Netflix i AI – czyli jak sztuczna inteligencja podpowiada Ci filmy i seriale

Netflix to platforma streamingowa, która zasłynęła nie tylko bogatą biblioteką filmów i seriali, ale też wyjątkowo trafnymi rekomendacjami dla swoich użytkowników. Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w tym, jak Netflix podpowiada nam kolejne tytuły do obejrzenia. Szacuje się, że ponad 80% treści oglądanych na Netflix jest odkrywanych właśnie dzięki spersonalizowanym rekomendacjom algorytmu​.​

Innymi słowy, większość tego, co wybieramy do obejrzenia, jest efektem pracy „czarnej skrzynki” – zaawansowanych modeli uczenia maszynowego analizujących nasze gusta. Poniżej przyglądamy się szczegółowo, jak działa to magiczne narzędzie: od personalizacji propozycji, przez algorytmy AI i analizę zachowań widzów, po wpływ AI na tworzenie nowych produkcji oraz omówienie korzyści i wyzwań z tym związanych.

Personalizacja rekomendacji – jak Netflix dopasowuje treści do widza

Jednym z największych atutów Netflixa jest personalizacja – każdy użytkownik widzi na swojej stronie głównej inny zestaw polecanych filmów i seriali, skrojony pod jego unikalny gust. Platforma dzieli swoich widzów na tysiące „społeczności smaków” (ang. taste communities), grupujących osoby o podobnych upodobaniach​.

​Według Netflix, istnieje około 1300 klastrów rekomendacyjnych, które filtrują katalog liczący kilka tysięcy tytułów, aby dobrać te najbardziej pasujące do profilu każdego z ponad 200 milionów użytkowników na świecie​.

To oznacza, że jeśli lubisz np. kryminały polityczne i historie z silnymi postaciami kobiecymi, Netflix przypisze Cię do odpowiedniej grupy i pokaże tytuły cieszące się popularnością wśród osób o podobnym guście.

Co wpływa na personalizację? Przede wszystkim Twój historyczny wybór treści. Algorytm bierze pod uwagę, co oglądałeś(-aś) w przeszłości, jakie gatunki lubisz, których aktorów i reżyserów cenisz, a nawet w jakim tempie pochłaniasz kolejne odcinki. Przykładowo, jeśli jednego wieczoru obejrzałeś cały sezon serialu „The Crown”, system „wie”, że spodobały Ci się „kostiumowe dramaty historyczne z silnymi postaciami kobiecymi” i zaproponuje podobne treści – np. seriale pokroju „Bridgerton” czy „Downton Abbey”​

Jeśli z kolei masz słabość do komedii romantycznych, na Twojej stronie głównej częściej pojawią się lekkie filmy miłosne, a miłośnikowi thrillerów psychologicznych Netflix podsunie mrożące krew w żyłach dreszczowce.

Co ciekawe, Netflix personalizuje nie tylko jakie tytuły rekomenduje, ale także jak je prezentuje.

Okładki i miniatury filmów również są dobierane pod gusta użytkownika. Na przykład film „Buntownik z wyboru” (Good Will Hunting) może być pokazywany różnym widzom z innym obrazkiem: fanowi komedii platforma wyświetli na okładce uśmiechniętego Robina Williamsa (znanego z ról komediowych), a wielbicielowi romansów – kadr z romantycznej sceny Matta Damona i Minnie Driver​

​Wszystko po to, by maksymalnie przyciągnąć Twoją uwagę. Jeśli uwielbiasz danego aktora, Netflix może nawet zaprezentować Ci miniaturę filmu eksponującą właśnie tę postać, zachęcając: „Zobacz, gra tu Twój ulubieniec!” Takie personalizowanie grafiki to efekt algorytmów, które na podstawie danych decydują, która wersja okładki danego tytułu najbardziej Cię zainteresuje​.

