Netflix每年花1.5亿美金建构推荐演算法

作者:    2020-06-08 08:09:42   273 人阅读  225 条评论
Netflix每年花1.5亿美金建构推荐演算法
Netflix每年花1.5亿美金建构推荐演算法

对于美剧迷来说,Netflix 是个特别的存在,这不仅是因为它推出高品质的原创剧集,而且是它有别于传统电视台的做事方式。

在「纸牌屋」不被传统电视台看好的时候,它一次预订了 13 集,在「女子监狱」尚未上映前,它就预订了第二季。它救回传统电视台抛弃的剧集,包括荒诞家庭喜剧「发展受阻」和黑色侦探剧「谋杀」。它一次放出新剧的所有集数,充分满足观众 binge watching的需求,Netflix 是一家网路公司,传统电视台还在关注不可靠的收视率时,Netflix 已经深入了解每个观众的观影习惯,构建自己的推荐引擎。

如今,Netflix 内容推荐团队的人数达到 300 人,每年花费的资金达到 1.5 亿美元。这些投资的回报也是相当可观的,根据 Gigaom 的报导,Netflix 首席产品官 Neil Hunt 在最近的一次演讲中提到,即使是内容推荐上的微小改进,也会带来收入的大幅攀升。

Neil Hunt 解释说,Netflix 要在极其有限的时间里激起观众兴趣,如果使用者在一至两分钟,或者浏览 20 至 50 个标题后,仍然没有发现感兴趣的内容,他们就会去做别的事情。因此,Netflix 试图为每个人找到最好的内容,包括那些小众的、甚至是极少人关注的东西。

“没有烂片,只有小众片,” Hunt 说。

不过,在 Netflix 向其它国家扩张的时候,它的内容推荐反而成为了一个问题。比如在法国,由于法国人文化保护意识强烈,所以对美国文化的入侵很反感,并且法律也规定,电视、电影和广播中,40% 的内容必须是法国拍摄的。有人还建议说,Netflix 应该让法国执法者了解其推荐演算法,以确保不会偏向美国电影。于是 Netflix 把分部设在阿姆斯特丹,就绕过这些规定,但是,当它在法国推广的时候,还是遭遇到许多的反弹。

Netflix 现在的推荐是考虑到不同市场的,比如,推荐内容时会考虑美国观众与欧洲观众的不同口味。不过,在未来的几个月里,公司会在部分观众里测试全球性的推荐系统。这是因为在推荐小众内容的时候,全球性数据要比地区性数据更为有效。“如果把推荐系统做好的话,我们能够真正地推广一种全球文化。” 他说。

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Netflix每年花1.5亿美金建构推荐演算法
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