Abrir a Netflix para "escolher rapidinho alguma coisa" e passar mais tempo até encontrar algo do que realmente assistir virou uma experiência comum entre usuários do streaming. O problema é que, muitas vezes, o algoritmo da plataforma acaba entrando em um ciclo de recomendações repetitivas, exibindo sempre conteúdos parecidos — mesmo quando eles já não refletem mais o gosto atual da pessoa.
O que muita gente não sabe é que a Netflix permite "treinar" o algoritmo para melhorar as indicações. E isso vai muito além de apenas dar like em séries e filmes.
Como o algoritmo da Netflix funciona
A Netflix analisa praticamente todas as interações feitas dentro da plataforma para entender quais conteúdos têm mais chance de agradar cada perfil.
Entre os principais fatores levados em consideração estão:
- Filmes e séries assistidos até o fim;
- Títulos abandonados nos primeiros minutos;
- Avaliações positivas ou negativas;
- Tempo gasto navegando;
- Categorias mais acessadas;
- Horários em que o usuário costuma assistir;
- Miniaturas nas quais a pessoa costuma clicar.
O sistema cruza essas informações com padrões de milhões de outros assinantes para prever quais títulos têm maior chance de retenção.
Avaliar filmes ajuda mais do que muita gente imagina
Atualmente, a plataforma usa botões de "gostei", "gostei muito" e "não gostei" para ajudar o sistema a entender não apenas quais filmes agradaram, mas também qual intensidade de interesse existe por determinado gênero, ator, diretor ou estilo de narrativa.
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