Dzięki tej personalizacji, Twój Netflix staje się inny niż Netflix sąsiada – każdy profil użytkownika to unikatowa kombinacja polecanych treści. W praktyce około 75–80% oglądanych godzin na platformie pochodzi z takich spersonalizowanych poleceń​, co pokazuje, jak skuteczny jest system rekomendacji w angażowaniu widzów.

Algorytmy sztucznej inteligencji – technologie stojące za rekomendacjami

Personalizacja w Netflix nie byłaby możliwa bez zaawansowanych algorytmów AI i modeli uczenia maszynowego, które przetwarzają ogromne zbiory danych o naszych upodobaniach. Początki sięgają roku 2006, kiedy to Netflix ogłosił słynny konkurs Netflix Prize – oferując milion dolarów za poprawienie o 10% skuteczności ówczesnego algorytmu rekomendacji (nazywanego Cinematch)​.

Konkurs ten zapoczątkował dynamiczny rozwój algorytmów rekomendacyjnych. Zwycięskie rozwiązanie łączyło wiele metod (m.in. faktoryzację macierzy oraz ograniczone maszyny Boltzmanna), co pozwoliło znacznie precyzyjniej przewidywać oceny filmów przez widzów​

Choć Netflix ostatecznie nie wdrożył bezpośrednio tego zwycięskiego modelu do produkcji (bo w międzyczasie zmienił się charakter danych i interfejsu), konkurs udowodnił, że uczenie maszynowe potrafi skutecznie przewidywać gusta widzów.

Dzisiejszy system rekomendacji Netflixa jest dużo bardziej złożony i korzysta z hybrydowego podejścia, łącząc kilka typów algorytmów​

• Filtrowanie współdziałające (collaborative filtering)
  Klasyczna metoda rekomendacji, która szuka podobieństw między użytkownikami. Jeżeli inni o zbliżonym profilu do Ciebie wysoko ocenili serial “Stranger Things”, istnieje spora szansa, że Tobie również się on spodoba. Netflix wykorzystuje zarówno podejście user-based (szukanie „sąsiadów” o podobnym guście), jak i item-based (szukanie filmów podobnych do tych, które już lubisz)​. W początkach działania serwisu filtrowanie współdziałające opierało się głównie na ocenach gwiazdkowych, jakie wystawiali widzowie. Jednak z czasem okazało się, że nie każdy widz ocenia filmy, za to każdy coś ogląda – więc dziś większy nacisk kładzie się na dane implicit (zachowanie) niż explicit (jawne oceny).
  
• Metody oparte na zawartości (content-based filtering)
  Skupiają się na cechach samego filmu czy serialu. Każdy tytuł w katalogu Netflixa jest opisany dziesiątkami atrybutów: gatunek (komedia, thriller, dokument itd.), obsada (aktorzy, reżyser), kraj produkcji, tematyka, styl, tempo narracji, nastrój itp. Netflix zatrudnia nawet specjalnych taggerów, którzy oglądają każde nowe dzieło i przypisują mu szczegółowe tagi – od oczywistych, jak „dramat historyczny”, po bardziej niszowe, jak „serial o dojrzewaniu” czy „komedia z czarnym humorem”​. Algorytmy analizują te metadane, aby znaleźć treści podobne do tych, które już polubiłeś. Przykładowo, jeśli często oglądasz filmy z określonym aktorem, system to zauważy i zarekomenduje Ci inne produkcje z jego udziałem. Content-based filtering jest ważne zwłaszcza wtedy, gdy gust widza jest nietypowy – pomaga odkryć niszowe perełki na podstawie ich cech, nawet jeśli mało kto inny je ogląda.
  
