In che modo Netflix utilizza l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per una migliore raccomandazione?

Con quasi 74 milioni di abbonati con sede negli Stati Uniti e in Canada e 200 milioni di abbonati globali, Netflix è il leader nell'arena dello streaming.

Netflix è stata fondata nel 1997 come servizio di noleggio di film. Spedivano i DVD ai clienti per posta e nel 2007 hanno lanciato il loro servizio di streaming online. Il resto è storia. Attualmente, la capitalizzazione di mercato dell'azienda è ben oltre i 200 miliardi di dollari e ha fatto molta strada.

Qual è il segreto del loro fenomenale successo?

Alcuni potrebbero dire di poter innovare, mentre altri potrebbero dire che hanno successo solo perché sono stati i primi. Tuttavia, non molti sanno che il motivo principale del successo di Netflix è che ha iniziato a sfruttare il ML prima dei suoi concorrenti.

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Ma prima di parlare di come Netflix ha utilizzato l'apprendimento automatico per farsi avanti nel settore, prima di tutto prendiamo familiarità con l'apprendimento automatico:

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico si riferisce allo studio di algoritmi informatici che migliorano automaticamente attraverso dati ed esperienza. Eseguono compiti e imparano dalla loro esecuzione da soli senza richiedere l'intervento umano.

L'apprendimento automatico ha numerose applicazioni nella nostra vita quotidiana, come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, i controlli ortografici e il filtro antispam.

Oltre a Netflix, ci sono molte altre aziende e organizzazioni che utilizzano l'apprendimento automatico per migliorare le proprie operazioni. Questi includono Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart, ecc.

Quali cose influisce sull'apprendimento automatico in Netflix?

Saresti sorpreso di sapere come il deep machine learning funziona attraverso l'infrastruttura di Netflix. Dall'esperienza utente alla creazione di contenuti, l'apprendimento automatico ha un ruolo da svolgere in quasi ogni aspetto di Netflix.

Puoi trovare l'impatto dell'apprendimento automatico nelle seguenti aree di Netflix:

Homepage di Netflix

Quando apri Netflix, vieni accolto per la prima volta con la tua home page, piena di programmi che hai guardato e di programmi che Netflix ti consiglia di guardare.

Sai come Netflix determina quali programmi dovrebbe consigliarti?

Hai indovinato: usano l'apprendimento automatico.

Netflix utilizza una tecnologia ML chiamata "motore di raccomandazione" per suggerire programmi e film a te e ad altri utenti. Come suggerisce il nome, un sistema di raccomandazione consiglia prodotti e servizi agli utenti in base ai dati disponibili.

Netflix ha uno dei sistemi di raccomandazione più sofisticati al mondo. Alcune delle cose che i loro sistemi di raccomandazione considerano per suggerirti uno spettacolo sono:

1. I generi che hai scelto (i generi che scegli durante la configurazione dell'account).
2. Il genere degli spettacoli e dei film che hai guardato
3. Gli attori e i registi che hai visto.
4. Gli spettacoli e i film guardano le persone con un gusto simile al tuo.

Probabilmente ci sono un sacco di altri fattori che Netflix utilizza per determinare quali programmi consigliare. Il loro obiettivo: tenerti attaccato allo schermo il più a lungo possibile.

Miniature

Le miniature che vedi per uno spettacolo o un film non sono necessariamente quelle che vede il tuo migliore amico quando scorre la sua home page.

Netflix utilizza l'apprendimento automatico per determinare su quali miniature hai maggiori possibilità di fare clic. Hanno miniature diverse per ogni spettacolo e film e i loro algoritmi ML li testano costantemente con gli utenti.

Le miniature che ottengono il maggior numero di clic e generano il maggior interesse ottengono la preferenza su quelle che non ottengono clic.

L'apprendimento automatico consente a Netflix di fornire miniature personalizzate generate automaticamente per ogni programma e film. La miniatura scelta dipende dalle tue preferenze e dalla cronologia degli orologi per garantire che abbiano la massima possibilità di essere cliccati.

Ad esempio, Riverdale può avere due miniature, una misteriosa e una romantica. Quello che vedrai dipenderà dal genere che preferisci di più. Fare clic su una miniatura aumenta le tue possibilità di guardare lo spettacolo o il film. Questo è il motivo per cui Netflix si concentra molto sul mostrarti la miniatura che vorresti di più.

