تعرف ذوقك: كيف تعمل خوارزمية نتفليكس؟

من «نتفليكس» إلى «أمازون برايم»؛ تكتسب أنظمة توصية المشاهدة أهمية لأنها تتفاعل بشكل مباشر مع المستخدمين كل يوم، ومع أكثر من 139 مليون مشترك في 190 دولة، و15400 عنوان عبر مكتباتها الإقليمية، و112 ترشيحاً لجائزة إيمي في عام 2018، تُعد نتفليكس شبكة تلفزيون الإنترنت الرائدة عالمياً، وأكبر خدمة بث رقمية في العالم، لكن النجاح الرقمي المذهل لم يكن ليوجد بدون ذكر أنظمة التوصية الخاصة بها؛ التي تركز على التخصيص، فكيف تعمل خوارزمية نتفليكس؟

التعلم الآلي جعل نتفليكس تفوز بمعركة التخصيص

هل فكرت يوماً لماذا تتغير خلفية العروض المختلفة على نتفليكس عند تسجيل الدخول إلى الحساب؟ فقد تكون صورةً لطاقم مسلسلٍ ما بأكمله، بينما في اليوم الآخر تكون ملصقاً جذاباً لفيلمٍ ما، إذا كنت من مستخدمي نتفليكس، فربما لاحظت أيضاً أن النظام الأساسي يعرض أنواعاً محددةً بدقة؛ مثل الدراما الرومانسية؛ حيث تكون الشخصية الرئيسية أعسر.

كيف تبتكر نتفليكس مثل هذه الأنواع الدقيقة لقاعدة مشتركيها التي تزيد عن 100 مليون مشترك؟ كيف تتغير خلفية نتفليكس الفنية؟ إن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والإبداع وراء الكواليس هي التي تخمن ما الذي سيجعل المستخدم يختار عرضاً معيناً لمشاهدته؛ إذ يساعد التعلم الآلي وعلوم البيانات على تخصيص التجربة لك استناداً إلى سجل انتقاء مشاهدة العروض السابقة.

إضفاء الطابع الشخصي على التوصيات

يبدأ التخصيص على صفحة نتفليكس الرئيسية التي تعرض مجموعةً من مقاطع الفيديو مرتبةً في صفوف أفقية، ولكل صف أفقي عنوان مرتبط بمقاطع الفيديو في تلك المجموعة، وتبدأ معظم التوصيات المخصصة بناءً على طريقة تحديد الصفوف وترتيب وضع العناصر، كما تمتد أنظمة التوصية في نتفليكس إلى مناهج خوارزمية مختلفة؛ مثل التعلم المعزّز، والشبكات العصبية، والنمذجة السببية، والنماذج الرسومية الاحتمالية، وعوامل المصفوفة.

تم تطوير أنظمة توصيات نتفليكس بواسطة مئات المهندسين؛ الذين يحللون عادات ملايين المستخدمين بناءً على عوامل متعددة؛ فعندما يشترك المستخدم بخدمات نتفليكس ويشرع باستخدامها، يقوم نظام التوصيات بتقدير احتمالية مشاهدة المستخدم لعنوان معين بناءً على العوامل التالية:

• تفاعلات المشاهد مع خدمات نتفليكس؛ مثل تقييمات المشاهدين وسجل العرض وما إلى ذلك.
• معلومات حول الفئات وسنة الإصدار والمسمى الوظيفي والأنواع والمزيد.
• مشاهدون آخرون لديهم تفضيلات وأذواق مشاهدة مماثلة.
• المدة الزمنية الذي يستغرقها المشاهد في متابعة المسلسل.
• الجهاز الذي يستخدمه المشاهد.
• الوقت المخصص من يوم المشاهد الذي يتابع فيه أعمال نتفليكس؛ هذا لأن نتفليكس لديها البيانات التي تشير إلى وجود سلوك مشاهدة مختلف بناءً على الوقت من اليوم واليوم من الأسبوع والموقع والجهاز الذي يتم عرض المسلسل أو الفيلم عليه.

تطلب نتفليكس من كل مشترك جديد، اختيار العناوين التي يرغب في مشاهدتها، وتُستخدم هذه العناوين كخطوة أولى للتوصيات المخصصة، وفي وقتٍ لاحق، بينما يستمر المشاهدون في المشاهدة بمرور الوقت، يتم دعم التوصيات من خلال العناوين التي شاهدوها مؤخراً إلى جانب العوامل الأخرى المذكورة أعلاه.