• Uczące się rankery (learning-to-rank) i modele głębokiego uczenia (deep learning)
  To bardziej zaawansowana warstwa algorytmiczna. Netflix stosuje sieci neuronowe do wychwytywania subtelnych wzorców w danych, których prostsze algorytmy mogłyby nie dostrzec. Przykładem jest model nazwany Personalized Video Ranking (PVR) – sieć neuronowa, która uczy się nawyków oglądania poszczególnych użytkowników i przewiduje, które filmy/seriale mają największą szansę im się spodobać​. Modele te potrafią uwzględnić mnóstwo czynników jednocześnie (np. porę dnia, interakcje, gatunki, obsadę, i kolejność oglądania), tworząc spersonalizowany ranking tytułów dla danej osoby. Ponadto, Netflix sięga po techniki uczenia kontekstowego – np. tzw. contextual bandits – aby stale eksperymentować z różnymi wariantami rekomendacji i okładek, ucząc się na bieżąco, co działa najlepiej​. Wspomniane wcześniej personalizowanie okładek filmów to właśnie przykład zastosowania algorytmu contextual bandit, który uczy się, która grafika przyciąga Twoją uwagę (na podstawie tego, czy kliknąłeś w dany tytuł)​
  
• Reinforcement learning i modele przyczynowe
  Netflix eksperymentuje też z algorytmami uczącymi się poprzez wzmocnienie (nagrody i kary za podjęte akcje) oraz analizującymi zależności przyczynowo-skutkowe. Dzięki temu system może np. testować różne ułożenia elementów interfejsu czy kolejność wyświetlania kategorii i uczyć się, jaki układ maksymalnie zwiększa zaangażowanie widza. Badania Netflixa wykazały np., że użytkownicy najwięcej uwagi skupiają na górnych rzędach i lewej stronie ekranu głównego, więc kluczowe rekomendacje umieszcza się na początku list i po lewej stronie w karuzelach treści​ – to drobne usprawnienia, które także wypracowano dzięki analizie danych i algorytmom.

Wszystkie te podejścia są ze sobą łączone. Netflix w praktyce buduje ensemble – czyli zespół wielu modeli, gdzie każdy odpowiada za inny aspekt. Osobny algorytm może decydować, które rzędy tematyczne pokazać (np. „Oglądaj dalej”, „Podobne do…”, „Top 10 w Polsce dziś”), inny algorytm rankingu ustawia kolejność tytułów w obrębie takiego rzędu​ jeszcze inny wybiera grafikę. Wynik to złożony, spersonalizowany interfejs. Co ważne, Netflix stale testuje swoje algorytmy – każda zmiana jest poddawana testom A/B, gdzie porównuje się zachowanie grupy kontrolnej i testowej. Jeśli nowy model faktycznie zwiększa oglądalność lub zadowolenie widzów (mierzone np. dłuższym czasem oglądania czy mniejszą liczbą rezygnacji z abonamentu), zostaje wdrożony​.

​W przeciwnym razie – jest ulepszany lub porzucany. To ciągły, danych-napędzany cykl usprawniania systemu rekomendacji.

Analiza zachowań użytkowników – jakie dane zbiera i bada Netflix?

Sekretem skuteczności algorytmów Netflixa jest olbrzymia ilość danych zbieranych o zachowaniu użytkowników. Każde nasze kliknięcie, obejrzana minuta czy nawet krótkie zatrzymanie się nad jakimś tytułem w interfejsie – wszystko to staje się cenną informacją dla systemu. Poniżej wymieniamy kluczowe rodzaje danych użytkownika, jakie Netflix monitoruje i analizuje:

Netflix śledzi wiele sygnałów świadczących o naszych upodobaniach. Na podstawie profilu widza (np. wiek, język, lokalizacja) oraz dokładnego zachowania podczas korzystania z serwisu (pora i długość oglądania, urządzenie, wzorce odtwarzania, wyszukiwania, oceny) algorytmy uczą się, jakie treści najbardziej nas angażują.

Historia oglądania

Pełna lista tego, co oglądaliśmy, kiedy i jak długo. Serwis rejestruje każdy odcinek i film, który uruchomiliśmy, oraz czy dotrwaliśmy do końca. Zwraca uwagę, czy np. często przewijasz lub powtarzasz pewne sceny, albo czy porzuciłeś jakiś serial po dwóch odcinkach. Te informacje pomagają zrozumieć, co naprawdę Ci się podoba. Jeśli wielokrotnie wracasz do ulubionego filmu – to silny sygnał, że jest on dla Ciebie ważny, więc warto szukać podobnych.

