Что такое совпадение на netflix
5 простых советов по управлению тем, что вы смотрите на Netflix
В дополнение к Netflix, предоставляющему вам множество потокового контента, он также имеет несколько функций, которые также помогут вам управлять тем, что вы смотрите. Однако без ручной настройки некоторые из этих функций могут быть скорее раздражающими, чем полезными.
В этой статье мы дадим несколько простых советов по управлению тем, что вы смотрите на Netflix. Что должно помочь вам получить больше от потокового сервиса.
1. Заказывать заголовки вручную в «Моем списке»
Ваша личная очередь Netflix, Мой список, собирает отобранные шоу, которые вы смотрите, или шоу, которые вы хотите посмотреть. Этот список создан вами.
Если вы хотите узнать, как добавлять фильмы в Netflix, нажмите + знак внутри каждого окна фильма. Это добавит этот кусок контента в вашу очередь.
После добавления вы можете просматривать названия в своем списке или просматривать их позже. По умолчанию Netflix автоматически помещает шоу, которые вы, скорее всего, будете смотреть, вверху списка.
Однако, если вы находитесь в США и не хотите использовать автоматическую систему заказов Netflix, вы можете переключиться на заказанный вручную список.
Чтобы переключиться на заказанный вручную список:
После этого вы увидите экран, который предоставит вам возможность вручную упорядочить ваш список.
Когда вы закончите, нажмите Сохранить,
Ознакомьтесь с нашим руководством по Netflix
чтобы узнать больше о «Моем списке» и других интересных возможностях Netflix.
2. Удалить контент из «Продолжить просмотр»
Раздел «Продолжить просмотр» на домашнем экране Netflix не всегда очень полезен.
Хотя это прекрасно работает, если вы хотите найти точный эпизод и метку времени, где вы остановились в телешоу, всегда есть случаи, когда вы намеренно не закончили серию.
Возможно, фильм, который вы начали смотреть, не был одним из лучших, которые вы когда-либо видели. Возможно, синопсис дал вам ложные ожидания.
Вот как удалить Продолжайте смотреть на Netflix:
Когда вы нажимаете на Просмотр активностивы увидите ежедневную разбивку, отражающую использование вами Netflix.
внутри Просмотр активности, вы можете скрыть название, нажав на / расположен справа от каждого куска контента. Это означает, что фильм или телешоу на Netflix будут удалены из Продолжайте смотреть,
Кроме того, когда вы нажимаете на /эта запись удаляется со всех ваших устройств. Однако это может занять до 24 часов.
И если вы случайно избавитесь от названия, не волнуйтесь. Просто найдите в этом каталоге каталог Netflix, а затем воспроизведите его начало. Это добавит это телешоу или фильм обратно в ваш Продолжайте смотреть раздел.
Подобные простые трюки помогли Netflix управлять моей учетной записью, и они также помогут вам управлять своей учетной записью.
NB: Аккаунты Netflix Kids не предлагают возможность стереть просмотр. Кроме того, Netflix не будет использовать скрытый заголовок, чтобы рекомендовать другой контент для просмотра.
3. Отключите функцию автозапуска Netflix
Когда вы заканчиваете просмотр эпизода в сериале, Netflix автоматически воспроизводит эпизод после него. Хотя эта функция автозапуска может быть невероятно полезной, она также может стимулировать беспроблемный просмотр. Если вы пользуетесь ограниченным тарифным планом, это отслеживание может также нанести ущерб вашему денежному потоку.
Чтобы отключить автозапуск:
Как только вы нажмете на Настройки воспроизведенияВы увидите простой интерфейс.
В этом интерфейсе будет два раздела: Автозапуск управления и Использование данных на экран:
Чтобы отключить автозапуск, снимите флажок с надписью Автозапуск следующего эпизода в серии на всех устройствах,
Вы можете снять галочку Предварительный просмотр автозапуска при просмотре на всех устройствах, тоже.
