Como a Netflix usa aprendizado de máquina e IA para uma melhor recomendação?

Com quase 74 milhões de assinantes nos EUA e Canadá e 200 milhões de assinantes globais, a Netflix é líder na arena de streaming.

A Netflix foi fundada em 1997 como um serviço de aluguel de filmes. Eles costumavam enviar DVDs aos clientes pelo correio e, em 2007, lançaram seu serviço de streaming online. O resto é história. Atualmente, o valor de mercado da empresa está bem acima de US$ 200 bilhões e percorreu um longo caminho.

Qual é o segredo por trás de seu sucesso fenomenal?

Alguns podem dizer que podem inovar, enquanto outros podem dizer que são bem-sucedidos apenas porque foram os primeiros. No entanto, muitos não sabem que a maior razão por trás do sucesso da Netflix é que ela começou a alavancar o ML antes que seus concorrentes o fizessem.

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Mas antes de falarmos sobre como a Netflix tem usado o aprendizado de máquina para avançar no setor, vamos primeiro nos familiarizar com o aprendizado de máquina:

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina refere-se ao estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente por meio de dados e experiência. Eles executam tarefas e aprendem com sua execução sozinhos, sem necessidade de intervenção humana.

O aprendizado de máquina tem inúmeras aplicações em nossas vidas diárias, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, verificações ortográficas e filtragem de spam.

Além da Netflix, existem muitas outras empresas e organizações que usam aprendizado de máquina para aprimorar suas operações. Estes incluem Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart, etc.

Quais coisas o aprendizado de máquina afeta na Netflix?

Você ficaria surpreso ao saber como o aprendizado de máquina profundo é executado na infraestrutura da Netflix. Da experiência do usuário à criação de conteúdo, o aprendizado de máquina tem um papel a desempenhar em quase todos os aspectos da Netflix.

Você pode encontrar o impacto do aprendizado de máquina nas seguintes áreas da Netflix:

Página inicial da Netflix

Ao abrir a Netflix, você é recebido pela primeira vez com sua página inicial, repleta de programas que assistiu e programas que a Netflix recomenda que você assista.

Você sabe como a Netflix determina quais programas deve recomendar a você?

Você adivinhou – eles usam aprendizado de máquina.

A Netflix usa uma tecnologia de ML chamada “mecanismo de recomendação” para sugerir programas e filmes para você e outros usuários. Como o nome sugere, um sistema de recomendação recomenda produtos e serviços aos usuários com base nos dados disponíveis.

A Netflix tem um dos sistemas de recomendação mais sofisticados do mundo. Algumas das coisas que seus sistemas de recomendação consideram para sugerir um show para você são:

1. Seus gêneros escolhidos (os gêneros que você escolhe ao configurar a conta).
2. O gênero dos programas e filmes que você assistiu
3. Os atores e diretores que você assistiu.
4. Os programas e filmes que pessoas com gosto semelhante ao seu assistem.

Provavelmente, existem muitos outros fatores que a Netflix usa para determinar quais programas recomendar. O objetivo deles: mantê-lo preso à tela o maior tempo possível.

Miniaturas

As miniaturas que você vê para um programa ou filme não são necessariamente aquelas que seu melhor amigo vê quando percorre sua página inicial.

A Netflix usa aprendizado de máquina para determinar em quais miniaturas você tem mais chance de clicar. Eles têm miniaturas diferentes para cada programa e filme, e seus algoritmos de ML os testam constantemente com os usuários.

As miniaturas que recebem mais cliques e geram mais interesse têm preferência sobre aquelas que não recebem cliques.

O aprendizado de máquina permite que a Netflix forneça miniaturas personalizadas geradas automaticamente para cada programa e filme. A miniatura escolhida depende de suas preferências e histórico de visualizações para garantir que eles tenham a maior chance de serem clicados.

Por exemplo, Riverdale pode ter duas miniaturas, uma séria de mistério e uma romântica. O que você verá dependeria de qual gênero você prefere. Clicar em uma miniatura aumenta suas chances de assistir ao programa ou filme. É por isso que a Netflix se concentra fortemente em mostrar a miniatura que você mais gosta.