Oceny i reakcje

Dawniej Netflix prosił użytkowników o wystawianie gwiazdek (1–5) obejrzanym produkcjom. Dziś zastąpił je prostszym systemem „kciuk w górę” / „kciuk w dół”, bo okazało się, że widzowie chętniej klikają lajka niż przyznają konkretną liczbę gwiazdek. Te jawne opinie (dane explicit) są cenne, bo wprost mówią co ktoś lubi, jednak nie wszyscy widzowie je wyrażają. Dlatego Netflix mocno polega na danych implicit – czyli wynikających z zachowania. Sam fakt, że obejrzałeś coś bez przewijania, może sugerować zadowolenie. Z kolei szybkie porzucenie filmu po kilku minutach działa jak „głos na nie” (choć go nie kliknąłeś). Netflix analizuje również wyszukiwania, które wpisujesz w lupkę – to ujawnia tytuły lub gatunki, których aktywnie szukasz.

Czas i pora korzystania

Aplikacja notuje dokładne przedziały czasu, w których oglądasz. Wie, czy masz zwyczaj oglądać po południu w weekendy, czy raczej późno w nocy w dni robocze​. Te dane pozwalają np. identyfikować „prime time” użytkownika. Ma to zastosowanie nie tylko w rekomendacjach (np. inne treści mogą być promowane rano, a inne wieczorem), ale także w optymalizacji technicznej – Netflix potrafi przewidzieć godziny największego obciążenia serwerów i wcześniej buforować popularne treści na serwerach lokalnych, by uniknąć opóźnień​,

Typ urządzenia i sposób odtwarzania

Serwis śledzi, czy oglądamy na telewizorze, komputerze, tablecie czy telefonie​. Dlaczego to ważne? To zdradza np., czy częściej oglądamy w domu (Smart TV wieczorem) czy w drodze do pracy (smartfon rano). Pozwala też dostosować jakość strumienia. Ponadto Netflix rejestruje działania typu pauza, przewijanie, oglądanie z napisami/dubbingiem, co pomaga profilować użytkownika (np. szybkie przewijanie może znaczyć, że film Cię znudził).

Interakcje z interfejsem

Nawet jeśli czegoś nie oglądałeś, ale przewinąłeś i zatrzymałeś kursor na chwilę na jakimś tytule, Netflix to odnotuje​. Platforma wie, które miniatury Ci pokazano podczas przeglądania i czy wzbudziły Twój ruch (najechanie, kliknięcie). Te mikrozachowania pomagają ocenić atrakcyjność różnych prezentacji treści. Przykład: jeśli użytkownicy często scrollują obojętnie obok danego serialu i nikt nie klika – może to znak, że miniatura lub opis są nieciekawe i warto je zmienić.

Lista Ulubionych

Dodawanie tytułów na później także jest sygnałem zainteresowania​. Nawet jeśli w danym momencie nie obejrzałeś filmu po dodaniu do listy, sam fakt dodania oznacza, że Cię zaciekawił.

Dane społecznościowe

Przez pewien czas Netflix integrował się z Facebookiem, umożliwiając podgląd, co znajomi oglądają. Choć funkcja ta nie jest obecnie rozwijana, Netflix kiedyś brał pod uwagę także oglądalność wśród znajomych jako jedną z możliwych sugestii​.

Metadane o treści

Oprócz danych o Tobie, analiza obejmuje dane o samych filmach/serialach (to częściowo content-based, omówione wyżej). Netflix posiada szczegółowe metadane każdego tytułu: gatunki, podgatunki, opis fabuły, obsada, rok powstania, kraj, język, oceny krytyków, popularność na zewnątrz (box office), itp. Te informacje są łączone z danymi użytkowników – np. algorytm może zauważyć, że wielu widzów o pewnym profilu ogląda hiszpańskie thrillery i wyciągnąć wniosek, że Tobie także warto taki zaproponować, choć dotąd nie widziałeś nic z Hiszpanii.

