Les secrets du système de recommandation de Netflix – et pourquoi cela peut ne pas fonctionner pour vous



Au fil des ans, Netflix a consacré beaucoup d'énergie à affiner son système de recommandation afin de faire gagner du temps et de l'intelligence aux utilisateurs, et d'accélérer le chemin vers le film ou l'émission télévisée susceptible de les intéresser au service. le plus long.

Publicité

Si l'on se fie aux statistiques, elles ont plutôt bien réussi. Une grande majorité du temps - environ 80% – les téléspectateurs découvrent leur prochaine frénésie Netflix grâce à la recommandation (par opposition à la recherche sur le site eux-mêmes). Souvent, c'est là qu'il les regarde en face sur leur page d'accueil personnalisée.





Encore, tu n'es pas seul si vous avez l'impression que Netflix ne vous comprend pas vraiment.

Lorsque j'ai commencé chez Netflix il y a 12 ans, nous apprenions à ramper en matière de personnalisation, explique Todd Yellin, vice-président produit de Netflix. Maintenant, je dirais que nous sommes dans notre adolescence. Nous ne sommes toujours pas parfaits - nous sommes loin d'être parfaits. Je pense que nous sommes bons. Je m'efforce pour grand.

Mais comment fonctionnent réellement les recommandations ? Et où sont les défauts ? Consultez notre guide pratique du profane ci-dessous.


Quelle est la théorie derrière le système de recommandation de Netflix ?



Il y a deux idées principales en jeu ici – et elles proviennent toutes deux de ce que Netflix a appris en interrogeant les données des utilisateurs au fil des ans.

Premièrement, ils savent que la plupart de leurs utilisateurs ne veulent pas perdre trop de temps à chercher quelque chose à regarder.

La personne typique ne va pas regarder des milliers de titres, elle va regarder une moyenne de 40 à 50 titres à chaque session donnée, dit Yellin.

Netflix a donc une petite fenêtre dans laquelle piquer votre intérêt, ou risquer de perdre votre attention – leur objectif principal est donc de s'assurer que les premières choses que vous voyez lorsque vous vous connectez sont des titres que vous voulez regarder.

Deuxièmement, ils ont appris en cours de route que ce que les utilisateurs dire sur la façon dont ils utilisent le service et leur comportement réel ne sont pas toujours corrélés.

Beaucoup de gens nous disent qu'ils regardent souvent des films ou des documentaires étrangers. Mais dans la pratique, cela ne se produit pas beaucoup, a déclaré Carlos Gomez-Uribe, ancien vice-président de l'innovation produit de Netflix en une interview avec Wired en 2013 .

De même, ils savent que vous pouvez choisir de noter un documentaire intelligent que vous avez regardé une fois avec 5 étoiles, tandis que vous pouvez donner une note inférieure, ou aucune note du tout, au film d'Adam Sandler que vous avez regardé quatre fois cette année. . C'est probablement l'une des deux raisons pour lesquelles ils ont décidé de supprimer le système de notation par étoiles en faveur d'un modèle pouce levé et pouce baissé. Plus sur la deuxième raison plus tard.

Mais comment ça fonctionne?

En d'autres termes : les données.

Un certain nombre d'employés chanceux de Netflix sont payés pour regarder tous les titres et noter un certain nombre d'éléments déterminants qui se produisent. Par exemple, un film tel que Wall-E est balisé comme suit : chaleureux, dialogue clairsemé, satirique, etc. Il peut y avoir n'importe quel nombre de balises – plus il y en a, mieux c'est.

Ensuite, les algorithmes entrent en jeu. Plus vous regardez Netflix, mieux il vise à comprendre vos goûts en compilant un profil basé sur des balises récurrentes dans les émissions que vous regardez.

lucifer épisode musical

Donc, si vous avez regardé Jessica Jones de Marvel, qui peut être étiquetée comme sombre, avec une forte avance féminine entre autres, il est fort probable qu'Orange Is the New Black viendra au sommet de votre deck.

Chaque catégorie de votre page d'accueil est personnalisée en fonction de votre comportement de visualisation, en poussant au premier plan le contenu qui correspond aux modèles que vous avez dessinés sans le savoir. Les algorithmes prennent également en compte des informations spécifiques sur l'utilisateur - sur quel type d'appareil vous regardez et à quelles heures vous avez tendance à regarder.

Si vous souhaitez en savoir plus, Yellin a réalisé une vidéo explicative pratique – regardez-la ci-dessous.

Pourquoi est-ce que je reçois toujours des recommandations qui ne m'intéressent pas ?

C'est probablement parce que Netflix a adopté une ligne résolument dure en ce qui concerne la subjectivité du goût.

Lorsque la personnalisation est à son meilleur, il ne s'agit pas vraiment de « eh bien, c'est mauvais, c'est bon », dit Yellin, il s'agit de savoir si c'est mauvais pour cette personne, si c'est bon pour cette personne.

Cette ligne de pensée est peut-être entrée en jeu dans la décision de supprimer le système de notation 5 étoiles en faveur des pouces vers le haut, des pouces vers le bas. Il n'est plus possible de déterminer ce que les autres utilisateurs de Netflix pensent d'une émission - les scores au pouce ne sont pas visibles mais vont vers une note de correspondance, ce qui signifie la probabilité que vous appréciez un titre basé sur les algorithmes susmentionnés.

Ce n'est pas un hasard si cela signifie que les projets Netflix d'un million de livres ne risquent plus d'être étiquetés avec une mauvaise note aux yeux de tous.

Le nouveau système permet aux émissions qui n'ont été appréciées que par un nombre relativement restreint de personnes de vous être recommandées uniquement sur la base qu'elles portent certaines des mêmes étiquettes que les émissions que vous aimez.

Le goût est subjectif, mais avec une émission telle que Gypsy, un Netflix Original mettant en vedette Naomi Watts, qui a été créée à dire reviews en juin, et a été annulé dans les deux mois suivant ses débuts, la probabilité que l'utilisateur moyen l'aime est nettement plus faible qu'avec une émission comme House of Cards, leur drame phare qui a été bien reçu dans tous les domaines, même s'il contient des éléments similaires selon le système de tags .

Je n'aime pas le mot annuler, car Gypsy sera au service pendant de nombreuses années à venir. Nous avons juste décidé de ne pas faire une autre saison. Et Gypsy sera toujours personnalisé pour de nombreuses personnes dans les années à venir, dit Yellin.

Est-il susceptible de s'améliorer à l'avenir?

Il n'y a aucune raison de douter de la capacité de Netflix à innover et à améliorer son service. Les recommandations s'améliorent régulièrement - un Mauvais compte Twitter des recommandations Netflix brûlé en 2015, après avoir apparemment manqué de bon matériel.

Et le refus de Netflix d'accepter un consensus général sur la qualité des émissions peut devenir moins un problème à l'avenir, à mesure que leurs algorithmes et toute autre technologie de personnalisation qu'ils ont en cours s'améliorent.

Et, à en croire Elon Musk , l'intelligence artificielle pourrait être capable de tout. Mais même s'il y a un soulèvement informatique, au moins votre MacBook aura une compréhension plus nuancée de votre relation avec l'œuvre de Wes Anderson.


Publicité

Dernière mise à jour le 8 septembre