Комментарии 7
Мне как на первой иллюстрации, пожалуйста.
Меня волнует вопрос этичности подобных технологий. Вот научился netflix эффективнее заинтересовывать людей контентом («лучше впаривать»). Увеличивает ли это удовольствие пользователей? Может увеличилась доля недосмотренных рекомендованных фильмов, потому что «по рекомендации было так заманчиво, а на деле оказалось фигнёй»?
И мне как пользователю может не жалко было бы отдать сервису информацию о том, что я смотрел раньше, для улучшения рекомендаций, но улучшения впаривания уже меньше хочется делиться.
И мне как пользователю может не жалко было бы отдать сервису информацию о том, что я смотрел раньше, для улучшения рекомендаций, но улучшения впаривания уже меньше хочется делиться.
Чувствую скоро Netflix не только обложки будет персонализировать, но и фильм смонтирует под мои предпочтения.
Извините, конечно, но фигней они страдают. У них на сайте нет нормального поиска, набор фильмов постоянно(!!) меняется — найдешь фильм, захочешь через три дня посмотреть, а он бах — и исчез! Просмотр отзывов и написание своего — это тоже сделано через одно место. А ведь это (включая поиск) такая функциональность, для которой ни искусственный интеллект, ни машинное обучение не нужны.
Как уже выше заметили комментаторы, на сайте существуют гораздо более значимые проблемы (отзывы, поиск) чем оптимизация CTR для каждого пользователя. Ощущение, что команда оптимизаторов и маркетологов работают в разных вселенных (а если учесть качество выходящих адаптаций, например Тетрадь смерти тому самый яркий пример то тут просто нет комментариев). На том же турбофильме, http://kinopoisk.ru/, https://likefilmdb.ru/ подбор похожих фильмов идёт по схожим алгоритмам (и не пришлось инвестировать миллионы долларов как в случае с Netflix)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Netflix подбирает оптимальные обложки фильмов для каждого зрителя