Cómo funciona el sistema de recomendaciones de Netflix

Nuestro negocio es brindar un modelo de servicio por suscripción que ofrece recomendaciones personalizadas para ayudarte a encontrar series y películas de tu interés. Para cumplir este objetivo, creamos un sistema de recomendaciones complejo y patentado. En este artículo, encontrarás una descripción general de nuestro sistema de recomendaciones.

Lo básico

Cada vez que accedes al servicio de Netflix, nuestro sistema de recomendaciones intenta ayudarte a encontrar una serie o una película de tu agrado de la manera más simple. Para calcular la probabilidad de que te interesaría ver un determinado título de nuestro catálogo, usamos varios factores, entre ellos:

  • Tu interacción con nuestro servicio (como el historial de visualización y las calificaciones asignadas a otros títulos)

  • Actividad de otros miembros con gustos y preferencias similares a los tuyos

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

Además de saber qué viste en Netflix, también usamos los siguientes datos para personalizar las recomendaciones:

  • Hora del día en que ves contenido

  • Dispositivos que usas para ver Netflix

  • Durante cuánto tiempo ves contenido

Todos estos datos sirven para alimentar y procesar nuestro algoritmo. (Un algoritmo es un proceso o un conjunto de reglas que se siguen en una operación para resolver un problema). El sistema de recomendaciones no incluye información demográfica (como la edad o el género) en el proceso de toma de decisiones.

Si no encuentras algo para ver, siempre puedes hacer búsquedas en la totalidad del catálogo disponible en tu país. Intentamos que la búsqueda sea lo más simple y rápida posible. Cuando escribes un término de búsqueda, los principales resultados que se muestran se basan en las acciones de otros miembros que hicieron la misma consulta o una similar.

A continuación, se describe cómo funciona el sistema a lo largo del tiempo, y cómo todos estos datos afectan lo que te mostramos.

"Configurar" el sistema de recomendaciones

Cuando creas una cuenta de Netflix o agregas un nuevo perfil a la cuenta, te pedimos que elijas algunos títulos que te gustan. Usamos estos títulos para el primer proceso de "configuración" de tus recomendaciones. Seleccionar algunos títulos que te gusten es opcional. Si optas por omitir este paso, lo primero que encontrarás será una lista variada de títulos reconocidos para comenzar.

Una vez que empieces a ver títulos dentro del servicio, esta información "sobrescribirá" las preferencias iniciales que indicaste y, con el correr del tiempo, los títulos que viste más recientemente tendrán más peso en nuestro sistema de recomendaciones que los títulos que viste hace mucho.

Filas, calificaciones y presentación de títulos

Además de elegir qué títulos incluir en las filas de tu página de inicio de Netflix, nuestro sistema usa algoritmos y procesos complejos para ordenar cada título dentro de la fila, y luego organizar las filas, a fin de darte una experiencia personalizada. Es decir, cuando ves tu página de inicio de Netflix, lo que encuentras son títulos que nuestros sistemas organizaron con el objetivo de presentarlos en la mejor disposición posible para ti.

En cada fila, hay tres capas de personalización:

  • La elección de filas (por ej., Continuar viendo, Tendencias, Comedias galardonadas, etc.)

  • Qué títulos se muestran en la fila

  • El orden de los títulos

Las filas que recomendamos con más énfasis se muestran más arriba. Los títulos que recomendamos se muestran en la fila de izquierda a derecha, en orden de preferencia, excepto que tengas configurado el sistema en árabe o hebreo, en cuyo caso el orden es de derecha a izquierda.

Cómo mejoramos nuestro sistema de recomendaciones

Recibimos información de cada visita al servicio de Netflix y reentrenamos nuestros algoritmos continuamente con esas señales a fin de mejorar la precisión de las predicciones sobre qué te gustaría ver. Nuestros datos, algoritmos y sistemas informáticos siguen retroalimentándose para generar nuevas recomendaciones y brindarte un producto que disfrutes.

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