Кроме того, вы можете настроить использование данных, пока вы там. Каждая возможная настройка под Использование данных на экран говорит вам общую схему и максимальный объем данных, которые вы можете использовать в час.
После настройки параметров автозапуска нажмите на синий Сохранить кнопку, чтобы подтвердить ваши изменения. Тем самым вы отключите эту функцию и не будете следить за разгулами. Вы также сохраните некоторые данные.
4. Создайте профили Netflix для разных пользователей
Благодаря обширной библиотеке Netflix ваша очередь Netflix легко становится раздутой. Это особенно верно, если вы находитесь на семейном аккаунте.
Однако у вас также есть возможность создавать несколько профилей в своей учетной записи. Каждая учетная запись может иметь до пяти профилей, и каждый отдельный профиль может иметь свой собственный раздел «Мой список» для отслеживания шоу. Это особенно полезно, когда у всех в вашей семье разные вкусы в фильмах, и вы хотите разделить эти списки контента.
Чтобы добавить больше профилей в свою учетную запись Netflix:
Кроме того, если вы нажмете на Управление профилями Кнопка в нижней части экрана, вы можете изменить имя профиля, значок, индивидуальные настройки и настроить родительский контроль.
Netflix также дает вам возможность удалить профиль с домашнего экрана, перейдя в Управление профилями, выбрав индивидуальный профиль и нажав Удалить профиль,
Например, некоторые из вас могут иметь профиль Netflix для Дети, Если вы хотите знать, как помочь своим детям учиться с помощью Netflix (и Spotify)
этот готовый профиль может быть очень полезен.
Однако, возможно, у вас больше нет детей дома, или вы не знаете никого с детьми. Удалив Kids, вы освобождаете еще одно место для добавления нового профиля.
NB: Профиль по умолчанию в вашей учетной записи Netflix не может быть удален.
5. Оцените шоу Netflix, чтобы получить лучшие предложения
Один из лучших способов управлять своей учетной записью Netflix — это оценить показы, которые вы смотрите, чтобы Netflix мог дать вам лучшие предложения.
Когда вы оцениваете материал, Netflix использует статистику этих рейтингов, чтобы предложить то, что вы должны проверить дальше. Кроме того, если вы дадите заголовок «превью», он исчезнет из рекомендованного вами списка.
Чтобы оценить шоу Netflix:
Вы также можете использовать Совпадение кнопка процента, чтобы решить, что смотреть на Netflix, прежде чем нажать кнопку Play.
Кнопка процента расположена прямо под заголовком шоу вместе с другой необходимой информацией:
Процент этого совпадения зависит от того, что вы ранее смотрели и наслаждались, используя кнопку «вверх / вниз».
Чем выше процент совпадений в просмотре без просмотра, тем выше вероятность того, что он вам понравится, по крайней мере, в соответствии с алгоритмами Netflix. Чем больше контента вы оцените, тем лучше будут эти рекомендации.
Кроме того, хотя функция «Процент совпадений» может помочь вам сделать более разумный выбор, когда вы решаете, что смотреть, она также может дать вам рекомендации о том, какие заголовки удалить из списка.
Например, очень низкий процент означает, что вы гораздо реже наслаждаетесь чем-либо.
Как вы управляете тем, что смотрите на Netflix?
Перечисленные выше советы помогут вам получить больше от Netflix. И если вы хотите получить еще больше от Netflix, мы опубликовали исчерпывающий список советов и приемов Netflix.
Как работает система рекомендаций Netflix
Наша компания предоставляет стриминговые услуги с доступом по подписке. Пользователям предлагаются для просмотра фильмы и сериалы, соответствующие их интересам и предпочтениям. Для этого мы создали свой собственный сложный алгоритм рекомендаций. В этой статье механизм работы системы рекомендаций описан простым и понятным языком.
Основы
Когда вы заходите на сервис Netflix, чтобы посмотреть фильм или сериал, наша система рекомендаций помогает вам сделать выбор без особых усилий. Вероятность того, что вы решите посмотреть конкретное видео из каталога, оценивается на основе множества факторов.
