Setelah Anda memutuskan untuk menonton serial atau film di Netflix atau layanan streaming lainnya, beberapa saran biasanya akan diberikan kepada Anda. Pilihan ini biasanya didukung oleh algoritme dan dirancang untuk memilah-milah beragam pilihan dan menciptakan pengalaman yang ramah pengguna.
Mengingat meningkatnya persaingan di bidang layanan streaming, rekomendasi konten – dan peningkatan pengalaman pengguna – menjadi semakin penting. “Apple, Netflix, Amazon, Disney, Warner-Media, Comcast – mereka semua akan bersaing dalam bidang pengalaman pengguna,” kata Corey Halverson, wakil presiden manajemen media di perusahaan teknologi streaming Akamai Orang Dalam Bisnis AS. “Pengalaman pengguna ini akan sangat dipengaruhi dan berpotensi dikendalikan oleh kecerdasan buatan.”
Selain kecerdasan buatan, beberapa perusahaan juga mengandalkan kurator
Namun, pembelajaran mesin, salah satu subbidang kecerdasan buatan, selalu bergantung pada metadata yang tersedia. Sistem ini bekerja dengan sangat baik ketika pengguna sendiri mencari istilah pencarian atau mencari genre tertentu. Sebagian besar platform, termasuk Netflix dan Amazon, kemudian mendasarkan saran pada konten yang sudah dialirkan yang serupa dengan saran tersebut. Namun, sistem merasa sulit untuk mengenali kapan pola-pola ini perlu dipatahkan. Lagi pula, Anda tidak selalu ingin menonton komedi atau kejahatan nyata. “Rasa dan moodnya sangat sulit diprediksiJeanine Heck, yang bertanggung jawab atas produk kecerdasan buatan di layanan streaming Comcast, mengatakan kepada Business Insider USA. “Saya rasa kecerdasan buatan belum bisa membaca pikiran kita.”
Itu sebabnya beberapa perusahaan, termasuk Warner-Media, semakin mengandalkan hubungan antara kecerdasan buatan dan kurasi manusia. “Apa yang kami miliki di Warner-Media adalah beberapa kurator dan pendongeng terbaik di dunia. Jika Anda menggabungkan hal ini dengan kemungkinan kecerdasan buatan saat ini, kami akan mampu membawa produk kami ke tingkat berikutnyaujar Jesse Redniss, kepala bengkel inovasi perusahaan, dalam wawancara dengan Business Insider USA.
Netflix memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam pembelajaran mesin
Netflix, di sisi lain, hampir secara eksklusif menggunakan sistem rekomendasi berbasis teknologi dan merupakan salah satu layanan streaming dengan pengalaman pembelajaran mesin terlama. Setiap pengguna Netflix memiliki pilihan film dan serial pribadi, yang mungkin juga berbeda dari rekomendasi pengguna lain dalam presentasi visual dan urutannya. Netflix juga menggunakan apa yang disebut metode A/B, yaitu situs web menghasilkan rekomendasi dengan berbagai cara dan mengingat metode mana yang paling efektif. Strategi pemasaran lain yang bertujuan untuk meningkatkan strategi rekomendasi mencakup papan peringkat dan episode interaktif, seperti Black Mirror.
Melalui partisipasi penonton, yang dapat melakukan intervensi dalam plot serial dengan keputusan mereka, sistem mempelajari preferensi dan minat masing-masing penonton. Di masa depan, Netflix akan mampu memproduksi lebih banyak konten yang mempertimbangkan aktor, karakter, dan genre populer sehingga menjadi sukses. Meskipun film dan serial interaktif masih dalam tahap awal, para ahli yakin bahwa jenis konten ini akan menjadi lebih penting: “Ini akan terjadi, industri sudah membicarakannya,” kata ilmuwan data Yves Berguist kepada Business Insider USA.
Netflix telah menginvestasikan $1,2 miliar dalam teknologi dan pengembangan
Pada tahun 2018, Netflix menghabiskan lebih dari $1,2 miliar untuk teknologi dan pengembangan. Area-area ini mencakup peningkatan pada platform dan sistem rekomendasi, lapor Business Insider USA. Perusahaan ini mempekerjakan ahli saraf, ahli biostatistik, dan pakar di bidang ekonomi dan fisika. Tujuan setiap orang adalah membuat platform semenarik mungkin dan menyajikan konten yang ingin mereka tonton kepada pemirsa.