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看一眼电视剧封面就决定订阅?Netflix如何用AI就能做到?

工作日的晚上,

窗外夜色正肆无忌惮地晕染铺展,

在黄澄澄的灯光下晕晕欲睡,

懒懒地陷在沙发里,什么都不想做。

也许拿一瓶啤酒,

打开电视欣赏一部大片正合适?

——可是宝宝不想花时间读剧情介绍!

怎么破?

答案是——

美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站Netflix——让你看一眼电视剧封面就决定订阅。

设计精良的内容推荐引擎一直是铸就Netflix成功的关键,使用Machine-learning algorithms(机器学习算法),Netflix可以将用户主页上的所有内容,甚至到标题图像,进行针对每个不同用户的个性化设置。

借助人工智能让图像代替文本

视觉皮质层

 

视觉皮质层占人脑的30%,结果是人类处理图像的速度比处理文本自然快6万倍——所以我们都犯过“以貌取人”的错误,不过这也是Netflix提高用户参与度的一个关键战略要素。

Netflix看似拥有无限量的内容,这可能是一把双刃剑。庞大的内容体量会导致Choice Paralysis选择瘫痪——人们有太多的选择,便无法决定要看什么。最终,他们便可能不会选择看,这便突显了Netflix需要一套复杂推荐算法的重要性。

Choice Paralysis 选择困难症

 

“我们没有一项特定产品——因为提供个性化体验,所以我们有的是数以亿计的不同种产品。”公司Machine Learning机器学习总监Tony Jebara说,“我们希望个性化服务不只是推荐出适合个体会员的不同内容,而且可以让会员对我们的推荐深信不疑。”

Tony Jebara

 

IT男拯救世界

Machine learning机器学习驱动Netflix的算法,在公司的整体成功中发挥了巨大作用。通过推荐相关度最高的内容,显着增加了会员参与度,每年为公司节省大约10亿美元。

算法将每个用户的观看习惯和偏好考虑在内后,制定呈现在会员面前的个性化主页和他们最可能感兴趣的优先内容选项。该公司正利用一种名为Interleaving(交叉存取)的方法让系统变得更高效,从一大组初始想法中识别出最有前途的排序算法,然后使用削减算法进行A/B测试。与传统的A/B测试相比,Interleaving交错测试在样本量少的情况下工作得更快。

A/B测试也称为split-testing(对比测试或分离测试),测试网站或在线服务中的两个变量,最后得出哪个变量更符合要求。

Jebara说:“在创新的整个过程中,当团队无法将最好的Machine learning机器学习算法提供给用户时,我们真的会想打自己。”

对DVD封面说NO

Netflix曾经使用由内容合作伙伴提供的通用影片标题图像——它们往往是缩小版本的电影DVD封面,缺乏个性。

为此,公司专门进行了测试,希望了解哪种类型的图像最有可能引起人们的关注。参与度衡量指标包括点击率、合计播放时长以及短时间便跳出的观看次数百分比。

Unbreakable Kimmy Schmidt 打不倒的金咪

 

那些传递出面部表情和以某些特殊人物为特征的图像表现良好,例如,Netflix原创美剧《打不倒的金咪》中的一张主要人物和深受粉丝喜爱的Tituss Burgess在内的合影获得了最多的参与度。

那些为个体用户定制的个性化图像当然获得了最多的关注。

“如果我们知道有人喜欢喜剧——因为他们看过《超级名模》(Zoolander)和《发展受阻》(Arrested Development)这样的喜剧电影或者电视剧,系统便会推荐《心灵捕手给他》,标题图片便是一张Robin Williams罗宾威廉姆斯的照片。”Jebara解释说。

看过很多John Travolta或者Uma Thurman主演的电影?也许这便是在Netflix上看到Pulp Fiction(低俗小说)电影图像被推荐给你的原因。

用图片讲故事

在某种程度上,Netflix总是在讲故事。

“故事是人类的心脏。”Jebara说,“通过故事,我们分享信息,让文化和语言从远古流传到现代——祖先将故事画在山洞的石壁上,现在我们有PowerPoint。”

Netflix将标题图像视为“故事的入口”,正是因为有Machine-learning机器学习算法,公司才可以为用户提供他们会感兴趣的那些故事。

中国企业启示录

当历史以不可逆之势裹挟着清风来袭时,需要找准风口,见机行事。美国Netfilix正愈演愈烈,除了良好的版权环境以外,Netflix利用人工智能选择对观众最有吸引力的封面图片值得中国蓬勃发展中的网络影视企业借鉴。

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