Учитываются особенности вашего взаимодействия с сервисом (например, история просмотра и оценки, выставленные другим видео),
выбор других пользователей сервиса с похожими вкусами и предпочтениями,
а также характеристики самого фильма или сериала: жанр, категория, актеры, год выхода и т. д.
Помимо информации о том, что именно вы смотрите на Netflix, мы также используем данные о том, как вы это делаете:
в какое время суток,
на каких устройствах
Все эти параметры оцениваются и обрабатываются с помощью специального алгоритма. (Алгоритм — это описание процесса или набор правил, которым необходимо следовать при решении какой-либо задачи.) При принятии решений система рекомендаций не использует демографическую информацию (например, пол или возраст пользователя).
Если в списках нет того, что вы хотели бы посмотреть, нужный фильм или сериал всегда можно найти по названию, если он доступен в вашей стране. Мы стараемся сделать поиск как можно более удобным и быстрым. Первые результаты в списке основаны на действиях и выборе других пользователей, которые вводили такие же или похожие запросы.
Ниже мы приводим объяснение того, как работа системы меняется с течением времени. Предоставляемые вами данные влияют на то, что мы вам предлагаем.
Начало работы с системой рекомендаций
При создании аккаунта Netflix или добавлении нового профиля в уже существующий мы просим вас выбрать несколько фильмов или сериалов, которые вам нравятся. Они станут основой для первой подборки рекомендаций. Этот шаг не является обязательным. Если вы ничего не выберете, то для начала мы предложим вам разнообразную подборку популярных и интересных видео.
Когда вы начнете смотреть фильмы и сериалы на нашем сервисе, новые данные «перевесят» то, что вы выбрали изначально. Чем больше контента вы смотрите, тем сильнее будут меняться рекомендации. Недавно просмотренные фильмы и сериалы имеют в системе больший «вес», чем то, к чему вы давно не возвращались.
Ряды, рейтинги и оценка видео
На стартовой странице Netflix представлено несколько рядов рекомендаций. Система специально для вас подбирает видео, которые будут включены в каждый ряд, присваивает этим видео рейтинг, а затем выстраивает порядок показа самих рядов с помощью сложных алгоритмов. Другими словами, рекомендованные видео на вашей стартовой странице Netflix размещены так, чтобы вы как можно быстрее смогли найти для себя что-нибудь интересное.
У рекомендаций три уровня персонализации:
выбор ряда, который появится на странице (например, «Продолжить просмотр», «В тренде», «Удостоенные наград комедии» и т. д.),
выбор видео для наполнения ряда
и порядок их расположения.
Наверху показываются наиболее подходящие для вас ряды. Видео в каждом ряду отсортированы от наиболее подходящего до наименее подходящего, слева направо.
Как мы улучшаем систему рекомендаций
Мы регистрируем, что происходит, когда вы заходите в сервис Netflix, и постоянно переобучаем алгоритмы в соответствии с этими новыми данными, чтобы более точно предсказывать, что может вам понравиться. Базы данных, алгоритмы и вычислительные системы сервиса плотно связаны друг с другом, и их совместная работа позволяет нам постоянно радовать вас актуальными рекомендациями.
См. страницу о конфиденциальности и безопасности, чтобы узнать информацию по многим темам.
Как работает система рекомендаций Netflix, с помощью которой компания зарабатывает миллиарды
Сейчас уже трудно припомнить, какой была телевизионная отрасль в до-стриминговую эпоху. До Netflix люди брали в прокате VHS-кассеты или DVD-диски, а также смотрели всё, что шло по разным каналам. Сегодня потребители могут мгновенно транслировать контент на любое устройство в любом месте. Netflix всё изменил — вы больше не привязаны к телевизору, и не нужно смотреть рекламу. Но плата за эту благость — вас «зомбируют» 🙂
Для потокового сервиса очень важно, чтобы вы продолжали платить каждый месяц, а не поштучно за прокат одного любимого фильма.
