Netflix đã dùng thuật toán để thống trị địa hạt giải trí thế nào?

Tranh bởi Dustin Dahlman
Gabby Nguyen | 3 phút đọc

Áp đảo hoàn toàn Oscar 2020 với 24 đề cử, làm mưa làm gió khắp mạng xã hội với hàng loạt tựa phim Hàn original như "Crash Landing On You", "Itaewon Class",.. có thể nói Netflix đã có một khởi đầu 2020 cực kỳ rực rỡ. Với xuất phát điểm là dịch vụ cho thuê băng đĩa và từng bị xem thường khi tham gia sản xuất phim, Netflix đã có cú lội ngược dòng đáng kinh ngạc. Để giải thích cho thành công của Netflix, không thể không nhắc tới bước đi tiên phong trong việc áp dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

1. Không ngừng thử nghiệm để hiểu người dùng

“Bỏ qua những tiêu chí truyền thống về phân khúc khách hàng, Netflix thực sự biết rằng người dùng của họ cần gì.”

(Business Insider)

Sở hữu 10,000 bộ phim trên nền tảng của mình, Netflix đã giúp người dùng tiết kiệm thời gian lựa chọn tựa phim thích hợp với sự hỗ trợ Trí tuệ Nhân tạo. Nếu bạn còn nhớ, sau khi đăng nhập lần đầu vào Netflix, bạn sẽ phải trả lời về các bộ phim mà bạn quan tâm. Bằng việc đi cùng người dùng từ ngày đầu tiên, đến thời điểm hiện tại Netflix đã phân khúc được khoảng 2000 nhóm khác nhau, mà họ gọi đó là "cộng đồng theo thị hiếu". Hành động tưởng vô thưởng vô phạt này lại chính là bước đi đầu tiên của Netflix trong việc hiểu người dùng. Kết hợp với điểm xếp hạng IMDB, Netflix đã xây dựng một bộ dữ liệu khổng lồ về thói quen xem của người dùng. 

Có thể nói rằng, Netflix đã rất biết cách tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ từ người dùng để phân tích thị hiếu.

(Nguồn: Marketing Directo)

Netflix thành công, vì họ biết người dùng của họ cần gì. Họ đã dành đến 6 năm để thử nghiệm và phân tích dữ liệu, hành vi người dùng để cho ra mắt một trong những tác phẩm original thành công nhất: House of Cards. Những thử nghiệm của Netflix đều bắt đầu từ giả thuyết: "Thuật toán/tính năng/thiết kế "A" nào đó sẽ nâng cao sự tương tác của khách hàng, và cuối cùng là giữ chân họ bên sản phẩm." Quá trình cá nhân hoá này được Netflix gọi với cái tên "khoa học tiêu dùng”, dịch vụ streaming này sẽ thử nghiệm những ý tưởng mới trên chính những khách hàng của họ và tìm ra những số liệu mang tính thống kê về sự tương tác của khách hàng với sản phẩm. Việc thử nghiệm này bắt đầu từ việc tìm cách nâng cao tính liên quan của các kết quả tìm kiếm cho đến thiết kế lại giao diện người dùng cho các thiết bị riêng nhằm thêm vào những tính năng mới. 

Giữ chân người dùng ở địa hạt giải trí là một cuộc đua thực sự, đến thời điểm hiện tại Netflix vẫn đang dẫn đầu cuộc đua ấy.

(Nguồn: Study Breaks Magazine)

“Mỗi chúng ta đều là thành viên của một hay nhiều cộng đồng khác nhau. Chúng ta cũng là "sinh vật" phức tạp, ở mỗi khoảng thời gian khác nhau, chúng ta có tâm trạng và xu hướng hành động khác nhau.”

(Netflix)

2. Sức mạnh của thế hệ thuật toán gợi ý mới

“75% người dùng của Netflix xem phim dựa trên những gợi ý của dịch vụ, và chúng tôi muốn con số này phải cao hơn nữa.”

(Netflix)

Netflix đã phát triển và đưa vào kho mã nguồn mở một thư viện học sâu có tên Vectorflow, mục đích chính là để xử lý các dữ liệu thu thập được dựa trên việc xem của khách hàng. Hoạt động giống như tính năng gợi ý sản phẩm của Amazon hay “những người bạn có thể biết" của Facebook, đây chính là hệ thống gợi ý đã làm nên thương hiệu của Netflix. Netflix đã chia nhỏ nội dung phim và chương trình truyền hình, sau đó gắn nhãn (tag) chúng dựa trên các yếu tố riêng lẻ như phim hành động, phim kinh dị tâm lý, nữ anh hùng. Và như bạn đã biết, sẽ có hàng vạn nhãn khác nhau có thể gán cho các phần nội dung riêng lẻ. Sau đó, thuật toán sẽ so sánh cách các nội dung gắn với các nhãn này khớp với sở thích xem của cá nhân như thế nào. Khi nó tìm thấy các nhãn nhất định tương hợp với những khán giả có một hồ sơ nhất định (dựa trên lịch sử xem của họ), nó sẽ gợi ý nội dung đó cho những người khác cũng tương hợp với hồ sơ đó.

