Netflix大屏交互设计分析系列(6):数据、海报与A/B测试
麻袋| 流媒体网| 2019-10-29

  【流媒体网】消息:“一切都是推荐(Everything is a Recommendation)”。Netflix一直致力于及时的向用户推荐最符合他们口味的影片,用户观看的内容80%来自于系统推荐。

  个性化首页只解决了将用户可能感兴趣的内容快速、准确呈现的问题,但影片推荐的工作却不单单止步于此。为什么用户会关注某部推荐的影片?如何能让用户对一个陌生、全新的影片名感兴趣?如何说服用户觉得某部影片值得去看?虽然我们总希望在有限的展示界面中堆叠更多的内容,但不幸的是用户在每个推荐上仅会花费1.8秒来决定是否观看。

  因此,内容分类的准确性、海报是否足够吸引人将成为个性化推荐的关键性因素。

  本系列最后一篇将讨论Netflix在数据标签、个性化海报等在引发用户兴趣中所起到的关键作用,并最终会简单介绍本系列文章中一直提到的:Netflix到底是如何实施A/B测试的。

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