Zbieranie tych danych odbywa się ciągle w tle poprzez logi serwera i aplikacji. Netflix podkreśla, że każda interakcja jest dla nich jak kolejny piksel w obrazie Twoich preferencji – im więcej pikseli (danych), tym wyraźniejszy obraz gustu widza i tym lepsze rekomendacje mogą dostarczyć​

Skala analizowanych danych jest imponująca. W efekcie Netflix dysponuje jednym z najbogatszych zbiorów danych o zachowaniach widzów na świecie – to dla firmy prawdziwy skarb, bo odpowiednio wykorzystany przekłada się na przewagę konkurencyjną.

Optymalizacja treści – jak AI pomaga Netflixowi w tworzeniu filmów i seriali

Sztuczna inteligencja w Netflixie służy nie tylko do rekomendowania już istniejących tytułów. Coraz częściej jest wykorzystywana również przed powstaniem filmu czy serialu – na etapie planowania, produkcji i marketingu. Netflix, jako studio produkujące ogrom oryginalnych treści, wspiera się danymi i algorytmami, by lepiej trafiać w gusta widzów i osiągać sukcesy.

Dane, które decydują o nowych hitach

Przykładem data-driven content creation (tworzenia treści w oparciu o dane) jest kulisy powstania serialu “House of Cards” – pierwszego dużego hitu Netflix Original. Decyzja o realizacji tego politycznego thrillera była w dużej mierze podyktowana analizą preferencji widzów. Netflix wiedział z danych, że widzowie chętnie oglądają filmy z Kevinem Spacey oraz cenią reżysera Davida Finchera. Zauważono również, że spora grupa abonentów, która lubiła brytyjski oryginał “House of Cards” (z lat 90.), oglądała też filmy z Kevinem Spacey i produkcje Finchera​.

Te wzorce podpowiedziały, że połączenie tych elementów ma duży potencjał. Netflix zaryzykował duży budżet (ponad $100 mln) i zrealizował amerykańską wersję House of Cards, obsadzając Spaceya w roli głównej i zatrudniając Finchera jako producenta. Serial okazał się strzałem w dziesiątkę, a analiza danych pomogła zminimalizować ryzyko tej inwestycji​.

​

Co więcej, dane wpływały nie tylko na decyzje o obsadzie – podobno analiza trendów kształtowała też niektóre wątki scenariusza tak, by trafić w oczekiwania widzów (np. odpowiednie dawkowanie intrygi politycznej vs. życia prywatnego bohaterów).

Dziś Netflix wykorzystuje AI przy podejmowaniu decyzji, który projektom „dac zielone światło”.

Analizuje globalne trendy oglądalności i nisze, które cieszą się rosnącym zainteresowaniem. Przykładowo, po sukcesie House of Cards dane wskazywały na duży apetyt widzów na kolejne thrillery polityczne – co zapewne zachęciło Netflix do inwestowania w takie tytuły. W 2023 roku “The Night Agent”, serial akcji z wątkiem politycznym, stał się jedną z najchętniej oglądanych produkcji (812 milionów godzin w ciągu pierwszych tygodni)​.

Nie jest przypadkiem, że odpowiadał on gatunkowi, na który “było zapotrzebowanie” po analizie danych. Podobnie Netflix monitoruje popularność aktorów – tworzy wręcz „mapy popularności”, by zobaczyć, które nazwiska przyciągają widzów​.

Te informacje pomagają przy obsadzaniu nowych projektów. Można powiedzieć, że algorytmy pełnią rolę doradców: podpowiadają “widzowie chcą teraz więcej komedii romantycznych” albo “ten aktor ma ostatnio wysokie wyniki oglądalności, warto obsadzić go w kolejnym filmie”. Oczywiście, ostateczne decyzje kreatywne wciąż należą do ludzi (producentów, showrunnerów), ale są oni uzbrojeni w twarde dane.

