Big Data в поп-культуре: как Netflix, Spotify и TikTok управляют нашими развлечениями
⏳Примерное время чтения: 3 минуты
📌 Содержание:
Рекомендательные системы в развлекательной индустрии: как алгоритмы управляют контентом
- Как Netflix угадывает, что мы хотим посмотреть?
- Как Spotify использует аналитику данных для создания идеальных плейлистов?
- Алгоритмы TikTok: как анализ поведения пользователей формирует рекомендации
- Big Data в индустрии развлечений: как аналитика меняет поп-культуру
Netflix угадывает, что мы захотим посмотреть вечером, Spotify подбирает плейлисты под наше настроение, а TikTok точно знает, какие видео нас развеселят
Как крупнейшие платформы развлекательной индустрии так точно предсказывают наши предпочтения? Ответ прост: аналитика данных.
Современные аналитические инструменты обрабатывают большие объемы информации, выявляют закономерности и помогают компаниям лучше понимать пользователей.
Навыки работы с этими инструментами востребованы сегодня везде: в бизнесе, маркетинге, финансах и множестве других сфер. Именно поэтому профессия Data Analyst входит в число самых перспективных и высокооплачиваемых на рынке.
Рекомендательные системы в развлекательной индустрии: как алгоритмы управляют контентом
Технологии анализа больших данных формируют наш развлекательный опыт — их называют рекомендательными системами.
В начале 2000-х годов, когда Netflix еще занимался прокатом DVD, компания организовала конкурс с призом в $1 млн для того, кто улучшит их рекомендательный алгоритм всего на 10%.
К 2010-м годам эти системы окончательно интегрировались в цифровое пространство, став неотъемлемой частью Интернета. С тех пор аналитика превратилась в важнейший инструмент для принятия бизнес-решений. В течение последних 5 лет онлайн-школа DataBoom активно готовит специалистов, способных работать с данными.
За это время мы обучили более 16 000 человек, которые сегодня успешно работают в казахстанских и зарубежных компаниях. Хотите стать экспертом в области аналитики данных? Ознакомьтесь с нашими курсами и развивайте карьеру в одной из самых динамично развивающихся отраслей!
Вернемся к рекомендательным системам, которые так активно влияют на наш выбор и поведение в интернете. Как они это делают?
Как Netflix знает, что я хочу посмотреть?
Netflix не только фиксирует, какие фильмы мы смотрим, но и анализирует широкий спектр параметров: чаще всего просматриваемые жанры, выставленные оценки, предпочтения в выборе актеров и режиссеров и даже то, как долго мы задерживаемся на определенной сцене
На основе этого платформа выдает рекомендации, которые, по ее данным, удовлетворяют предпочтения пользователей в 75% случаев. Понимание работы алгоритмов и умение их анализировать дает компании возможность экономить до $1 млрд ежегодно
Если вы тоже хотите научиться разбираться в алгоритмах и строить аналитические модели, начните с нашего бесплатного гида для аналитиков, который разработали эксперты DataBoom. Узнайте, чем занимается аналитик данных, сколько он зарабатывает и какие у него карьерные перспективы!
Так, а что насчет новых пользователей, ведь у системы еще нет информации об их предпочтениях? Для этого Netflix проводит первичный опрос при регистрации, после чего, на основе сходства с другими пользователями, подбирает релевантный контент.
Персонализация не только ускоряет поиск контента, но и способствует удержанию подписчиков. Благодаря алгоритмам количество просмотров увеличивается в 3–4 раза, что позволяет платформе реже производить оригинального контента.
Кроме рекомендаций, Netflix использует аналитику для оценки успешности собственного контента. Согласно исследованию LendEDU, 79% американской молодежи считают его оригинальные проекты лучшими.
Кстати, в 2017 году платформа отказалась от пятизвездочной системы оценок в пользу формата «лайк/дизлайк». Как заявили представители Netflix, это позволило собрать вдвое больше данных и сделать подборку контента еще точнее. Кто им это подсказал? Конечно, аналитик данных.
Как Spotify использует аналитику данных для создания идеальных плейлистов?
Музыкальный сервис Spotify, основанный в 2006 году, также использует передовые методы аналитики для персонализации контента. Алгоритмы платформы учитывают не только прослушанные треки, но и реакции пользователей — лайки, пропуски, повторные прослушивания.
Платформа отслеживает и то, как долго мы слушаем музыку. Например, если вы перелистнули песню спустя менее 30-ти секунд, алгоритм решит, что она вам не понравилась и будет стараться предлагать меньше похожих композиций.