Netflix создал свою собственную «иглу одобрения» — алгоритмы, которые рекомендуют вам сериалы, кино и программы для просмотра. Чтобы вы не соскочили и возобновляли подписку, вам должно быть приятно видеть в рекомендованном что-то бьющее прямо в сердце именно вас. Компьютерная программа изучает ваши привычки, и создает такой персональный пузырек контента.
Всё началось еще в 2000 году — тогда компания стала использовать аналитические инструменты, чтобы рекомендовать пользователям видео для проката. Сегодня алгоритмы персонализированных рекомендаций приносят Netflix 1 миллиард долларов в год за счет удержания клиентов. Но не волнуйтесь — они никого не приковывают к батарее, вставляя спички в глаза и заставляя смотреть свои видосы. Оказывается, использование динамического оптимизатора помогает сжимать кодеки и улучшать передачу сетевых данных. Короче говоря, искусственный интеллект (ИИ) предотвращает перегруженность каналов и нестабильную связь. Фильмы не зависают благодаря программке, и подписчики не отваливаются!
Ещё несколько показателей:
— Большинство подписчиков пролистывают рекомендации, при этом 80% просмотров всего стриминга делаются как раз на основании этих советов.
— Netflix настроил 1300 кластеров рекомендаций на основе предпочтений пользователей.
— Все зрители разделены более чем на 2000 групп по интересам. На основании того, в какую группу вы попадете, вам будут транслироваться рекомендации.
— У Netflix 61 млн подписчиков в США и еще 106 млн по всему миру.
Директор по контенту Netflix Тед Сарандос считает главной фишкой компании вовсе не собственные фильмы и сериалы, а именно круто настроенных роботов, подсказывающих, что смотреть:
— Нет такого понятия, как «шоу Netflix». Наш бренд — это персонализация.
Успеть за 90 секунд
За основу взято 90-секундное окно, чтобы помочь зрителям найти фильм или телепередачу, прежде чем они покинут платформу и уйдут на какой-то другой сервис. Что можно показать человеку за полторы минуты?
На главной странице вы видите группу видео горизонтальными рядами. Персональные рекомендаций начинаются с выбора строк и порядка размещения элементов. В создании этих вот привычных уже полосочек с картинками задействованы нейронные сети, причинное моделирование, вероятностные графические модели, матричная факторизация и другие выкрутасы программирования. Атас, да?!
Это уже не просто «Если вы смотрели «Друзья», вам понравится «Как я встретил вашу маму». Платформа покажет настолько точные варианты, что аж не по себе. Например, романтические драмы, где главный герой — левша. Машин лёрнинг, йопта! Сотни разработчиков сидят, клепают самообучающуюся систему, которая анализирует привычки миллионов залипших на экраны и оценивает вероятность того, что выберет каждый конкретный человек. Для этой умной программы имеют значение:
— взаимодействия зрителя со службами сервиса — рейтинги, история просмотров;
— информация о категориях, годе выпуска, названии, жанрах и многом другом;
— другие зрители с похожими предпочтениями и вкусами просмотра;
— продолжительность просмотра;
— устройство просмотра;
— время дня, в которое зритель что-то смотрит (это связано с тем, что Netflix располагает данными о различном поведении при просмотре, в зависимости от времени дня, дня недели, местоположения и устройства, на котором просматривается шоу или фильм).
Весёлые картинки
Другое поле рекомендаций, где топчется ИИ — картиночка и слоган к каждому видео. Это приводит к тому, что разным зрителям к одним и тем сериалам и фильмам транслируются совершенно разные изображения.
На миниатюру могут выделить захватывающую сцену из фильма, например автомобильную погоню, известного актера, которого вы любите, или драматическую сцену. Программа сама решит, что показать именно вам. Вы увидите то, что заставит кликнуть на видео — сопротивление бесполезно. Меня мурашки пробирают, когда я думаю о том, что некий кусок программного кода знает меня лучше всех на земле.
Рассмотрим, как это работает, по пунктам:
— В часовом эпизоде Stranger Things >86 000 статичных видеокадров.
