Contente
- Como é que tudo começou?
- Como o conteúdo de streaming se tornou popular?
- Como surgiu a personalização de conteúdo?
- Como a IA está personalizando o conteúdo?
- Estudos de caso de personalização de conteúdo da Netflix
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Impacto da personalização de conteúdo nos negócios
- Conclusão
Fonte: iStock
Leve embora:
Percorremos um longo caminho desde os dias da transmissão de TV. Agora podemos assistir o que queremos quando queremos, e a inteligência artificial pode nos ajudar a escolher o que assistir a seguir!
Desde a oferta de conteúdo de streaming simples até o conteúdo de streaming altamente personalizado, a tecnologia de mídia de streaming percorreu um longo caminho, com muita coisa acontecendo ao longo do caminho.A oferta de conteúdo de streaming foi uma conquista, mas seu progresso foi limitado por vários fatores, como custo de hardware de computador, recursos limitados de computador, largura de banda limitada da Internet e falta de tecnologias de compactação.
Depois, as coisas mudaram à medida que as habilidades do computador melhoraram, o custo de hardware e armazenamento foi reduzido, as tecnologias de compactação foram aprimoradas, a largura de banda da Internet melhorada e isso impulsionou o streaming de conteúdo. Vários eventos começaram a ser transmitidos via streaming e os resultados foram animadores. As empresas perceberam uma boa oportunidade de investimento e entraram na onda. Mas algo ainda maior estava por vir - a revolução do dispositivo móvel e a inteligência artificial (IA). Com fácil acesso a alta largura de banda e poderosos dispositivos móveis, as expectativas dos clientes começaram a se direcionar para conteúdo personalizado, e os provedores de conteúdo de streaming usam fortemente a IA para oferecer às pessoas exatamente o que elas desejam. (Mais e mais pessoas estão desistindo do cabo em favor de outros serviços. Saiba mais em Como cortar o cabo na sua TV a cabo.)
Como é que tudo começou?
Acredite ou não, a idéia original de fornecer conteúdo de streaming começou nos anos 1920, e isso também para um público comercial. Ele veio na forma de Muzak, uma tecnologia projetada para transmitir áudio para assinantes através de fios elétricos, em vez de usar um rádio. Não foi um grande sucesso, mas a ideia não morreu. Em vez disso, ele se consolidaria lentamente.
Nas décadas seguintes, os recursos do computador melhoraram, os custos de software e hardware foram reduzidos, a largura de banda da Internet melhorou em todo o mundo (ainda que de forma inconsistente), as pessoas tiveram acesso mais fácil à Internet e aos computadores e a ideia de streaming de conteúdo começou a se mover novamente. Vários desenvolvimentos traçaram o curso. A Microsoft e a Apple criaram formatos proprietários para streaming. Os eventos eram transmitidos ao vivo, que as pessoas assistiam em seus computadores. No entanto, sempre houve esse esforço em direção a um formato de streaming único e unificado, e foi aí que o Adobe Flash entrou. O Adobe Flash foi usado por muitos sites de hospedagem de vídeo como o YouTube, que agora é o HTML5. Portanto, o streaming de conteúdo tornou-se quase contínuo.
Como o conteúdo de streaming se tornou popular?
Em 2017, a Horowitz Research, uma empresa de pesquisa de mercado, descobriu que 70% dos visualizadores de conteúdo usavam conteúdo de streaming e 40% da visualização de TV era baseada em streaming. Os millennials transmitiram 60% do conteúdo visualizado. Claramente, ofertas como vídeo por assinatura sob demanda (SVoD) e aplicativos over the top (OTT) se tornaram populares. Isso provocou o início do declínio da indústria de DVD. Em 2015, um relatório do New York Times afirmou que a contagem de assinantes de DVD da Netflix havia caído significativamente, enquanto a contagem de assinantes dos serviços de streaming aumentou. Em março de 2016, um estudo constatou que os consumidores de conteúdo não encontraram diferenças qualitativas significativas entre o DVD e o conteúdo de streaming. Claramente, o equilíbrio estava mudando em direção ao fluxo. No entanto, os clientes agora precisavam de recursos como avanço rápido, retrocesso e pesquisa. Além disso, as receitas de publicidade também estavam aumentando. Claramente, os provedores de conteúdo tinham incentivos para investir mais em serviços de streaming. (Para saber mais sobre o SVoD, confira Até que ponto seus dados estão no seu Analytics? Uma visão geral do cenário do SVoD Analytics.)
Como surgiu a personalização de conteúdo?
