Recomendações: uma abordagem global

Com o lançamento da Netflix em mais 130 países em janeiro, nós queríamos que o nosso serviço funcionasse bem em todos os lugares do mundo. Para isso, era preciso solucionar diversos problemas técnicos complexos com uma abordagem global em mente.

Por exemplo, as recomendações personalizadas que oferecemos são essenciais à experiência Netflix. Elas ajudam assinantes a encontrar algo ótimo para assistir de maneira rápida e fácil. Como nossos algoritmos analisam uma enorme quantidade de dados para gerar as recomendações, fazer com que esse sistema funcionasse globalmente representava um desafio em vários aspectos. Neste post, meus colegas Yves Raimond e Justin Basilico abordam com detalhes os desafios tecnológicos que enfrentamos. Após um ano de trabalho envolvendo dezenas de equipes da empresa e muitas pesquisas, conseguimos desenvolver um sistema global de recomendações que beneficiará os assinantes Netflix do mundo todo.

Nessa jornada, percebemos que uma boa história transcende fronteiras, e que os espectadores do mundo todo têm mais coisas em comum do que imaginam. Por exemplo: uma das formas que a Netflix gera recomendações personalizadas para assinantes individuais envolve a identificação de comunidades de outros assinantes com preferências semelhantes de filmes e séries. Nós verificamos o que está em alta nessas comunidades e fazemos as recomendações. Agora, ao invés de analisar cada público levando em conta apenas seu próprio país ou catálogo, o sistema global de recomendações da Netflix encontra as comunidades globais mais relevantes ao assinante, levando em consideração seus gostos e preferências pessoais. Dessa maneira, podemos sugerir títulos apropriados independentemente da localização do assinante.

Em outras palavras, o uso de dados globais torna as recomendações personalizadas ainda melhores, pois agora os assinantes se beneficiam das seleções feitas por espectadores de gosto semelhante de qualquer parte do mundo. Embora isso seja especialmente vantajoso para assinantes que façam parte de um segmento novo ou pequeno, os assinantes de segmentos maiores que possuam preferências ou gostos muito específicos também se beneficiam.

Títulos de anime são um bom exemplo. Nossos dados nos ajudaram a identificar uma comunidade de assinantes que curtem o tipo específico de anime exemplificado nas recomendações abaixo:

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Embora não seja uma surpresa que o país com mais representantes dessa comunidade seja o Japão, é importante salientar que menos de 10% das pessoas dessa comunidade estão realmente no Japão -- o restante está espalhado pelo mundo todo! Nesse caso, reunir dados globais para essa comunidade específica nos ajuda a aprimorar as recomendações para todos os assinantes Netflix do grupo, independente de onde estejam.

Outra comunidade global que se beneficiará muito com o novo sistema é aquela composta por pessoas em busca de uma alimentação saudável e interessadas em aprender sobre comida e a indústria alimentícia. As recomendações abaixo exemplificam os tipos de conteúdo que essa comunidade global aprecia:

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A porcentagem de assinantes de cada país nessa comunidade é relativamente pequena. Se levássemos em consideração apenas os dados de um único país (especialmente um país novo com um pequeno número de assinantes), nossas recomendações personalizadas seriam ineficientes. Ao coletar dados do mundo todo e de países de diversos tamanhos, nossos algoritmos globais são capazes de acessar essas informações para fazer recomendações mais apropriadas e consistentes para essa comunidade específica.

O sistema global de recomendações também complementa o trabalho que estamos realizando para aprimorar o serviço de localização no mundo todo, com o objetivo de proporcionar uma experiência personalizada a assinantes de todos os lugares. Enquanto o nosso serviço de localização é focado na adição de conteúdo local, idiomas, pagamentos, etc., o sistema global de recomendações permite que os assinantes se beneficiem de fazer parte da comunidade global que estamos construindo.

-Carlos Gomez-Uribe

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