Основная задача главной страницы Spotify — предоставить пользователям мгновенный доступ к трекам, идеально подходящим под их настроение. Об этом рассказала директор Spotify Research Муния Лалмас-Роеллек, отметив, что за процессом стоит искусственный интеллект BaRT.
Интересный факт: каждая «полка» в Spotify имеет название. Исследование BaRT 2018 года подтвердило, что такие пояснения повышают вовлеченность пользователей.
Однако помимо AI, сервис активно применяет и классические методы аналитики при изучении самой музыки. В 2012 году Брайан Уитмен, сооснователь The Echo Nest — платформы, использующей машинное обучение для оценки треков, — сообщил, что их система ежедневно сканирует более 10 млн музыкальных сайтов в поисках трендов.
Благодаря такому комплексному подходу Spotify не только подбирает релевантную музыку, но и расширяет музыкальный кругозор пользователей, увеличивая их вовлеченность в платформу.
Мечтаете работать в международной компании и быть специалистом, который сможет предложить такие же успешные решения, как аналитики Spotify? DataBoom не только помогает с нуля разобраться в аналитике, но и готовит к сертификации Microsoft, которая позволяет работать в зарубежных компаниях
Наши студенты учатся применять навыки аналитики на реальных бизнес-задачах и формировать рекомендации для компании любой отрасли — от онлайн-ритейла до нефтегазовой.
Алгоритмы TikTok: как анализ поведения пользователей формирует рекомендации
Самый яркий пример эффективной аналитики данных — TikTok, запущенный в 2016 году. Какая еще соцсеть сегодня генерирует столько трендов, распространяющихся по всему интернету?
Согласно статистике, пользователи проводят в TikTok в среднем 52 минуты в день — почти в два раза больше, чем в Snapchat (26 минут), Instagram (29 минут) и Facebook (37 минут).
Более того, платформа обогнала YouTube по времени использования: в 2020 году британцы тратили в TikTok 26 часов в месяц против 16 часов на YouTube. В США к 2021 году разрыв тоже стал заметным — 24,5 часа против 22.
Хотя YouTube по-прежнему лидирует по суммарному времени просмотров благодаря широкой аудитории, успех TikTok подтверждает эффективность его алгоритмов и рекомендательных систем.
Уже не секрет, что алгоритм соцсети учитывает лайки, комментарии, подписки, время просмотра и повторные просмотры видео. Чем активнее пользователь взаимодействует с определенным типом контента, тем больше похожих видео ему предлагается.
Но что интересно — AI в основе этого алгоритма также анализирует характеристики самого видео, включая музыку, озвучку, подписи и хэштеги. Учитываются также язык, страна проживания и тип устройства пользователя, чтобы адаптировать качество видео и обеспечить бесперебойное воспроизведение.
Владение инструментами анализа данных помогает не только разбираться в работе алгоритмов, но и создавать собственные предсказательные модели. Например, с помощью Python и SQL.
Разработав свой алгоритм рекомендательной системы, TikTok показывает, как аналитика может преобразовать социальную сеть в платформу с мировой популярностью.
Big Data в индустрии развлечений: как аналитика меняет поп-культуру
Объединяя все вышесказанное, становится очевидно, что аналитика данных — это не просто инструмент, а фундамент компаний, лидирующих в индустрии развлечений.
К ней обращаются даже крупные киностудии. Например, Warner Bros. в сотрудничестве с Cinelytic внедрила AI-платформу, которая анализировала данные об актерах и финансовых показателях, предсказывая кассовые сборы и оптимальные сроки выхода фильмов в прокат.
По данным Cinelytic, этот подход снижал финансовые риски и ускорял процесс принятия решений, позволяя продюсерам сосредоточиться на творческой стороне проектов.
Переход от интуитивных решений к анализу данных меняет индустрию, делая прогнозирование более точным и эффективным.
Если вам интересно, как благодаря аналитике строятся новые бизнес-модели, заранее предсказываются изменения на рынке и создаются решения, позволяющие компаниям опережать конкурентов, проходите курсы DataBoom.
Учитесь у действующих аналитиков ведущих компаний, проложите себе путь к международной карьере с сертификацией Microsoft и получайте в среднем 857 000₸. С нами этот путь — от джунов до сеньоров — уже успешно прошли 16 000 выпускников!
Будущее поп-культуры здесь, и оно строится на данных.
