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沉迷于 Netflix? Netflix 的个性化策略如何让您持续观看

沉迷于 Netflix? Netflix 的个性化策略如何让您持续观看

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Netflix 拥有 2.09 亿全球订阅用户(截至 2021 年第二季度),毫无疑问是最受欢迎的视频流媒体平台。由于其主要收入来源来自用户订阅费,Netflix 重点关注通过个性化视频推荐来提高用户保留率。该声明明确表达了其对个性化的承诺:“个性化……使我们不仅能够拥有一款 Netflix 产品,而且能够拥有数亿种产品:每个会员资料对应一个产品。”让我们来看看 Netflix 如何通过提供个性化体验来吸引用户。

为什么个性化至关重要?

吸引用户注意力是视频、社交媒体和电子商务平台的重要目标。用户在平台上停留的时间越长,看到的广告就越多,购买产品的可能性就越大。个性化体验在其中发挥着关键作用,它会推荐符合用户兴趣的内容,从而使他们在平台上停留更长时间。这不是一件容易的事,因为人类的注意力持续时间很短。研究表明,普通 Netflix 用户在浏览 60 到 90 秒后就会失去兴趣。换句话说,如果Netflix无法在这么短的时间内吸引用户点击,他/她很可能会离开到另一个平台。

Netflix 的推荐系统个性化程度如何?

Netflix 采用各种算法来推荐视频,并通过其主页、视频详细信息选项卡、电子邮件和用户通知提供相关信息。在主页上,最多有 40 行推荐视频,这些视频根据共同主题或类别分组。如下所示,每一行都有一个特定的主题或类别,例如女性主演的电视剧、值得一看的电视剧、西部电视剧等。

Source: Netflix

来源:Netflix

● 主页中应包含哪些主题或类别? (例如,用户对心理电视剧或获奖友情剧感兴趣吗?)

● 如何对主题进行排序?

● 每个主题中应包含哪些视频?如何对视频进行排名? (例如,《海王》或《速度与激情》应该在大片类别中排名第一吗?)

Netflix通过其推荐算法进行细致的计算来回答这些问题,其目的是推荐用户想观看的视频。将视频按主题/类别进行组织也是 Netflix 的一项战略举措。它不仅方便用户选择视频,还允许 Netflix 通过查看用户的滚动动作来分析用户的行为和兴趣。当用户向下滚动时,表明他/她对屏幕上显示的主题不感兴趣;当用户向左滚动时,意味着他/她对主题感兴趣,但对排名靠前的节目不感兴趣。

一部电影,九张海报

除了首页之外,每个节目的详细信息也为用户量身定制:

● 应该播放哪个版本的预告片和精彩片段?

●  节目应该如何标注?

● 应展示哪个版本的海报(Netflix 称之为“艺术品”)才能吸引点击?

Netflix为《纸牌屋》剪辑了10个版本的精彩片段,以满足不同受众群体的兴趣。仅就《怪奇物语》而言,就有 9 种不同的潜在艺术作品。每个艺术作品版本都凸显了电影的独特之处。它可以是剧中著名演员的特写镜头,也可以是经典场景,也可以是最能代表电影的场景。艺术品的选择是基于过去的用户行为和兴趣。例如,如果您过去看过很多动作/冒险电影,Netflix 在向您介绍新节目时会使用展示动作或激动人心场景的艺术作品。

Source: netflixtechblog.com

资料来源:netflixtechblog.com

实时收集用户行为数据

如果没有大量的实时数据,超个性化就不可能实现。 Netflix的推荐算法根据不同的用户数据集不断更新和修改视频推荐,包括:

● 用户点击、搜索的视频内容

● 用户与视频的交互,包括用户暂停、重看或离开的位置以及观看时长等。

● 用户观看习惯,包括日期、时间和设备类型

● 用户未点击的视频内容(即用户不感兴趣的视频)

● 相似受众的行为数据

用户在平台上的一举一动,无论看起来多么微不足道,都会被 Netflix 记录和分析。此外,最近的用户行为在计算过程中权重更大。

当您点击视频时,您可以在“播放”按钮下方看到匹配百分比分数。这是 Netflix 对视频与您兴趣的匹配程度的预测。

Netflix’s prediction

来源:Netflix

每个用户都会收到同一视频的唯一百分比分数。这是因为用户有不同的兴趣和观看习惯。某个视频对于用户 A 可能“91% 匹配”,但对于用户 B 则只有“71% 匹配”。

通过鼓励用户反馈提高系统准确性

除了收集用户的实时行为数据外,Netflix 还鼓励他们就其推荐的相关性提供反馈。这有助于其推荐系统更好地了解每个用户的兴趣和偏好。用户可以单击视频详细信息选项卡上的“拇指向上”(意思是“我喜欢这个”)或“拇指向下”(意思是“不适合我”)按钮。这会告诉 Netflix 您是否对该视频感兴趣,以便它可以相应地更新推荐算法。

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来源:Netflix

Netflix 非常致力于“向合适的人提供合适的内容”。据估计,目前Netflix上80%的用户观看时间来自其推荐算法。数据分析在 Netflix 的成功中发挥着至关重要的作用。过去,它还促成了 Netflix 一些最成功的全球热门剧集(例如《纸牌屋》)的购买。我们将在另一篇文章中分享更多相关内容。

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