Netflix превратилась из небольшой компании по прокату DVD-дисков в гиганта индустрии развлечений и стала крупнейшим поставщиком потокового медиаконтента с огромной абонентской базой, насчитывающей более 130 млн. человек по всему миру. Такой успех обусловлен инновационной стратегией компании и отсутствием рекламы, которая обеспечивается исключительно доходами от подписки. Безусловной гарантией сохранения прибыли является то, что зрители остаются довольны контентом, предлагаемым Netflix.
Netflix продолжает разрабатывать программу фильмов и сериалов, основанную на концепции "binge watching", которая заставляет зрителей увлеченно проводить часы перед экраном, приклеившись к нему глазами. И предпосылка оказывается верной: потребители действительно готовы платить за время, проведенное за увлекательным контентом.
Но сегодня нет недостатка в выборе развлечений: потоковое вещание, Интернет, видеоигры, обычное телевидение и огромное количество каналов и сервисов предлагают огромное количество вариантов. До появления киберпространства телевизионные программы требовали особого внимания, чтобы соответствовать ритму жизни зрителей. Новости показывались вечером, когда все возвращались с работы, а перед сном люди наслаждались легкими развлекательными программами и фильмами. Однако при современном разнообразии выбора такой подход уже не годится. Зрители хотят смотреть то, что они хотят, и тогда, когда они хотят. Если им постоянно показывают неинтересные программы, их удовлетворенность будет ниже, и они останутся неудовлетворенными.
Искусственный интеллект Netflix решает важные задачи по созданию и доставке контента. Алгоритмы анализируют данные о предпочтениях и поведении пользователей, чтобы предложить им персонализированный контент, точно соответствующий их интересам и предпочтениям. Используя передовое машинное обучение и аналитику больших данных, Netflix может предугадывать предпочтения зрителей и создавать уникальные рекомендации, которые успешно привлекают и удерживают аудиторию.
Искусственный интеллект также помогает Netflix оптимизировать процесс создания контента. Алгоритмы анализируют данные о популярных жанрах, актерах, сценаристах и режиссерах, что позволяет находить удачные сочетания и создавать новые проекты, способные привлечь внимание и стать хитом.
Искусственный интеллект Netflix используется для прогнозирования того, какие из более чем 10 000 фильмов и сериалов могут вам понравиться. Как только вы закончите просмотр фильма или сериала, на экране телевизора, ноутбука или планшета появятся рекомендации, которые помогут вам выбрать следующий контент.
Первоначально Netflix использовал историю просмотров пользователей на IMDB, чтобы предложить "персональное приложение". Однако со временем компания создала огромную базу данных: только 7 января 2018 года зрители потратили рекордные 350 млн часов на просмотр видео за один день. Поэтому рекомендациям Netflix можно полностью доверять.
Для алгоритмов Netflix все дело в истории просмотров пользователей. Компания разработала и выложила в открытый доступ Vectorflow - библиотеку глубокого обучения для обработки данных. Эта библиотека аналогична рекомендательным сервисам, используемым Amazon (предложения товаров) и Facebook ("Вы можете их знать")."Netflix" присваивает фильмам и сериалам различные теги, которых десятки тысяч: "боевик", "психологический триллер", "главная женская роль" и т.д. Затем сервис проверяет, соответствуют ли теги предпочтениям пользователя. Если определенный хэштег повторяется большим количеством пользователей с похожим профилем или историей просмотров, технология рекомендует контент с тегами другим пользователям со схожими интересами. Рекомендательный сервис также используется для оптимизации других функций, например, качества потокового видео.
Netflix постоянно экспериментирует с новыми методами машинного обучения, позволяющими повысить точность прогнозирования. Эти методы тестируются на небольшой выборке пользователей, а затем внедряются на всей платформе. Если производительность улучшается, то эти методы применяются ко всей сети. Включая в метрики продолжительность просмотра контента в часах и процент оттока пользователей (отказавшихся от подписки из-за отсутствия интересного контента), Netflix помогает постоянно совершенствовать рекомендации.
Для оптимизации потокового вещания и повышения качества видео Netflix использует алгоритмы, которые в режиме реального времени анализируют каждый кадр и определяют наиболее эффективное сжатие с сохранением всех необходимых видеоданных. Алгоритм учитывает различные элементы кадра, такие как освещение и сложность, т.е. степень различия между разными частями кадра. Также важно учитывать, какая информация из предыдущего кадра останется в следующем.
Поэтому Netflix составляет точные рекомендации, основанные на индивидуальных предпочтениях конкретного пользователя и пользователей с похожими профилями. Это помогает компании привлекать новых подписчиков, поскольку она сама производит фильмы и сериалы и теперь лучше понимает, что хотят увидеть ее зрители.
Алгоритмы сжатия ИИ позволяют значительно уменьшить размер файлов для более быстрой загрузки контента. Например, если раньше для просмотра эпизода сериала "Джессика Джонс" требовалось 750 Мбит/с, то теперь достаточно всего 750 Кбит/с. Это позволяет сократить трафик в тысячу раз.
Но самое важное изменение произошло, когда Netflix перешла от модели аренды к модели подписки. Теперь у компании гораздо больше данных, что позволяет ей знать не только то, что смотрят люди, но и то, когда и как они это смотрят. Более эффективные рекомендации помогают сократить отток недовольных подписчиков.
Искусственный интеллект постоянно учится на истории просмотров пользователей и все точнее предсказывает их предпочтения. Netflix также опирается на данные о предпочтениях зрителей при создании своих фильмов и сериалов.
Для воспроизведения высококачественного потокового видео требуется высокая пропускная способность канала, что является ограниченным и ценным ресурсом. Использование искусственного интеллекта позволяет решить эту проблему, передавая только самую важную информацию, тем самым экономя полосу пропускания и обеспечивая оптимальное качество воспроизведения.
