Bagaimana Netflix Menggunakan Pembelajaran Mesin & AI Untuk Rekomendasi Lebih Baik?

Dengan hampir 74 juta pelanggan yang berbasis di AS dan Kanada dan 200 juta pelanggan global, Netflix adalah pemimpin di arena streaming.

Netflix didirikan pada tahun 1997 sebagai layanan persewaan film. Mereka biasa mengirimkan DVD ke pelanggan melalui surat, dan pada tahun 2007, mereka meluncurkan layanan streaming online mereka. Sisanya adalah sejarah. Saat ini, kapitalisasi pasar perusahaan jauh melampaui $200 miliar dan telah berjalan jauh.

Apa rahasia di balik kesuksesan fenomenal mereka?

Beberapa orang mungkin mengatakan bahwa mereka dapat berinovasi, sementara yang lain mungkin mengatakan bahwa mereka berhasil hanya karena mereka yang pertama. Namun, tidak banyak yang tahu bahwa alasan terbesar di balik kesuksesan Netflix adalah karena Netflix mulai memanfaatkan ML sebelum para pesaingnya melakukannya.

Dapatkan Sertifikasi Pembelajaran Mesin Terbaik online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Namun sebelum kita berbicara tentang bagaimana Netflix menggunakan pembelajaran mesin untuk maju dalam industri ini, pertama-tama mari kita mengenal pembelajaran mesin:

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin mengacu pada studi tentang algoritma komputer yang meningkat secara otomatis melalui data dan pengalaman. Mereka melaksanakan tugas dan belajar dari pelaksanaannya sendiri tanpa memerlukan campur tangan manusia.

Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi dalam kehidupan kita sehari-hari, seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, pemeriksaan ejaan, dan pemfilteran spam.

Selain Netflix, ada banyak perusahaan dan organisasi lain yang menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan operasi mereka. Ini termasuk Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart, dll.

Hal Apa yang Mempengaruhi Pembelajaran Mesin di Netflix?

Anda akan terkejut mengetahui seberapa dalam pembelajaran mesin berjalan melalui infrastruktur Netflix. Dari pengalaman pengguna hingga pembuatan konten, pembelajaran mesin berperan di hampir setiap aspek Netflix.

Anda dapat menemukan dampak pembelajaran mesin di area Netflix berikut:

Beranda Netflix

Saat Anda membuka Netflix, Anda pertama kali akan disambut dengan beranda Anda, diisi dengan acara yang Anda tonton dan acara yang direkomendasikan Netflix untuk Anda tonton.

Tahukah Anda bagaimana Netflix menentukan acara apa yang harus direkomendasikan kepada Anda?

Anda dapat menebaknya – mereka menggunakan pembelajaran mesin.

Netflix menggunakan teknologi ML yang disebut "mesin rekomendasi" untuk menyarankan acara dan film kepada Anda dan pengguna lain. Seperti namanya, sistem rekomendasi merekomendasikan produk dan layanan kepada pengguna berdasarkan data yang tersedia.

Netflix memiliki salah satu sistem rekomendasi tercanggih di dunia. Beberapa hal yang dipertimbangkan oleh sistem rekomendasi mereka untuk menyarankan pertunjukan kepada Anda adalah:

1. Genre pilihan Anda (genre yang Anda pilih saat menyiapkan akun).
2. Genre acara dan film yang telah Anda tonton
3. Para aktor dan sutradara yang telah Anda tonton.
4. Acara dan film yang ditonton oleh orang-orang dengan selera yang sama dengan Anda.

Mungkin ada banyak faktor lain yang digunakan Netflix untuk menentukan acara mana yang direkomendasikan. Tujuan mereka: membuat Anda terpaku pada layar selama mungkin.

Gambar kecil

Thumbnail yang Anda lihat untuk acara atau film belum tentu yang dilihat sahabat Anda saat mereka menelusuri beranda mereka.

Netflix menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan thumbnail mana yang paling berpeluang untuk Anda klik. Mereka memiliki thumbnail yang berbeda untuk setiap acara dan film, dan algoritme ML mereka terus-menerus mengujinya dengan pengguna.

Thumbnail yang mendapatkan klik terbanyak dan menghasilkan minat paling banyak mendapatkan preferensi daripada thumbnail yang tidak mendapatkan klik.

Pembelajaran mesin memungkinkan Netflix memberikan gambar mini yang dibuat secara otomatis untuk setiap acara dan film yang dipersonalisasi. Thumbnail pilihan mereka bergantung pada preferensi dan riwayat tontonan Anda untuk memastikan mereka memiliki peluang tertinggi untuk diklik.

