda productos y servicios a los usuarios en función de los datos disponibles.

Netflix tiene uno de los sistemas de recomendación más sofisticados del mundo. Algunas de las cosas que sus sistemas de recomendación consideran para sugerirte un programa son:

1. Sus géneros elegidos (los géneros que elige al configurar la cuenta).
2. El género de los programas y películas que has visto.
3. Los actores y directores que has visto.
4. Los programas y películas que ven las personas con gustos similares a los tuyos.

Probablemente hay muchos otros factores que usa Netflix para determinar qué programas recomendar. Su objetivo: mantenerte pegado a la pantalla el mayor tiempo posible.

Miniaturas

Las miniaturas que ve para un programa o película no son necesariamente las que ve su mejor amigo cuando se desplaza por su página de inicio.

Netflix utiliza el aprendizaje automático para determinar en qué miniaturas tiene más posibilidades de hacer clic. Tienen diferentes miniaturas para cada programa y película, y sus algoritmos ML las prueban constantemente con los usuarios.

Las miniaturas que obtienen la mayor cantidad de clics y generan el mayor interés obtienen preferencia sobre las que no reciben clics.

El aprendizaje automático permite que Netflix proporcione miniaturas personalizadas generadas automáticamente para cada programa y película. Su miniatura elegida depende de sus preferencias y el historial de reproducciones para garantizar que tengan la mayor probabilidad de que se haga clic en ellos.

Por ejemplo, Riverdale puede tener dos miniaturas, una seria de misterio y otra romántica. El que verá dependerá del género que prefiera. Hacer clic en una miniatura aumenta sus posibilidades de ver el programa o la película. Es por eso que Netflix se enfoca mucho en mostrarte la miniatura que más te gusta.

La calidad de transmisión

Cuando estás viendo un programa, ¿qué es lo peor que puede pasar? Almacenamiento en búfer.

El almacenamiento en búfer puede ser un gran problema sin importar qué servicio de transmisión utilice. Las personas tienden a salir inmediatamente de la plataforma después de esperar unos segundos debido al almacenamiento en búfer. Netflix es muy consciente de este problema.

El almacenamiento en búfer puede arruinar la experiencia de un cliente y dificultar que Netflix recupere su valioso tiempo. Además, el cliente puede cambiar de plataforma y comenzar a ver algo en las plataformas de sus competidores, como Hulu, Amazon Prime, HBO MAX o Disney+.

Han implementado muchas soluciones para contrarrestar este problema, una de las cuales es el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático les permite vigilar de cerca el uso de sus servicios por parte de sus suscriptores. Estos algoritmos predicen los patrones de visualización de sus usuarios para determinar cuándo la mayoría de la gente usa su servicio y cuándo este número es el más bajo.

Luego, utilizan esta información para almacenar en caché los servidores regionales más cercanos a los espectadores, asegurándose de que no se produzca almacenamiento en búfer (o almacenamiento en búfer mínimo) cuando esos usuarios utilicen el servicio.

La ubicación de un espectáculo (o película)

Netflix no es solo una plataforma de transmisión para mostrar películas y programas. También son una productora. Producir contenido único ayuda a aumentar sus ingresos y rentabilidad.

Hasta ahora, esta estrategia ha funcionado sorprendentemente bien porque, a lo largo de los años, la cantidad de contenido original de Netflix ha aumentado sustancialmente. En 2019 produjeron 2.769 horas de contenido original , un 80% más que el año anterior.

Cada espectáculo requiere un lugar de rodaje. Netflix utiliza el aprendizaje automático para determinar qué ubicación de filmación sería perfecta para un programa o película en particular.

Emplean algoritmos de aprendizaje automático para verificar el costo y los horarios del equipo y el elenco, los requisitos de filmación (ciudad, desierto, pueblo, etc.), el clima, la posibilidad de obtener un permiso y muchos otros factores relevantes. El aprendizaje automático les permite verificar y analizar rápidamente estos numerosos factores, asegurándose de encontrar rápidamente un lugar de disparo adecuado.

La creatividad

Probablemente, la mayor aplicación del aprendizaje automático en Netflix se encuentra en la creación de contenido. A diferencia de la mayoría de las productoras, Netflix se comporta como una empresa tecnológica. No crean contenido basándose únicamente en la creatividad de unos pocos escritores o creadores de contenido. En cambio, utilizan algoritmos de aprendizaje automático para realizar estudios de mercado y encontrar qué tipo de contenido sería el más adecuado para un segmento de mercado en particular.

Los algoritmos de ML los ayudan a mantenerse a la vanguardia de las tendencias del mercado y a crear programas y películas para todos. Su enfoque los ha ayudado sustancialmente, ya que ocho de las 10 series de videos originales más populares de los proveedores de transmisión en los EE. UU. son de Netflix.

Su investigación les ayuda a penetrar en diferentes segmentos del mercado. Por ejemplo, la preferencia de contenido de los adolescentes diferiría drásticamente de la de las parejas casadas. A través de una investigación de mercado exhaustiva y la implementación de ML, Netflix puede satisfacer con éxito los requisitos de contenido de una base de audiencia diversa.

El secreto está fuera

Ahora conoces el secreto detrás del fenomenal éxito de Netflix. Utilizan las últimas tecnologías como el aprendizaje automático y la ciencia de datos en casi todas las áreas de su negocio.

Esto les ayuda a mantenerse por delante de su competencia y ofrecer una mejor experiencia de usuario. Es una razón importante por la que son el mayor proveedor de servicios de transmisión en los EE. UU.

¿Qué opinas sobre Netflix y su uso del aprendizaje automático? ¿Qué aplicación de aprendizaje automático le pareció más intrigante?

Con todas las habilidades aprendidas, también puede activarse en otras plataformas competitivas para probar sus habilidades y obtener aún más experiencia práctica. Si está interesado en obtener más información sobre el curso, consulte la página de la Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA y hable con nuestro asesor profesional para obtener más información.