Netflix revela los secretos detrás de su algoritmo de recomendaciones: ¿cómo elige lo que verás a continuación?

Las recomendaciones personalizadas de Netflix se basan en preferencias de usuarios, interacciones previas y factores técnicos, optimizando la experiencia de visualización.

Las plataformas de streaming están cada vez más necesitadas de captar y mantener la atención de sus usuarios. En este contexto, Netflix se destaca con su sofisticado algoritmo de recomendaciones, el cual adapta constantemente las sugerencias de contenido a las preferencias individuales de cada usuario. A medida que la competencia en el sector aumenta, entender cómo funcionan estos algoritmos se vuelve crucial para los consumidores que buscan recomendaciones personalizadas que se alineen con sus gustos.

Factores que influyen en las recomendaciones

Netflix utiliza un conjunto diverso de variables para recomendar películas y series a sus usuarios. En su Centro de Ayuda, la compañía menciona que el algoritmo analiza:

• El historial de visualización del usuario.
• Las calificaciones otorgadas a otros títulos.
• Las preferencias de otros miembros de la plataforma con gustos similares.
• Características técnicas de los títulos, como género, actores, director y año de estreno.

Además, Netflix estima la probabilidad de que un usuario disfrute un título определando patrones de consumo, que incluyen:

• La hora del día en que se visualizan los contenidos.
• El idioma preferido.
• Los dispositivos utilizados para acceder a la plataforma.
• El tiempo invertido en cada título visualizado.

Es destacable que, a diferencia de otros servicios, Netflix no utiliza información demográfica como edad o género para sus recomendaciones. En vez de eso, se concentra en las interacciones que el usuario tiene con el contenido, lo cual permite un enfoque más personalizado.

Creación y evolución del perfil de usuario

Desde el primer momento que un usuario se registra en Netflix, comienza la creación de su perfil. Cuando se crea un nuevo usuario, Netflix solicita seleccionar títulos que le gusten, lo que permite que el servicio inicie la recomendación de contenido desde el primer uso. A medida que se visualizan más títulos, la plataforma actualiza su base de datos, haciendo que las sugerencias se tornen cada vez más precisas.

El algoritmo también toma en cuenta cómo cada usuario interactúa con el contenido. Si un título es comenzado y rápidamente abandonado, el sistema lo registrará como un título no recomendado para ese usuario. Asimismo, el usuario puede clasificar los contenidos que ha visto utilizando un sistema de pulgares, que incluye opciones como "No es para mí", "Me gusta" o "Me encanta". Esto brinda a Netflix un mejor entendimiento de las preferencias de cada suscriptor.

Cuando se realizan búsquedas, los resultados también pueden variar de un usuario a otro. Esto se debe a que Netflix considera las acciones de otros suscriptores que han realizado búsquedas similares y predicciones sobre lo que cada usuario podría disfrutar. Este enfoque personalizado asegura que los resultados sean más relevantes y atractivos para cada consumidor.

Con esta combinación de tecnología de punta, aprendizaje automático y análisis de datos, Netflix continúa optimizando su sistema de recomendaciones. Estos esfuerzos no solo buscan mantener enganchados a sus usuarios, sino también incrementar su rentabilidad en un mercado altamente competitivo. En resumen, gracias a estos algoritmos y a la constante evolución de sus sistemas de sugerencias, Netflix se posiciona como un líder en la industria del streaming, frente a una oferta cada vez más amplia y diversa.

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