Netflix 擁有 2.09 億全球訂閱用戶（截至 2021 年第二季），毫無疑問是最受歡迎的影片串流平台。由於其主要收入來源來自用戶訂閱費，Netflix 重點關注透過個人化影片推薦來提高用戶保留率。該聲明明確表達了其對個性化的承諾：“個性化……使我們不僅能夠擁有一款 Netflix 產品，而且能夠擁有數億種產品：每個會員資料對應一個產品。”讓我們來看看 Netflix 如何透過提供個人化體驗來吸引用戶。
為什麼個性化至關重要？
吸引用戶注意力是影片、社群媒體和電子商務平台的重要目標。用戶在平台上停留的時間越長，看到的廣告就越多，購買產品的可能性就越大。個人化體驗在其中發揮關鍵作用，它會推薦符合用戶興趣的內容，從而使他們在平台上停留更長時間。這不是一件容易的事，因為人類的注意力持續時間很短。研究表明，普通 Netflix 用戶在瀏覽 60 到 90 秒後就會失去興趣。換句話說，如果Netflix無法在這麼短的時間內吸引用戶點擊，他/她很可能會離開到另一個平台。
Netflix 的推薦系統個人化程度如何？
Netflix 採用各種演算法來推薦視頻，並透過其主頁、視頻詳細資料選項卡、電子郵件和用戶通知提供相關資訊。在主頁上，最多有 40 行推薦視頻，這些視頻根據共同主題或類別分組。如下所示，每一行都有一個特定的主題或類別，例如女性主演的電視節目、值得一看的電視節目、西部電視劇等。
來源：Netflix
● 主頁中應包含哪些主題或類別？ （例如，使用者對心理電視劇或獲獎友情劇感興趣嗎？）
● 如何對主題進行排序？
● 每個主題應包含哪些影片？如何對影片進行排名？ （例如，《水行俠》或《玩命關頭》應該在大片類別中排名第一嗎？）
Netflix透過其推薦演算法進行細緻的計算來回答這些問題，其目的是推薦用戶想觀看的影片。將影片按主題/類別進行組織也是 Netflix 的策略性舉措。它不僅方便用戶選擇視頻，還允許 Netflix 透過查看用戶的滾動動作來分析用戶的行為和興趣。當使用者向下捲動時，表示他/她對螢幕上顯示的主題不感興趣；當用戶向左滾動時，表示他/她對主題感興趣，但對排名靠前的節目不感興趣。
一部電影，九張海報
除了首頁之外，每個節目的詳細資訊也為用戶量身定制：
● 應該播放哪個版本的預告片和精彩片段？
● 節目該如何標示？
● 要展示哪個版本的海報（Netflix 稱之為「藝術品」）才能吸引點擊？
Netflix為《紙牌屋》剪輯了10個版本的精彩片段，以滿足不同受眾群體的興趣。僅就《怪奇物語》而言，就有 9 種不同的潛在藝術作品。每個藝術作品版本都凸顯了電影的獨特之處。它可以是劇中著名演員的特寫鏡頭，也可以是經典場景，也可以是最能代表電影的場景。藝術品的選擇是基於過去的使用者行為和興趣。例如，如果您過去看過很多動作/冒險電影，Netflix 在向您介紹新節目時會使用展示動作或激動人心場景的藝術作品。
來源：netflixtechblog.com
即時收集用戶行為數據
如果沒有大量的即時數據，超個人化就不可能實現。 Netflix的推薦演算法根據不同的用戶資料集不斷更新和修改影片推薦，包括：
● 使用者點擊、搜尋的影片內容
● 使用者與影片的交互，包括使用者暫停、重看或離開的位置以及觀看時長等。
● 使用者觀看習慣，包括日期、時間和設備類型
● 使用者未點擊的影片內容（即使用者不感興趣的影片）
● 類似受眾的行為數據
用戶在平台上的一舉一動，無論看起來多麼微不足道，都會被 Netflix 記錄和分析。此外，最近的使用者行為在計算過程中權重更大。
當您點擊影片時，您可以在「播放」按鈕下方看到匹配百分比分數。這是 Netflix 對影片與您興趣的匹配程度的預測。
來源：Netflix
每個用戶都會收到同一影片的唯一百分比分數。這是因為使用者有不同的興趣和觀看習慣。某個影片對於用戶 A 可能“91% 匹配”，但對於用戶 B 則只有“71% 匹配”。
透過鼓勵用戶回饋提高系統準確性
除了收集用戶的即時行為數據外，Netflix 還鼓勵他們就其推薦的相關性提供回饋。這有助於其推薦系統更了解每個使用者的興趣和偏好。用戶可以點擊影片詳細資料標籤上的「拇指向上」（意思是「我喜歡這個」）或「拇指向下」（意思是「不適合我」）按鈕。這會告訴 Netflix 您是否對該影片感興趣，以便它可以相應地更新推薦演算法。
來源：Netflix
Netflix 非常致力於「向合適的人提供合適的內容」。據估計，目前Netflix上80%的用戶觀看時間來自其推薦演算法。數據分析在 Netflix 的成功中發揮著至關重要的作用。過去，它也促成了 Netflix 一些最成功的全球熱門影集（例如《紙牌屋》）的購買。我們將在另一篇文章中分享更多相關內容。
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