netflix
Aktualno

Algoritem naš vsakdanji – Netflix

Da se z neko serijo ali filmom na Netflixu 99-odstotno »ujemate«, seveda ni naključje. Tako je »preračunal« njegov algoritem. Vendar pa tudi ta včasih zelo zgreši.

Netflixov priporočilni algoritem se »uči« na podlagi ogledanih serij ali filmov in njihovih ocen (tako vaših ocen kot ocen uporabnikov z podobnim okusom kot vi). Algoritem »Because you Watched« priporoča serije na podlagi serij s podobnimi metapodatki. Rezultat je očiten. Netflix in podobni ponudniki so tudi glavni »krivci« za nastanek fenomena verižnega gledanja serij oziroma »binganja«, kjer so gledalci kot spužve za dodatne epizode. Saj poznate tisto laž »še to epizodo pogledam, pa grem spat«.

Čas, ki ga uporabniki preživijo na Netflixu, temu predstavlja pomemben KPI. Pove mu, koliko naročnikov bo ostalo in koliko odšlo. Več časa, ko gledalca zadrži na platformi, večja je verjetnost, da postane oziroma ostane naročnik (prvi mesec je naročnina brezplačna). Da pa občinstvo pretirava z gledanjem tvojih vsebin – in pri tem na primer pozabi na brskanje po družbenih omrežjih –, je lahko le pobožna želja vsakega oglaševalca.

Dober algoritem v kombinaciji z odličnim uporabniškim vmesnikom

Netflix ima po mnenju Denisa Oštirja, direktorja globalnega poslovnega razvoja za platformo Vidaa pri Hisensu, enega boljših priporočilnih algorimov v industriji. Še bolj kot sam algoritem pa je zanj Netflix učinkovit pri njegovi implementaciji v uporabniški vmesnik. Kot pravi, ti preprosto ne da miru. »Vedno najde nekaj, kar je vredno pogledati, pa naj bo to po koncu filma ali na domačem zaslonu. Uspešno so implementirali tudi »neskončni drs« (ang. infinite scroll, op. p.), ki deluje celo v obe smeri, in ga prav tako polni njihov priporočilni algoritem, ter predogled vsebine (ang. content preview, op. p.), ki uporabnika posrka v spremljanje vsebine, tudi če je nanjo zgolj naletel,« ugotavlja Oštir. Poudarja, da ima Netflix pri priporočilnem algoritmu dve veliki prednosti pred konkurenco. »Najprej to, da je to platforma s plačljivo vsebino, kar pomeni, da je njihov edini cilj zadovoljstvo uporabnika. Uporabnik do priporočilnega algoritma pride le takrat, ko je že plačal, zato prodaja ni v prvem planu. Kot drugo pa imajo – za razliko od denimo YouTuba – popoln nadzor nad vsebino, kar pomeni, da na njej ni neprimerne vsebine, h kateri bi te lahko pripeljal.«

Netflix ne zna ali pa noče ločiti med kakovostnimi produkcijami in podpovprečnimi serijami

»Koliko lahko zaupaš Netflixu? Precej. Težave pa nastopijo, ko si na primer ogledaš italijansko serijo Subura – mafija in te reči – in ti potem začne ponujati filme in serije v italijanskem jeziku, ker aplikacija ne razume točno, ali te zanima mafija ali pa morda vse italijanske vsebine,« ugotavlja Marjan Novak, svetovalec pri Marketing magazinu. Podobno opaža pri pri izboru vohunskih filmov in serij. »Netflix ne zna ali pa noče ločiti med kakovostnimi produkcijami in podpovprečnimi serijami, ki se tvojega izbora dotaknejo v tematiki, ne pa tudi želeni kakovosti. Čeprav sem velik fen serije Crown, predvsem zaradi odlične produkcije, pa to še ne pomeni, da me britanska monarhija zanima kar povprek.«

Še neizpopolnjena platforma

Digitalni, podatkovno gnan pristop, ki je značilen za digitalne medije ter omogoča ciljan, v uporabnika usmerjen marketing, je po mnenju Igorja Malija, operativnega direktorja v iPROM-u, ključna razlikovalna prednost, ki loči klasične medije od digitalnih, med katere sodijo tudi platforme OTT (ang Over-the-Top ali dostava televizijskih vsebin preko interneta, op.p.) in platforme za pretočne video vsebine. S spremljanjem medijske potrošnje uporabnika omogočajo napovedovanje njegovega vedenja in želja ter posledično ponudbo prilagojenih vsebin, bodisi v obliki priporočil bodisi oglasov, ki so za posameznega uporabnika pomembni. »Ponudnik storitev pretočnega videa Netflix do neke mere deluje podobno kot digitalni oglaševalski ekosistemi. Zbira in obdeluje podatke, opazuje naše vedenje, čas in način uporabe, beleži naša zanimanja ter skupaj z analizo naših navad in navad nam podobnih uporabnikov gradi t. i. interesne profile. Na osnovi teh profilov nam predlaga vsebine. Z uporabo napredne analitike, metod strojnega učenja in umetne inteligence je ciljanje, tako s komercialnimi kot drugimi vsebinami, vedno bolj natančno,« pojasnjuje Mali. Oglaševalci danes po njegovih opažanjih tako že večino medijskih sredstev usmerjajo v programatično oglaševanje, ki omogoča realnočasovno prilagajanje oglaševanja glede na cilje in dosežene rezultate, ne glede na to, ali posameznik gleda video, bere novice na računalniku, televiziji ali mobilnem telefonu, in ne glede na njegovo fizično lokacijo. »Napredne tehnološke rešitve in algoritmi, ki jih navsezadnje pišemo ljudje, pa niso vsemogočni. Omeniti velja, da vse platforme še niso povezane med sabo in tako beležijo le delni digitalni odtis posameznika.«

Intervju

sasa gnezda
22. 04. 2024

V podjetju Mediade tudi letos pripravljajo Konferenco internega komuniciranja KIK 2024,…

Nekje sem zasledila misel, da je komunikacija mehka veščina, a da je zanjo treba trdo delati. Interna komunikacija se ne zgodi sama od sebe – vsaj ne…

zz
20. 04. 2024

PandaChat, slovenska rešitev, ki z UI poenostavlja iskanje po obsežnih podatkovnih…

Pričakujete lahko, da bo PandaChat vedno znova presenečal s kreativnimi in inovativnimi funkcionalnostmi. Spremljamo trg, razmišljamo in si…

Življenje z znaMMkami
15. 04. 2024

Rubrika Življenje z znaMMkami je ena najbolj branih v MM-u, zato jo objavljamo tudi na…

Prisegam na humor, igro besed in čustva … »Kupijo« me tudi nizkoproračunski oglasi z dobro idejo.

Naši avtorji