A qualidade do streaming

Quando você está assistindo a um programa, qual é a pior coisa que pode acontecer? Carregando.

O buffer pode ser um grande problema, não importa qual serviço de streaming você use. As pessoas tendem a sair imediatamente da plataforma depois de esperar alguns segundos por causa do buffering. A Netflix está bem ciente desse problema.

O armazenamento em buffer pode arruinar a experiência de um cliente e dificultar a recuperação do valioso tempo da Netflix. Além disso, o cliente pode mudar de plataforma e começar a assistir algo nas plataformas de seus concorrentes, como Hulu, Amazon Prime, HBO MAX ou Disney+.

Eles implementaram muitas soluções para combater esse problema, uma das quais é o aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina permite que eles fiquem de olho no uso de seus serviços pelos assinantes. Esses algoritmos preveem os padrões de visualização de seus usuários para determinar quando a maioria das pessoas usa seu serviço e quando esse número é o menor.

Em seguida, eles usam essas informações para armazenar em cache os servidores regionais mais próximos dos visualizadores, garantindo que nenhum buffer (ou buffering mínimo) ocorra quando esses usuários usarem o serviço.

A localização de um show (ou filme)

A Netflix não é apenas uma plataforma de streaming para mostrar filmes e programas. Eles também são uma empresa de produção. Produzir conteúdo exclusivo ajuda a aumentar sua receita e lucratividade.

Até agora, essa estratégia funcionou incrivelmente bem porque, ao longo dos anos, a quantidade de conteúdo original da Netflix aumentou substancialmente. Em 2019, produziram 2.769 horas de conteúdo original , 80% a mais que no ano anterior.

Todo show requer um local de filmagem. A Netflix usa aprendizado de máquina para determinar qual local de filmagem seria perfeito para um programa ou filme específico.

Eles empregam algoritmos de aprendizado de máquina para verificar o custo e os horários da equipe e do elenco, requisitos de filmagem (cidade, deserto, vilarejo etc.), clima, possibilidade de obter uma licença e muitos outros fatores relevantes. O aprendizado de máquina permite que eles verifiquem e analisem rapidamente esses vários fatores, garantindo que encontrem rapidamente um local de filmagem adequado.

A Criatividade

Provavelmente, a maior aplicação do aprendizado de máquina na Netflix está na criação de conteúdo. Ao contrário da maioria das produtoras, a Netflix se comporta como uma empresa de tecnologia. Eles não criam conteúdo apenas com base na criatividade de alguns escritores ou criadores de conteúdo. Em vez disso, eles usam algoritmos de aprendizado de máquina para realizar pesquisas de mercado e descobrir qual tipo de conteúdo seria o mais adequado para um determinado segmento de mercado.

Os algoritmos de ML os ajudam a ficar à frente das tendências do mercado e criar programas e filmes para todos. Sua abordagem os ajudou substancialmente, pois oito das 10 principais séries de vídeos originais mais populares de provedores de streaming nos EUA são da Netflix.

Sua pesquisa os ajuda a penetrar em diferentes segmentos de mercado. Por exemplo, a preferência de conteúdo dos adolescentes seria drasticamente diferente daquela dos casais. Por meio de pesquisa de mercado completa e implementação de ML, a Netflix pode satisfazer com sucesso os requisitos de conteúdo de uma base de público diversificada.

O Segredo Saiu

Agora você sabe o segredo por trás do sucesso fenomenal da Netflix. Eles usam as tecnologias mais recentes, como aprendizado de máquina e ciência de dados, em quase todas as áreas de seus negócios.

Isso os ajuda a ficar à frente da concorrência e oferecer uma melhor experiência ao usuário. É uma razão proeminente pela qual eles são o maior provedor de serviços de streaming nos EUA.

O que você acha da Netflix e seu uso de aprendizado de máquina? Qual aplicativo de aprendizado de máquina você achou mais intrigante?

Com todas as habilidades aprendidas, você também pode se tornar ativo em outras plataformas competitivas para testar suas habilidades e obter ainda mais experiência prática. Se você estiver interessado em saber mais sobre o curso, confira a página do Master of Science in Machine Learning & AI e fale com nosso conselheiro de carreira para mais informações.