Bằng việc đa dạng hoá dữ liệu, Netflix thực sự đạt được thành công trong cá nhân hoá sản phẩm của mình.

(Nguồn: Redwood Algorithms)

Phần lớn các công ty về dịch vụ trên internet đều sử dụng quy trình xử lý hàng loạt cho các case về cá nhân hoá như gợi ý nội dung thích hợp, song Netflix nhận ra quy trình này không đủ nhanh nhạy cho những thời điểm "nhạy cảm" như khi có một bộ phim mới ra mắt hay khi đang có một xu hướng nổi bật nào đó trong cộng đồng. Từ quy trình xử lý hàng loạt, Netflix sử dụng quy trình NRT, hay còn gọi là Quy trình thời gian thực, nhằm đẩy nhanh quá trình này.

2. Một bức ảnh hơn ngàn lời nói

“Để bán một sản phẩm ở nhiều quốc gia, việc chọn hình ảnh đại diện có ngôn ngữ, hiệu ứng và tỷ lệ phù hợp là một trong những điều kiện quan trọng góp phần làm nên thành công của sản phẩm.”

(Nick Nelson, Giám đốc của Netflix)

Tuy nhiên, Netflix cũng không ngừng làm mới mình. Sau nhiều năm nghiên cứu, Netflix đã cho ra đời một thuật toán chọn hình đại diện (thumbnails) cho phim dựa trên sở thích người dùng. Cụ thể, dựa trên thói quen xem phim, thuật toán sẽ xác định sở thích "nhìn" của người dùng, từ đó chọn ra hình đại diện phù hợp. Đối với mỗi bộ phim, một hình ảnh nổi bật riêng sẽ được sử dụng để đề xuất dựa theo thị hiếu của khách hàng, kể cả nếu như hình ảnh đó có những diễn viên chỉ xuất hiện trong một khoảng thời gian cực kỳ ngắn trong phim. Để tạo ra những hình ảnh này, Machine Learning đóng một vai trò cực kỳ quan trọng. Các thuật toán về Computer Vision sẽ liên tục quét trong cả bộ phim và lựa chọn ra những hình ảnh phù hợp nhất được sử dụng để thử nghiệm trong người dùng của họ.

Mỗi tựa phim lại có một cách hiển thị khác nhau trên giao diện tùy thuộc vào thị hiếu của người dùng.

(Nguồn: ICHI Worldwide)

Dựa vào mức độ tương tác, thuật toán sẽ hiểu được rằng người dùng thường nhấn vào hình ảnh chứa khuôn mặt của diễn viên. Bên cạnh đó, sự xuất hiện của nhân vật phản diện trong hình đại diện thu hút hơn vì người dùng thường có xu hướng tập trung vào hình ảnh của những nhân vật “góc cạnh” hơn là những nhân vật hiền lành. Cuối cùng, dựa trên các nghiên cứu về xu hướng nghệ thuật của từng quốc gia, hệ thống sẽ tự lập nhóm người dùng theo khu vực địa lý, kết hợp với các thông tin khác nhằm cho ra một hình đại diện có ngôn ngữ, hiệu ứng và tỷ lệ phù hợp.

Netflix đã tuyên bố sẽ không ngừng cải thiện thuật toán để giữ chân người dùng.

(Nguồn: Off.net.mk)

“Nếu không thu hút được sự quan tâm, chú ý của người dùng trong vòng 90 giây đầu tiên, người dùng có thể sẽ chuyển sang một hoạt động khác.”

(Nick Nelson, Giám đốc của Netflix)

Mọi sự thay đổi dũng cảm đều mang đến thành công. Năm 2018, dịch vụ này có tới 130 triệu lượt theo dõi, gấp 6 lần số lượt đăng ký 7 năm về trước. Tổng giá trị của Netflix tới nay đã lên tới 150 tỷ USD. Rất nhiều người dự đoán rằng, nếu cứ tiếp tục mở rộng hơn nữa, rất có thể trong tương lai Netflix sẽ vượt mặt Disney để trở thành công ty truyền thông giàu có nhất hành tinh. Và tất cả chỉ diễn ra trong vòng 2 thập kỷ với sự cải tiến gấp rút đáng kinh ngạc.

#Netflix #giải trí #machine learning #Trí tuệ nhân tạo

Bài viết liên quan

​Tại sao Spotify lại hiểu gu âm nhạc của bạn đến vậy?

Vuốt phải với ứng dụng hẹn hò dựa trên DNA

LIÊN HỆ

CHÚNG TÔI

Mai Thu (Natasha)
SĐT: 0357 572 556

info@rubikai.com
 

ĐẾN THĂM

CHÚNG TÔI

Thứ 2 - Thứ 6 | 09:00 - 18:30

Tầng 4, Tháp T2, Times Tower,

35 Lê Văn Lương, Thanh Xuân, Hà Nội

 

​THEO DÕI

CHÚNG TÔI

  • White Facebook Icon
  • White YouTube Icon

Website này thuộc quyền sở hữu của Công ty TNHH Nexus FrontierTech Việt Nam