Misalnya, Riverdale dapat memiliki dua thumbnail, yang serius misteri dan yang romantis. Yang akan Anda lihat akan bergantung pada genre yang paling Anda sukai. Mengklik gambar mini meningkatkan peluang Anda untuk menonton acara atau film. Inilah sebabnya mengapa Netflix sangat berfokus untuk menunjukkan kepada Anda gambar mini yang paling Anda sukai.

Kualitas Streaming

Ketika Anda sedang menonton acara, apa hal terburuk yang bisa terjadi? Penyangga.

Buffering bisa menjadi masalah besar, apa pun layanan streaming yang Anda gunakan. Orang cenderung langsung keluar dari platform setelah menunggu beberapa detik karena buffering. Netflix sangat menyadari masalah ini.

Buffering dapat merusak pengalaman pelanggan dan menyulitkan Netflix untuk mendapatkan kembali waktu berharga mereka. Selain itu, pelanggan dapat beralih platform dan mulai menonton sesuatu di platform pesaing mereka, seperti Hulu, Amazon Prime, HBO MAX, atau Disney+.

Mereka telah menerapkan banyak solusi untuk mengatasi masalah ini, salah satunya adalah pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin memungkinkan mereka untuk mengawasi penggunaan layanan oleh pelanggan mereka. Algoritme ini memprediksi pola tampilan penggunanya untuk menentukan kapan kebanyakan orang menggunakan layanan mereka dan kapan angka ini paling rendah.

Kemudian, mereka menggunakan informasi ini untuk menyimpan cache server regional yang paling dekat dengan pemirsa, memastikan bahwa tidak ada buffering (atau buffering minimal) yang terjadi saat pengguna tersebut menggunakan layanan tersebut.

Lokasi Pertunjukan (atau film)

Netflix bukan hanya platform streaming untuk menayangkan film dan acara. Mereka juga merupakan perusahaan produksi. Memproduksi konten unik membantu meningkatkan pendapatan dan profitabilitas mereka.

Sejauh ini, strategi ini telah bekerja dengan sangat baik karena, selama bertahun-tahun, jumlah konten asli Netflix telah meningkat secara substansial. Pada tahun 2019, mereka menghasilkan 2.769 jam konten asli , 80% lebih banyak dari tahun sebelumnya.

Setiap pertunjukan membutuhkan lokasi syuting. Netflix menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan lokasi pengambilan gambar yang sempurna untuk acara atau film tertentu.

Mereka menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk memeriksa biaya & jadwal kru & pemain, persyaratan pemotretan (kota, gurun, desa, dll.), cuaca, kemungkinan mendapatkan izin, dan banyak faktor relevan lainnya. Pembelajaran mesin memungkinkan mereka untuk dengan cepat memeriksa dan menganalisis berbagai faktor ini, memastikan mereka dengan cepat menemukan lokasi pemotretan yang sesuai.

Kreativitas

Mungkin aplikasi pembelajaran mesin terbesar di Netflix adalah dalam pembuatan konten. Tidak seperti kebanyakan perusahaan produksi, Netflix berperilaku sebagai perusahaan teknologi. Mereka tidak membuat konten hanya berdasarkan kreativitas beberapa penulis atau pembuat konten. Sebagai gantinya, mereka menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk melakukan riset pasar dan menemukan jenis konten mana yang paling cocok untuk segmen pasar tertentu.

Algoritme ML membantu mereka tetap terdepan dalam tren pasar dan membuat acara dan film untuk semua orang. Pendekatan mereka telah membantu mereka secara substansial karena delapan dari 10 serial video asli paling populer dari penyedia streaming di AS adalah oleh Netflix.

Penelitian mereka membantu mereka menembus segmen pasar yang berbeda. Misalnya, preferensi konten remaja akan berbeda secara drastis dari pasangan yang sudah menikah. Melalui riset pasar yang menyeluruh dan penerapan ML, Netflix dapat berhasil memenuhi persyaratan konten basis pemirsa yang beragam.

Rahasianya Terungkap

Sekarang Anda tahu rahasia di balik kesuksesan fenomenal Netflix. Mereka menggunakan teknologi terbaru seperti pembelajaran mesin dan ilmu data di hampir setiap jalan bisnis mereka.

Ini membantu mereka tetap terdepan dalam persaingan dan menawarkan pengalaman pengguna yang lebih baik. Ini adalah alasan utama mengapa mereka adalah penyedia layanan streaming terbesar di AS.

Apa pendapat Anda tentang Netflix dan penggunaan pembelajaran mesinnya? Aplikasi pembelajaran mesin mana yang menurut Anda paling menarik?

Dengan semua keterampilan yang dipelajari, Anda juga bisa aktif di platform kompetitif lainnya untuk menguji keterampilan Anda dan mendapatkan lebih banyak lagi praktik langsung. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kursus ini, lihat halaman Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI dan bicarakan dengan konselor karir kami untuk informasi lebih lanjut.