La recette de Netflix pour des flux personnalisés

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La recette de Netflix pour des flux personnalisés

Dans le scénario contemporain des services à la demande, Netflix s’est imposé comme l’un des principaux acteurs. Qu’il s’agisse des Millennials ou de la Gen-Z, ce service est très rapidement devenu une partie de notre vie quotidienne. Mais dans ce monde hautement compétitif, il ne faut guère de temps pour que les gens se lassent d’une chose et passent à une autre.

Afin d’éviter cela et de satisfaire ses utilisateurs, Netflix, en plus de fournir un contenu de haute qualité, offre à ses utilisateurs une expérience plus personnalisée et connectée.

Nous allons examiner cette stratégie de Netflix qui permet à ses utilisateurs de rester accrochés à ses services.

Le pouvoir des recommandations

source : scholarshipowl.com

Les recommandations font partie intégrante du mécanisme utilisé par Netflix pour créer des flux personnalisés. Nous savons tous qu’elles ont fait partie de notre monde réel bien avant d’être introduites dans le monde virtuel.

Les gens font des recommandations sur la base de leurs expériences personnelles, et Netflix utilise une base similaire. La seule différence est l’utilisation de la technologie au lieu des personnes.

Les œuvres d’art magiques

Les œuvres d’art constituent l’un des aspects importants et uniques du système de recommandation. C’est un phénomène largement connu qu’une sensation visuelle attire notre attention plus fortement qu’un texte ne le fera jamais.

En gardant ce facteur à l’esprit, l’équipe des services créatifs de Netflix, ainsi que les partenaires du studio et l’équipe de conception interne, ont commencé à travailler sur la préparation de diverses conceptions artistiques pour accompagner le titre et la description de la série. Afin de fournir aux utilisateurs un flux plus personnalisé, les œuvres d’art qu’ils voient sur les émissions sont différentes selon les personnes.

Par exemple, une série comme Stranger things, au lieu d’avoir une seule photo de couverture, en aura plusieurs, et deux personnes verront des illustrations différentes pour la même série.

Ces illustrations sont à nouveau basées sur le type de visuels qui attirent l’utilisateur et qui l’incitent à cliquer dessus. Ces œuvres personnalisées sont soumises à divers processus avant d’arriver sur les fils d’actualités du spectateur. L’un de ces processus est le test A/B.

En termes très simples, ce test permet d’établir une comparaison entre deux choses. Dans le cas d’une œuvre d’art, deux variantes sont créées pour le même sujet, puis elles sont mises à l’épreuve en voyant quelle variante obtient une meilleure réponse.

Cela aide à comprendre les différents aspects psychologiques et comportementaux de ce qui retient l’attention d’une personne et peut être utilisé pour préparer un flux plus addictif. Vous pouvez toujours vous informer sur les prix et les tendances des prix de Netflix sur PriceListo.

Le contenu que vous voyez

source : 929thebull.com

Grâce à l’intelligence artificielle, divers algorithmes recueillent des informations sur les goûts de l’utilisateur. Ils prennent en compte différents paramètres tels que l’historique des montres de l’utilisateur et l’heure de la journée.

Ces recommandations continuent d’évoluer en fonction des goûts changeants de l’utilisateur et sont affichées sous la forme de rangées catégorisées. Ces rangées sont elles-mêmes divisées en différents genres qui comprennent non seulement les grandes catégories bien connues de romance, drame, thriller, etc. mais qui se concentrent également sur les détails infimes qui attirent l’attention de l’utilisateur.

Algorithmes et IA

Netflix, afin d’offrir aux téléspectateurs une expérience personnalisée, utilise divers algorithmes d’apprentissage automatique. Parmi ces multiples algorithmes, certains sont importants…

1. Filtrage collaboratif

Un outil très commun mais essentiel, le filtrage collaboratif est utilisé pour construire des systèmes de recommandation qui aident à donner des suggestions aux utilisateurs sur la base des préférences du groupe de goût auquel l’utilisateur appartient.

Ce type de technique permet de créer une liste de suggestions classées qui est complètement indépendante de l’âge de l’utilisateur ou du genre de la série, mais qui est plutôt basée sur l’évaluation qu’une émission particulière a obtenue. Lorsque ce modèle d’évaluation est reconnu, les personnes qui ont des modèles assez similaires sont regroupées pour fournir des recommandations de contenu similaires.

L’algorithme de ce filtrage est généralement de deux types : basé sur la mémoire et basé sur le modèle. Le premier implique deux autres techniques : basée sur l’utilisateur et basée sur l’article. Une société comme Netflix travaille davantage sur le filtrage basé sur les éléments, car il est comparativement plus rapide et plus efficace. La principale raison en est que l’évaluation d’un élément particulier est plus stable que l’évaluation donnée par un utilisateur à différents éléments.

2. Bandits contextuels

source : inc.com

Ce modèle peut être considéré comme une alternative à la technique du test A/B. Le bandit contextuel utilise essentiellement des informations contextuelles pour regrouper diverses personnes dans différents groupes.

Ces informations contextuelles vont de l’emplacement géographique à l’heure de la journée en passant par les saisons, ce qui permet de préparer des groupes recommandés à un certain groupe de personnes en fonction de leur situation et de leurs préférences.

Ce type de test montre son efficacité par l’adaptation et l’exploration, ce qui est une composante nécessaire lorsqu’il s’agit de Netflix, car les goûts et les dégoûts d’une personne ne restent pas statiques.

3. Modèle causal

Ce type de modèle s’appuie davantage sur les techniques de probabilité qui permettent de prédire les schémas comportementaux de diverses personnes. Apparue dans les années 1920, cette technique fait des merveilles lorsqu’il s’agit de déterminer les préférences et les choix de divers groupes de personnes.

Malgré ses avantages, l’incorporation de ce type de modèle dans le système est plus difficile car il n’est pas aussi adaptable et évolutif que les autres modèles.

4. Réseaux neuronaux

Ces réseaux se réfèrent essentiellement aux divers algorithmes qui aident à identifier la relation entre divers ensembles de données et à créer une sortie qui est flexible aux entrées changeantes.

Ce type de modèle récupère des informations et fait des prédictions en fonction des caractéristiques des utilisateurs et des articles/spectacles qu’ils choisissent. Les préférences passées d’une personne et ses choix actuels contribuent également à l’élaboration de sorties résultant de ce type de réseaux.

Dans le scénario actuel, où tout le monde se dirige vers ces services de streaming et a de multiples options à choisir, il devient très important pour Netflix de fournir quelque chose de plus et de mieux à ses utilisateurs.

Qu’il s’agisse de fournir des pages personnalisées à chaque personne utilisant le compte Netflix ou de créer des algorithmes qui facilitent la navigation et la recherche pour les utilisateurs, la société a réussi à s’imposer comme un concurrent solide dans ce secteur du divertissement en constante évolution.

En résumé, Netflix utilise très efficacement toutes ses ressources pour construire une certaine forme d’autorité en tant que fournisseur de services à la demande où chaque spectateur fait l’expérience d’un flux personnalisé qui non seulement satisfait l’utilisateur mais profite également à l’entreprise.