— Каждому из этих видеокадров по отдельности могут быть назначены определенные атрибуты, которые впоследствии используются для фильтрации до лучших кандидатов-миниатюр с помощью набора инструментов и алгоритмов, называемых эстетическим визуальным анализом (AVA).
— Для аннотации создаются метаданные для каждого кадра, включая яркость, количество граней, тон кожи, вероятность обнажённого тела, уровень размытия движения, симметрию.
— Ранжирование изображений проводится по метаданным, чтобы выбрать конкретные изображения высочайшего качества (хорошее освещение, отсутствие размытия в движении, возможно, содержит некоторые лица главных героев под приличным углом, не содержат ничего лишнего).
Ну вот, а потом, когда программа выберет несколько картинок для показа в рекомендациях, начинается А/В тестирование. Самые кликабельные затем транслируются широким массам. Из анализа миллионов кликов мы теперь, например, знаем, что на изображениях в рекомендациях работает следующее:
— Показать крупным планом эмоционально выразительные лица
— Показать злодеев вместо героев
— Не показывать больше трех персонажей
Теперь вы будете кликать на рекомендации более осознанно. Если вдруг решите сломать систему, можете жать на скучные лица никому неизвестных собак.
Эпилог
Да, программа никогда не сможет просчитать человека полностью — у каждого из нас уникальный жизненный опыт. Но в какие-то группы по интересам мы всё же разбиваемся. И становимся не единственными в своём роде снежинками, а снежками из зрителей. За пределы этих групп по интересам выйти трудно, да, по большому счету и не требуется. Чтобы выйти из зоны комфорта, надо сначала хоть разок туда попасть. Рекомендации сериалов становятся нашей тихой гаванью.
Огромные объёмы данных о нас используются стримингами не только, чтобы сформировать успешный каталог видео. Телевизионный Скайнет ещё и прицельно тратит деньги на рекламу, чтобы находить новых подписчиков, говорит, как улучшить производство сериалов и фильмов (просчитать бюджет съемок, выдать вероятность дождя или отредактировать данные во время пост-продакшена), оптимизирует кодирование аудио и видео.
В ИИ вкладываются миллиарды, и он себя отбивает. Сейчас, например, ведутся разработки в области взаимодействия стриминга с голосовыми помощниками. Представьте, что вы можете высказать Алексе или Сири своё мнение о новой серии свежепосмотренного сериальчика, а она разумно среагирует? Пока что вроде как нереализуемо, но программисты пишут, служба идёт. Скоро программа научится понимать контекст и проговаривать что-то внятное в ответ, а также рекомендовать новое на стриминге в плотной связке с вашими интересами.
Вообще ИИ может такое, что нам и не снилось. Не так давно Warner Bros. пришлось потратить несколько миллионов долларов, чтобы с помощью компьютерной графики в «Лиге справедливости» убрать усы, которые Генри Кавилл не мог сбрить из-за участия в другом проекте. А вот deep fake справился бы с этим гораздо дешевле! Но это уже совсем другая история.
От редакции MyShows: «Это статья из рассылки для сериаломанов Telescope. Подписывайтесь, чтобы получать два письма в неделю».
Кино по алгоритму: как Netflix подстраивается под наши интересы
Шаг 1: персональные рекомендации
В основе сегодняшней системы рекомендаций — собственные разработки и исследования Netflix в области ИИ и машинного обучения. Алгоритм совершенствуют годами, обучая его на растущей базе данных о подписчиках. Но уже к 2016 году 80% пользователей выбирали, что смотреть, на основе рекомендаций.
Уже годом позже глава Netflix Рид Хастингс заявил, что их главный конкурент — не другие потоковые сервисы, а сон.
Сбор больших данных — главная причина, по которой Netflix стремится удержать пользователей как можно дольше: чем больше данных, тем точнее работают алгоритмы. Причем данные собираются не только на основе истории просмотров и лайков. К примеру, при просмотре первого интерактивного фильма «Черное зеркало. Бандерснатч» пользователям нужно было выбирать, по какому пути пойдет сюжет дальше. Данные о том, кто и какие кнопки нажимал, тоже использовались для обучения нейросети.