La qualità dello streaming

Quando guardi uno spettacolo, qual è la cosa peggiore che può succedere? Buffering.

Il buffering può essere un grosso problema, indipendentemente dal servizio di streaming utilizzato. Le persone tendono ad uscire immediatamente dalla piattaforma dopo aver atteso alcuni secondi a causa del buffering. Netflix è ben consapevole di questo problema.

Il buffering può rovinare l'esperienza di un cliente e rendere difficile per Netflix recuperare il suo tempo prezioso. Inoltre, il cliente potrebbe cambiare piattaforma e iniziare a guardare qualcosa sulle piattaforme della concorrenza, come Hulu, Amazon Prime, HBO MAX o Disney+.

Hanno implementato molte soluzioni per contrastare questo problema, una delle quali è l'apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico consente loro di tenere d'occhio l'utilizzo dei propri servizi da parte degli abbonati. Questi algoritmi prevedono i modelli di visualizzazione dei loro utenti per determinare quando la maggior parte delle persone utilizza il loro servizio e quando questo numero è il più basso.

Quindi, usano queste informazioni per memorizzare nella cache i server regionali più vicini ai visualizzatori, assicurando che non si verifichi alcun buffering (o buffering minimo) quando quegli utenti utilizzano il servizio.

La location di uno spettacolo (o film)

Netflix non è solo una piattaforma di streaming per mostrare film e programmi. Sono anche una società di produzione. La produzione di contenuti unici aiuta ad aumentare le entrate e la redditività.

Finora, questa strategia ha funzionato incredibilmente bene perché, nel corso degli anni, la quantità di contenuti originali Netflix è aumentata notevolmente. Nel 2019 hanno prodotto 2.769 ore di contenuti originali , l'80% in più rispetto all'anno precedente.

Ogni spettacolo richiede un luogo di ripresa. Netflix utilizza l'apprendimento automatico per determinare quale luogo di ripresa sarebbe perfetto per uno spettacolo o un film particolare.

Impiegano algoritmi di apprendimento automatico per controllare i costi e i programmi della troupe e del cast, i requisiti di ripresa (città, deserto, villaggio, ecc.), Il tempo, la possibilità di ottenere un permesso e molti altri fattori rilevanti. L'apprendimento automatico consente loro di controllare e analizzare rapidamente questi numerosi fattori, assicurandosi di trovare rapidamente un luogo di ripresa adatto.

La creatività

Probabilmente la più grande applicazione dell'apprendimento automatico in Netflix è nella creazione di contenuti. A differenza della maggior parte delle società di produzione, Netflix si comporta come un'impresa tecnologica. Non creano contenuti basati esclusivamente sulla creatività di alcuni scrittori o creatori di contenuti. Al contrario, utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per condurre ricerche di mercato e trovare quale tipo di contenuto sarebbe il più adatto per un particolare segmento di mercato.

Gli algoritmi ML li aiutano a stare al passo con le tendenze del mercato e a creare programmi e film per tutti. Il loro approccio li ha sostanzialmente aiutati poiché otto delle prime 10 serie di video originali più popolari dei fornitori di streaming negli Stati Uniti sono di Netflix.

La loro ricerca li aiuta a penetrare diversi segmenti di mercato. Ad esempio, la preferenza di contenuto degli adolescenti differirebbe drasticamente da quella delle coppie sposate. Attraverso un'approfondita ricerca di mercato e l'implementazione di ML, Netflix può soddisfare con successo i requisiti di contenuto di una base di pubblico diversificata.

Il segreto è fuori

Ora conosci il segreto dietro il fenomenale successo di Netflix. Usano le ultime tecnologie come l'apprendimento automatico e la scienza dei dati in quasi tutti i settori della loro attività.

Questo li aiuta a stare al passo con la concorrenza e a offrire una migliore esperienza utente. È un motivo importante per cui sono il più grande fornitore di servizi di streaming negli Stati Uniti.

Cosa ne pensi di Netflix e del suo uso del machine learning? Quale applicazione di machine learning hai trovato più intrigante?

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