Wykorzystanie AI w produkcji i marketingu

AI pomaga też optymalizować produkcję od strony technicznej i logistycznej. Netflix stosuje uczenie maszynowe do tak przyziemnych kwestii, jak… wybór lokacji do kręcenia zdjęć! Algorytmy potrafią uczyć się, które miejsca kręcenia najlepiej sprawdzają się o danej porze roku – np. znaleźć plener z minimalnym prawdopodobieństwem deszczu w konkretnym tygodniu.​

​

Dzięki temu ekipy zdjęciowe mogą unikać opóźnień spowodowanych złą pogodą, co zmniejsza koszty produkcji. Podobnie, analizując dane, można optymalnie układać harmonogram zdjęć czy planować budżet – AI podpowie, które sceny lepiej nakręcić wcześniej, bo np. dany aktor ma większą szansę zdobyć nagrodę i podbić zainteresowanie (spekulacyjny przykład), albo zasugeruje, że pewien rodzaj ujęć zwykle wymaga więcej dubli i trzeba przewidzieć na nie więcej czasu.

Kolejny obszar to marketing i promocja treści. Tutaj AI również gra pierwsze skrzypce. Netflix słynie z tego, że potrafi wypromować swoje produkcje celując przekaz do konkretnych segmentów widzów. Wykorzystuje do tego wiele wersji zwiastunów i materiałów promocyjnych. Głośnym przykładem były zwiastuny House of Cards: Netflix przygotował 10 różnych trailerów serialu, każdy eksponujący inny aspekt historii​.

​Użytkownicy otrzymywali trailer najlepiej dopasowany do ich profilu – np. miłośniczka wątków romantycznych zobaczyła zajawkę skupiającą się na relacji Franka Underwooda z żoną, a ktoś, kto ogląda głównie filmy akcji, dostał trailer pełen napięcia i intryg politycznych. Jeśli ktoś lubił konkretnego aktora, w trailerze pokazano przede wszystkim sceny z jego udziałem​

Wszystko po to, by każdego widza skutecznie zachęcić do seansu, odwołując się do tego, co go najbardziej interesuje. Ta strategia okazała się bardzo skuteczna – House of Cards przyciągnął przed ekrany zróżnicowaną widownię, bo każdy odkrył w nim coś dla siebie. Obecnie Netflix robi podobnie dla wielu swoich produkcji – generuje spersonalizowane zwiastuny i podpowiedzi, często przy wsparciu AI. Jak wspomniano wcześniej, nawet miniatury (okładki) danego filmu są testowane w kilkunastu wariantach i dynamicznie dostosowywane pod gusta odbiorcy​,

Jeśli przez jakiś czas ignorujesz daną propozycję, Netflix potrafi podmienić jej grafikę na inną, by spróbować ponownie zwrócić Twoją uwagę.

Wreszcie, AI czuwa nad jakością dostarczania treści. Choć to nie dotyczy rekomendacji per se, warto wspomnieć: Netflix używa uczenia maszynowego, by automatycznie dostosować jakość wideo do warunków – analizuje w locie przepustowość łącza, urządzenie i ekran, by strumień zawsze działał płynnie​,

Ponadto algorytmy wykrywają w materiałach wideo treści niepożądane (np. błędy, artefakty, zbyt głośne fragmenty) – to taka automatyczna kontrola jakości. Dzięki temu widz otrzymuje dopracowany produkt końcowy, a Netflix oszczędza na ręcznym wyszukiwaniu usterek.

Korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem AI przez Netflix

Netflix już teraz testuje kolejne nowinki – od generowania spersonalizowanych zwiastunów i opisów po eksperymenty z interaktywnymi treściami, gdzie widz wpływa na fabułę (a AI uczy się na podstawie wyborów). Możemy więc oczekiwać, że rola sztucznej inteligencji w dostarczaniu rozrywki będzie rosła, a platformy takie jak Netflix nadal będą przecierać szlaki, jak najlepiej połączyć technologię z kreatywnością dla naszej przyjemności oglądania.