Skip links

Netflix Algoritması Nasıl Çalışıyor?

Netflix son yılların en başarılı şirketleri arasında. Halihazırda, 140 milyona yaklaşan kullanıcı sayısı ve 100 milyar doların üzerindeki piyasa değeri ile medya ve eğlence sektörünün Disney ve Comcast gibi devlerine meydan okuyor.

Peki, 1990’larda DVD kiralama hizmeti veren küçük bir girişim, nasıl oldu da 20 yıl içerisinde medya devlerine kafa tutar hale geldi?

Netflix’i rakiplerinden ayrıştıran unsurları düşününce, onu benzersiz kılan şeyin sahip olduğu film arşivi ya da yayımladığı orijinal içerikler değil; bu içerikleri üretirken ve tüketiciye ulaştırırken kullandığı teknolojiler olduğunu görüyoruz.

Netflix oldukça öngörülü bir şirket. 2006 yılında, henüz büyük veri ve yapay zeka teknolojileri dijital dünyada bu kadar popüler hale gelmemişken Netflix, Netflix Prize adında bir yarışma düzenleyerek kullanıcılar için daha isabetli film önerileri yapacak algoritmayı tasarlayan ekibe 1 milyon dolar ödül vereceğini duyurdu.

2009 yılında sonlanan yarışmada, 1 milyon dolarlık ödülün sahibi olan BellKor’s Pragmatic Chaos adlı algoritma oldu. Bu algoritma her ne kadar daha sonra teknik sebeplerle kullanılamamış olsa da, yarışmanın kendisi, Netflix’in yeni teknolojilere verdiği önemin anlaşılması bakımından oldukça önemli bence. 2009’dan 2019’a uzanan süreçte, Netflix çoğunluğu yapay zeka alanında olmak üzere pek çok yeni teknolojiye yatırım yaparak oldukça kompleks bir algoritma tasarladı. Bugün, kullanıcıların Netflix sitesinde/uygulamasında geçirdiği her saniye, her tıklama, her klavye vuruşu Netflix’in yapay zeka destekli algoritması tarafından analiz edilerek tüm sistem buradan elde edilen geri bildirimler doğrultusunda işliyor.

House of Cards’ın Başarısı Tesadüf Değil

Kurulduğu günden bu yana farklı yapımcılar tarafından üretilmiş içerikleri arşivleyen ve dağıtan Netflix, 2013 yılında yapımcılığını kendi üstlendiği bir dizi projesini hayata geçirmek için kolları sıvadı. İlk orijinal Netflix içeriği House of Cards, yayınlandığı gün itibariyle dünya genelinde bir fenomen haline geldi ve beraberinde Netflix’e milyonlarca üye kazandıran sadık bir takipçi kitlesi yarattı. Dizi, Primetime Emmy ve Golden Globes’un da aralarında bulunduğu prestijli ödül törenlerinde 200’den fazla kez aday gösterildi, 20’den fazla ödül elde etti. Ne var ki vitrinde daima oyuncu, senarist ve yönetmenler gözükse de Netflix’in ilk projesinde yakaladığı bu büyük başarının arkasında veri bilimci ve mühendislerden oluşan dev bir ekip vardı. Tam 6 sene boyunca, Netflix izleyicilerinden toplanan veriler analiz edildi ve kast seçiminden senaryo kurgusuna varıncaya kadar diziyle ilgili tüm detaylar bu verilerden elde edilen genel kullanıcı eğilimleri gözetilerek dizayn edildi. Netflix, büyük veri analizinden yola çıkarak genel kullanıcıyı neyin cezbedeceğini artık biliyor. Yapılan araştırmalara göre, klasik TV içeriklerinde başarı oranı %30-40 aralığında iken, Netflix orijinal içeriklerinde bu oranın %80 seviyesini aştığını görüyoruz. Netflix, elinde popüler içerik üretmek için altın değerinde bir tarif defteri tutuyor ve bu gücün karşısında Hollywood endüstrisinin üstünlüğü elinde tutması çok zor.

140 Milyon Çeşit Netflix Var

Yukarıda anlattığım gibi, büyük veri ve yapay zekadan yararlanan Netflix; her gün milyonlarca kullanıcısının izleme faaliyetlerini analiz ederek; henüz siz bile ne izlemek istediğinizi bilmezken, gerçekten ne izlemek istediğinizi tahmin edebiliyor. 2013 yılında -şirketin henüz 33 milyon kullanıcısı varken- Netflix’in 33 milyon farklı versiyonu olduğunu söyleyen yetkililer, her kullanıcı için mümkün olan en üst seviyede kişiselleştirilmiş bir deneyim yarattıklarını vurgulamıştı. Bugün 140 milyon kullanıcı için 140 milyon farklı Netflix var demektir.