Curiosamente, à medida que o conteúdo de streaming se tornou popular, a personalização do conteúdo já havia sido identificada como o caminho a seguir. Um sistema de recomendação de conteúdo estava no centro da personalização. Por exemplo, a Netflix, que atuava no ramo de aluguel de DVDs, já usava táticas de personalização que se tornaram mais sofisticadas ao longo do tempo. Em meados da década de 2000, a Netflix ofereceu incentivos em dinheiro para pessoas que ajudariam a melhorar a eficiência de seus sistemas de recomendação. Inicialmente, o sistema de recomendação ajudou os espectadores a identificar DVDs adequados. Com o tempo, ofereceria conteúdo SVoD e OTT com base em preferências individuais, padrões de navegação, hábitos e outras informações do usuário.
Como a IA está personalizando o conteúdo?
Identificar preferências individuais do usuário é extremamente difícil. Pense, por exemplo, no Amazon Prime e no Netflix com sua enorme e variada base de assinantes em todos os continentes e os desafios de personalização. Além disso, o comportamento do assinante pode mudar repentinamente. Você também pode precisar pensar na experiência do usuário, na interface do usuário específica e em muitos outros fatores complexos. A IA e o aprendizado de máquina são capazes de aprender com os dados de comportamento do assinante ao longo do tempo e oferecer recomendações de conteúdo de acordo. O sistema é conhecido como um mecanismo de recomendação e aprende profundamente sobre o comportamento do assinante por conta própria, como a aprendizagem de um ser humano evolui e se adapta às expectativas dinâmicas do assinante.
Estudos de caso de personalização de conteúdo da Netflix
Talvez ninguém tenha conteúdo de entretenimento personalizado melhor que o Netflix. A Netflix permite que seu conteúdo seja direcionado exclusivamente pelas opções de assinante. Aqui está uma visão geral de como a Netflix realiza seu trabalho.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
- Experiência personalizada do assinante - A Netflix possui mais de 75 milhões de assinantes em mais de 90 países e cada assinante recebe uma experiência única ou ofertas de conteúdo no login.
- Recomendações generalizadas - Como a Netflix possui dados de assinantes enormes e variados, ela pode oferecer recomendações de conteúdo com base em critérios como "isso é apreciado por pessoas da sua faixa etária" ou "seu amigo acabou de assistir".
- Não oferecendo uma experiência de conteúdo impressionante - A Netflix deseja oferecer uma recomendação de que o assinante gosta dentro de 90 segundos; caso contrário, o assinante poderá seguir em frente. Portanto, ele não afoga seu assinante em meio a uma avalanche de recomendações de conteúdo e tenta oferecer exatamente o que você gosta. De acordo com Chris Jaffe, vice-presidente de inovação de produtos da Netflix, os clientes odeiam ficar impressionados, portanto a personalização do conteúdo é a chave.
- Não personalizar demais - Embora a Netflix ofereça o que os assinantes tendem a gostar, ela ocasionalmente gera algo não relacionado às preferências. Por exemplo, um assinante com uma inclinação demonstrada para filmes de terror pode receber uma comédia.
- Deixe que as opções de assinante governem - Não é o produto ou qualquer outra equipe que decide sobre as opções de conteúdo, mas o cliente. De acordo com Jaffe, “trabalhamos constantemente para tornar essa experiência cada vez melhor. É uma abordagem única. Em algumas empresas que desenvolvem o produto, a equipe do produto pode ser a principal motivadora: a equipe apresenta a idéia, o design, a criação, o lançamento e o que acontece. Minha equipe não pode tomar essa decisão. Temos ideias, mas o que impulsiona as decisões do produto são nossos clientes, o que os clientes fazem e como eles usam o produto. ”
- Novos produtos devem ser aprovados pelos clientes - Todos os novos produtos são executados pelos clientes em testes, sem o conhecimento deles. A Netflix realiza "algumas centenas" de testes de produtos com 300.000 usuários a cada ano. Somente produtos com aceitação suficiente chegam à prateleira.
Impacto da personalização de conteúdo nos negócios
A Netflix alega que poderia economizar US $ 1 bilhão por formas de diminuir a rotatividade. Com ganhos monetários à parte, a Netflix poderia melhorar a experiência do cliente otimizando as transferências de dados e compactando codecs com uma tecnologia chamada Dynamic Optimizer. Ele também otimizou a entrega de OTT, impedindo links congestionados e conectividade instável, adotando o Protocolo da Internet.
Conclusão
Embora pareça não haver dúvida sobre o potencial da IA, as coisas não parecem tão boas na frente da privacidade. O ato de capturar dados do cliente sem consentimento explícito é uma questão espinhosa, com muitos criticando a prática. Mas isso é assunto para outra hora. Enquanto isso, os clientes podem esperar um conteúdo mais interessante em sua lista de observação, graças à IA.