تتعلم التوصيات القائمة على التعلم الآلي من مستخدميها، وفي كل مرة يقضي فيها المشاهد وقتاً في مشاهدة فيلم أو مسلسل، يتم جمع البيانات التي تُعلّم خوارزمية التعلم الآلي خلف الكواليس وتحديثها؛ فكلّما شاهد المشاهد أكثر، كانت خوارزمية نتفليكس أكثر حداثةً ودقةً.

إضفاء الطابع الشخصي على الخلفية والصور المصغرة

الهدف الرئيسي من نتفليكس هو تقديم توصيات مخصصة؛ من خلال عرض العناوين المناسبة لكل من المشاهدين في الوقت المناسب، ولكن لماذا يجب أن يهتم المشاهد بالعناوين التي توصي بها نتفليكس؟ أو كيف تعمل خوارزمية الأخيرة على جذب انتباه المشاهد إلى عنوان جديد وغير مألوف؟

تُعتبر الإجابة على هذه الأسئلة مهمة لفهم كيفية اكتشاف المشاهدين للمحتوى المميز؛ خاصةً للعناوين الجديدة وغير المألوفة، وتعالج نتفليكس هذا التحدي من خلال تخصيص الخلفية، أو تخصيص الصور المصغرة التي ترافق العناوين.

تختلف نتفليكس عن مئات الشركات الإعلامية الأخرى من خلال تخصيص الخلفيات، يُقال أن الصورة تساوي ألف كلمة، ونتفليكس تعمل بذلك عبر خوارزمية التوصية الجديدة القائمة على الخلفية؛ إذ يتم استخدام الخلفية الخاصة بالعنوان لجذب انتباه المشاهد، وإعطائه دليلاً مرئياً على سبب كونه خياراً مثالياً لمشاهدته.

قد تُبرز الخلفية مشهداً مثيراً من فيلم؛ مثل مطاردة سيارة أو ممثل مشهور يتعرف عليه المشاهد، أو مشهد درامي يصور جوهر المسلسل أو الفيلم، ولكلّ عنوان جديد، يتم تخصيص صور مختلفة بشكل عشوائي لمشتركين مختلفين بناءً على الذوق العام، ثم تقدم نتفليكس الصورة ذات الاحتمالية الأكبر على الصفحة الرئيسية للمستخدم حتى يجربها.

تستخدم نتفليكس آلاف إطارات الفيديو من المسلسلات والأفلام الموجودة لإنشاء الصور المصغرة، ويتم بعد ذلك وضع تعليقات توضيحية على الصور وترتيبها؛ ذلك للتنبؤ بأعلى احتمالية أن ينقر عليها المشاهد، وتعتمد هذه الحسابات على ما نقر عليه المشاهدون الآخرون ذوو الذوق والتفضيلات المماثلة؛ على سبيل المثال، من المرجح أن ينقر المشاهدون الذين يحبون مشاهدة أعمال ممثل معين على الصور التي يظهر فيها ذلك الممثل.

بعض المعلومات المثيرة للاهتمام عن خورازمية نتفليكس

• بدأت نتفليكس في استخدام الأدوات التحليلية عام 2000 لتوصية المستخدمين باستئجار مقاطع الفيديو.
• تحتوي نتفليكس على نافذة مدتها 90 ثانية فقط لمساعدة المشاهدين في العثور على فيلم أو مسلسل قبل مغادرة المستخدم للمنصة؛ وهذا أحد الأسباب الرئيسية وراء هوس نتفليكس بتخصيص التوصيات لجذب المستخدمين للبقاء مدةً أطول.
• تدرّ خوارزميات التوصيات الشخصية من نتفليكس أكثر من مليار دولار سنوياً بفضل الاحتفاظ بالعملاء.
• يأخذ غالبية مستخدمي نتفليكس التوصيات بعين الاعتبار، وتأتي 80% من مجموع المشاهدات من توصيات الخدمة.
• أنشأت نتفليكس ما يزيد عن 1500 مجموعة توصية بناءً على تفضيلات المستخدمين.
• تقسم نتفليكس مشاهديها إلى أكثر من ألفين مجموعة ذوق، وبناءً على مجموعة الذوق التي ينتمي إليها المشاهد، فإنها تملي التوصيات.
• مع وجود أكثر من 15 ألف مسلسل وفيلم في جعبتها، من المستحيل فعلياً على المشاهد العثور على أفلام يرغب وحده في مشاهدتها، ويعمل محرك توصيات نتفليكس على أتمتة عملية البحث هذه للمستخدمين.