Netflix составляет для вас персональные рекомендации и размещает их на главной странице. Для этого нейросети используют два пути:
Один из недавних скандалов, связанных с персональными рекомендациями Netflix, прогремел в США. Сервис обвинили в том, что он показывает подросткам фильмы и сериалы про самоубийства, и это приводит к печальным последствиям. Один из таких сериалов — «13 причин почему», из-за которого семья подростка, покончившего с собой, подала на Netflix в суд. Однако представители онлайн-сервиса настаивают на том, что любое ограничение алгоритмов рекомендаций сродни цензуре: это все равно что ограничивать новостную ленту. Также в Netflix подчеркнули, что не собирают персональные данные о пользователях, включая возраст.
Как это устроено на практике? Система бесконечно предлагает вам разные подборки и запоминает, что в итоге сработало: то есть, какие фильмы из рекомендованных вы начали смотреть или даже лайкнули, а какие бросили в первые же минуты. Потом использует эти данные, чтобы перестроить ленту рекомендаций, раз за разом угадывая все точнее. И так — до бесконечности.
Кроме того, система отмечает, в какое время суток вы обычно смотрите, в каком регионе и с каких устройств — а пол и возраст, при этом игнорирует. Все это обрабатывается с помощью специальных алгоритмов, и в итоге видите несколько ряда рекомендаций, например: «Смотрят сейчас», «В тренде», «Удостоенные наград комедии» и так далее. Чем выше ряд, тем больше, с точки зрения системы, вам подходят эти фильмы.
В апреле 2021-го к обычным рекомендациям добавилась функция «Случайное видео» (Play Something). Она позволяет проигрывать рандомные фильмы и сериалы, если вы не можете выбрать, что посмотреть. Эту подборку алгоритм также составляет на основе ваших предпочтений и предпочтений аналогичных пользователей. Так система стремится удержать вас на платформе как можно дольше.
Шаг 2: персональные постеры
Первое, что вы видите, когда листаете каталог с фильмами и сериалами — это постер, он же — обложка. Вы еще ничего не знаете о фильме, еще не смотрели трейлер и не успели прочитать описание, и у сервиса есть буквально пара секунд, чтобы вас зацепить. Как это сделать?
Чтобы подобрать лучшие обложки, Netflix использует AVA — Aesthetic Visual Analysis, «анализ визуальной эстетики». Каждому кадру присваивают различные атрибуты с удельным весом по значимости, например: контраст, яркость, количество лиц, оттенки кожи, наличие обнаженного тела, размытость движения, симметричность композиции.
Сопоставляя все эти признаки, алгоритм выбирает наиболее удачные кадры для постера и даже редактирует их.
Затем алгоритм анализирует, на какие картинки чаще всего кликаете вы или пользователи с похожими предпочтениями. Потом отбирает из тысячи кадров пары и показывает их вам поочередно — это так называемое А/В-тестирование. При этом тестируют еще и постеры, предложенные разными версиями алгоритма — старой и новой: так сервис выясняет, какой работает лучше.
На основе вашего предыдущего выбора сервис выстраивает всю ленту так, чтобы вы видели постеры определенного типа и кликали на них.
Например, если вы любите комедии, то в качестве постера к «Умнице Уиллу Хантингу» вам покажут кадр с улыбающимся Робином Уильямсом. А если предпочитаете романтические драмы, то увидите главного героя с его девушкой:
Нейросеть учитывает, в какой стране вы находитесь. Сравните два постера к «Восьмому чувству» для жителей Германии и США:
Вот так алгоритм понимает, что вы обращаете внимание на определенных актеров:
Шаг 3: персональные трейлеры
Как и с постерами, за трейлеры отвечают специальные алгоритмы непрерывного онлайн-обучения — «контекстные бандиты» (contextual bandit). Они применяют контекст — то есть все, что им известно о вас — на каждом этапе выбора.
