Cómo funciona el algoritmo de Netflix: así es cómo la plataforma ordena tus recomendaciones

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El catálogo de las plataformas de 'streaming' como Netflix se actualiza continuamente con recomendaciones (Pixabay)

En la actualidad contamos con acceso a un amplio catálogo de contenidos audiovisuales que podemos disfrutar. Son cada vez más las plataformas de streaming que tenemos a nuestro alcance y que luchan por atraer nuestra atención hacia su servicio. Con tanta oferta disponible, estas empresas deben desarrollar técnicas específicas y contenidos atractivos que potencien que los consumidores elijan su plataforma en lugar del resto disponible. Es por ello por lo que cada vez emplean algoritmos más sofisticados para conocer el criterio de los clientes y recomendar las películas y series que sean más acorde a sus gustos.

Netflix informa en su Centro de Ayuda sobre la manera en la que desarrollan estas recomendaciones personalizadas, a través de un algoritmo que tiene en cuenta diversos factores, tanto propios del usuario como del resto de consumidores de la plataforma con gustos similares. Por esta razón, cada perfil individual que se crea dentro de la plataforma contará con una serie de títulos sugeridos diferentes.

Criterios de las recomendaciones

El servicio de streaming calcula la probabilidad de que el cliente disfrute de un título concreto de su catálogo teniendo en cuenta una lista de pautas: las interacciones con la plataforma, como el historial de visualización o cómo ha clasificado el usuario otros títulos; otros miembros con gustos y preferencias similares, y la información sobre cuestiones técnicas de las películas o series, como el género, las categorías, los actores, el año de estreno, el director…

Para mejorar las sugerencias, Netflix también tiene en cuenta la hora del día en la que se visualizan los contenidos, el idioma de preferencia, los dispositivos que se utilizan para consumir la plataforma o cuánto tiempo se disfruta de un determinado título del catálogo. Sin embargo, la propia empresa informa de que su sistema de recomendaciones no incluye información demográfica, por lo que los datos personales de los clientes como la edad o el sexo no se tienen en cuenta para la selección.

Logotipo de Netflix en uno de los edificios de Hollywood, Los Ángeles (Mike Blake/REUTERS)

La creación de nuestro perfil de gustos comienza desde el primer momento en el que entramos en la plataforma: al crear un nuevo usuario, Netflix solicita que se elijan algunos títulos que nos gusten. Esta elección inicial servirá a la empresa para comenzar con las sugerencias, pero, a medida que se empiecen a visualizar contenidos en el servicio, la lista de recomendaciones se actualizará con la información nueva sobre preferencias que la plataforma recaba. Por tanto, las películas y series con las que se interactúa más recientemente tendrán más peso en el proceso de selección.

Netflix no solo tiene en cuenta los títulos del catálogo que el usuario visualiza en su plataforma, sino también la manera en la que este interactúa con él: si se comienza una película o serie y se abandona, el servicio de streaming considerará que no te ha convencido y lo tendrá en cuenta para futuras sugerencias. Además, existe la posibilidad de valorar los contenidos que se ven a través de un sistema de pulgares que indican “No es para mí”, “Me gusta” o “Me encanta”.

También es interesante descubrir qué factores influyen en la posición de los títulos cuando realizamos una búsqueda. Cuando introducimos el nombre de una película o serie que queremos ver, es posible que los resultados varíen en función del usuario, ya que se tienen en cuenta las acciones de otros suscriptores que han introducido la misma consulta, consultas similares o la propia predicción de la plataforma de lo que al consumidor le gustaría disfrutar en Netflix.

Con todo ello, los algoritmos y sistemas informáticos que ponen en marcha las listas de sugerencias en las plataformas de streaming se actualizan continuamente y cada vez son más sofisticadas, esto con el objetivo de mantener enganchado a los clientes y aumentar el beneficio económico de la empresa. Ante tanto oferta, las plataformas deben encontrar la manera de destacar por encima del resto.