Cómo funciona el sistema de recomendaciones de Netflix

Nuestro negocio es un modelo de servicio de suscripción que ofrece recomendaciones personalizadas para ayudarte a encontrar series y películas que te interesen. Para hacerlo, hemos creado un complejo sistema de recomendaciones patentado. En este artículo se ofrece una descripción detallada de nuestro sistema de recomendaciones en términos sencillos.

Conceptos básicos

Cada vez que accedes al servicio de Netflix, nuestro sistema de recomendaciones te intenta ayudar a encontrar una serie o película para que disfrutes con el mínimo esfuerzo. Calculamos la probabilidad de que veas un título en particular de nuestro catálogo en función de una serie de factores, entre los que se encuentran:

  • Tus interacciones con nuestro servicio (como tu historial de visualización y cómo has clasificado otros títulos)

  • Otros miembros con gustos y preferencias similares en nuestro servicio, y

  • Información sobre los títulos, como su género, categorías, actores, año de estreno, etc.

Además de saber lo que has visto en Netflix para personalizar mejor las recomendaciones, también analizamos aspectos como:

  • La hora del día en que ves Netflix,

  • Los dispositivos que utilizas para verlo y

  • Durante cuánto tiempo lo utilizas.

Todos estos datos se utilizan como entradas que procesamos en nuestros algoritmos. Un algoritmo es un proceso o conjunto de reglas que se siguen en una operación de resolución de problemas. El sistema de recomendaciones no incluye información demográfica (como edad o género) como parte del proceso de toma de decisiones.

Si no se te ofrece algo que deseas ver, siempre puedes buscar en el catálogo que hay disponible en tu país. Intentamos facilitarte y agilizarte al máximo la búsqueda. Cuando introduces una consulta de búsqueda, los principales resultados que devolvemos se basan en las acciones de otros miembros que han introducido las mismas consultas u otras similares.

A continuación, te incluimos una descripción de cómo funciona el sistema a lo largo del tiempo y cómo esos datos influyen en lo que te presentamos.

Activar el sistema de recomendaciones

Al crear tu cuenta de Netflix o agregar un nuevo perfil en tu cuenta, te solicitamos que elijas algunos títulos que te gusten. Usamos esos títulos para iniciar tus recomendaciones. Es opcional elegir algunos títulos que te gusten. Si eliges renunciar a este paso, comenzaremos recomendándote un conjunto diverso y popular de títulos.

Cuando empieces a ver títulos en el servicio, esto "reemplazará" a cualquier preferencia inicial que nos hayas facilitado, y a medida que sigas viendo contenido con el tiempo, los títulos que hayas visto más recientemente reemplazarán a los que has visto en el pasado de acuerdo con nuestro sistema de recomendaciones.

Filas, orden y representación del título

Además de elegir los títulos que se incluyen en las filas de tu página de inicio de Netflix, nuestro sistema también ordena cada título dentro de la fila, y luego ordena las propias filas usando algoritmos y sistemas complejos para proporcionar una experiencia personalizada. Por decirlo con otras palabras, si observas tu página de inicio de Netflix, comprobarás que nuestros sistemas han clasificado los títulos de una forma que está diseñada para presentar los títulos en el mejor orden posible para tu disfrute.

En cada fila hay tres niveles de personalización:

  • La elección de fila (por ejemplo, Seguir viendo, Tendencias ahora, Comedias galardonadas, etc.)

  • Qué títulos aparecen en la fila, y

  • En qué orden aparecen esos títulos.

Las filas más recomendadas van en la parte superior. Los títulos más recomendados aparecen de izquierda a derecha de cada fila, a menos que hayas seleccionado el idioma árabe o hebreo en tu sistema, en cuyo caso irán de derecha a izquierda.

Cómo mejoramos nuestro sistema de recomendaciones

Recopilamos comentarios de cada visita al servicio de Netflix y entrenamos de forma continua a nuestros algoritmos con esas señales para mejorar la precisión de su predicción sobre lo que es más probable que te guste ver. Nuestros datos, algoritmos y sistemas de computación siguen alimentándose unos a otros para producir recomendaciones actualizadas con el fin de proporcionarte un producto de tu agrado.

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