По той же схеме, что и с постерами, ИИ на базе машинного обучения подбирает персональные трейлеры под разную аудиторию, учитывая предпочтения, пол, возраст, страну и даже время суток. И даже более того: Netflix планирует использовать нейросети, чтобы выбирать нужные кадры и монтировать из них тысячи трейлеров для разных пользователей.
Трейлеры — это только начало. В Голливуде используют нейросети, чтобы предсказать, какой фильм будет кассово успешным и вложить в него деньги. И даже снимают кино с помощью нейросети.
Какие алгоритмы использует «КиноПоиск»
Российская стриминговая платформа входит в состав «Яндекса» и использует его алгоритмы. Как и Netflix, «КиноПоиск» составляет для вас персональные рекомендации: с учетом вашей истории просмотров или опираясь на похожих пользователей, а также на данные о фильме: дату выхода, жанр, награды, оценки. При этом система учитывает также историю поиска данного пользователя на «Яндексе», чтобы точнее определить его интересы.
Но еще до появления онлайн-кинотеатра главной «фишкой» сервиса были рейтинги. Как и на IMDb, Rotten Tomatoes или Афише, пользователи ставят фильмам и сериалам оценки. Пользователи отмечали, что далеко не все голоса одинаково влияют на рейтинг.
Сервис неоднократно обвиняли в том, что он накручивает голоса для некоторых отечественных картин, которые провалились в прокате. К примеру, в 2016 году пользователи заподозрили накрутку рейтинга фильмов «Землетрясение» и «Мафия: игра на выживание», а позже — «Крыма». Во всех случаях рейтинг взлетал сразу после выхода и рос за считанные часы, что совсем не типично даже для суперпопулярных блокбастеров. «КиноПоиск» утверждал, что аккаунты, с которых ставили положительные оценки, были взломаны.
Случается и обратное: фильм «Крымский мост» сразу после выхода получал одни единицы, что со стороны тоже выглядело как атака подставных аккаунтов.
Сейчас, по словам разработчиков, сервис использует сложную систему для защиты от накруток. В частности, она распознает подозрительные оценки и не учитывает их в общем рейтинге фильма. Критерии отсева постоянно обновляются, вслед за новыми путями обхода алгоритма. Также на период кинопроката сервис публикует только рецензии от проверенных пользователей: это активные посетители «КиноПоиска», которых оценивают по целому ряду критериев в истории взаимодействия.
Шаг 4: упаковка видео для разных устройств
Netflix учитывает не только что вы смотрите, но и где. В зависимости от региона, плана подписки устройства или браузера вам покажут видео в определенном формате. Всего сервис поддерживает больше 2000 разных систем: телевизоры со Смарт ТВ, ТВ-приставки, смартфоны, планшеты, компьютеры и ноутбуки со всеми существующими ОС.
Но речь не только о качестве, формате и разрешении файла. Когда видео загружается на платформу, «умный» алгоритм Netflix проверяет его на битые пиксели и другие дефекты. Затем дробит на несколько разных файлов: с разными звуковыми дорожками и субтитрами, разрешением, форматом видео и звука, а также — оптимизированные под разную скорость интернета. К примеру, из исходников второго сезона «Очень странных дел» на выходе получилось 9 570 файлов: на это ушло 190 тыс. часов работы процессоров. И все это — чтобы вы получили лучшие впечатления от просмотра на любом устройстве, даже с плохим интернетом.
Шаг 5: запуск фильмов и сериалов в разных странах
Для продвижения новых проектов сервис тоже задействует искусственный интеллект. Алгоритмы Netflix используют данные об аудитории в каждой из стран, чтобы рассчитать, какой из фильмов или сериалов где и когда лучше выпускать, как их лучше преподнести и на какие другие фильмы лучше сослаться. Если система видит, к примеру, что какая-то драма будет иметь больший успех в Испании, это поможет маркетологам и продюсерам направить туда больше ресурсов и подготовить сначала испанские титры и дубляж, а потом остальные.