Netflix’in mükemmel çalışan bir öneri sistemi geliştirmek konusunda bir tür tutkusu olduğu aşikar. Bu tutkunun neticesinde, şu an kusursuza yakın işleyen bir öneri sistemleri var. Halihazırda yapılan araştırmalar, Netflix’te izlenen içeriklere %80 oranında öneriler yoluyla ulaşıldığını ortaya koyuyor.

Aslında Netflix’in kullanıcılara kişiselleştirilmiş deneyim sunma gayreti oldukça anlaşılır. Bir film ve dizi izleme aracı olarak Netflix’i değerlendirdiğimizde direkt rakipleri diğer online TV platformları olarak gözükebilir ama dijital ekranlar karşısında dikkatimiz çok çabuk dağıldığı için sosyal medya siteleri ve oyun üreticileriyle de (dolaylı) rekabet halinde aslında.

 Kritik Süre 60-90 Saniye

Yapılan çalışmalarda, ortalama bir Netflix kullanıcısının siteye/uygulamaya girdiği andan itibaren içerik seçmek için 60 ile 90 saniye arası zaman harcadığını gösteriyor.

Ortalama 10-20 Başlık İnceleniyor

Bu süreçte, kullanıcılar 10 ile 20 arasında başlık inceliyor ve ilgisini çeken bir içerik olmazsa siteden/uygulamadan çıkıyor.

Netflix, sitedeki içerikleri kullanıcıların gözünde daha çekici kılmak için bir yöntem ararken “thumbnail” yani içeriğin küçük kapak fotoğrafını değiştirme yöntemini keşfetti.

Bu sistem çok kabaca şöyle işliyor: Ali ve Ayşe adında iki farklı Netflix kullanıcısı olsun. Netflix, bu iki kullanıcıya da The Godfather filmini tavsiye edecek. Ali, Netflix ekranını açtığında The Godfather’ı temsilen, Marlon Brando fotoğrafını görürken, Ayşe filmdeki romantik bir sahnenin fotoğrafını görebilir (ya da izleme geçmişlerine göre tam tersi de olabilir). Bir film için standart 8-10 ayrı kapak fotoğrafı hazırlanmasına da gerek yok çünkü Netflix’in yapay zekası kullanıcının o film içerisinde ilgi duyma ihtimali en yüksek olan sahneyi bulup onu kapak fotoğrafı haline getiriyor. Hatta bir sonraki aşamada tüm bu kapak fotoğrafları analiz edilerek hangi kapak fotoğrafı filmi daha çok tıklattırdı ise genel tanıtımlarda o fotoğraflar ön plana çıkartılabiliyor.

 Zamanlama Her Şeydir

Netflix, kullanıcılarını geleneksel biçimde kategorize etmiyor.

Cinsiyetiniz ve yaşınızın Netflix için bir önemi yok, kullanıcı-içerik eşleştirme süreci daha çok izleme geçmişiniz üzerinden şekilleniyor. Bu sebeple, Netflix algoritmasının temel amacı sizin değişen ilgi alanlarınızı olabildiğince çabuk kavramak ve size her an ruh halinize uygun içerik sunmak. Bu sebeple; Netflix’e sabah, öğlen, akşam ya da gece girdiğinizde karşınıza çıkan içeriklerin birbirinden farklı olduğunu göreceksiniz. Belki sabah işe giderken izlemeniz için bir önceki gece yarıda bıraktığınız diziyi önerirken, akşam saatlerinde iş yorgunluğunu atmanız için karşınıza kısa bir komedi gösterisi çıkaracak. Aynı şekilde, hafta içi ve hafta sonu karşınıza çıkan içerikler de farklı olabilir.

Netflix’in tüm stratejisi, kişisel ve kolektif ölçüde üretilen verileri toplayıp yorumlayarak ultra kişiselleştirilmiş bir deneyimle kullanıcıyı daha uzun süre siteye bağlamak. Tam bu noktada, Black Mirror’ın etkileşimli Bandersnacht bölümüne değinmeden de geçmeyelim çünkü bana kalırsa Netflix’in bu projesi direkt olarak kişiselleştirilmiş içerik üretimiyle alakalı. Kim bilir, belki ileride Netflix’in yapay zeka destekli algoritması bize sadece içerik sunmakla kalmayacak; aynı zamanda bizim zevkimize göre kendisi içerik üretecek. House of Cards örneğinde, Netflix’in kolektif veriden yola çıkarak popüler içeriği formüllendirebildiğini gördük. Grafik tasarımdaki ilerlemelerle, gelecekte aynı algoritmanın kişisel verilerden yola çıkarak kişiye özel içerik üreteceğini ya da üretilmiş içerikteki müzik, mekan, oyuncu gibi detayları kişinin zevkine göre düzenleyeceğini düşünmek herhalde fazla ütopik kaçmaz, değil mi?

Yorum yapın