Cách thuật toán của Netflix trở thành tài sản quý giá nhất của họ

Một phiên bản của bài viết này ban đầu xuất hiện trong bản tin Cuối Tuần dành riêng cho thành viên của Quartz. Thành viên Quartz được truy cập bản tin độc quyền và nhiều lợi ích khác. Đăng ký tại đây.

Netflix tự cho mình 90 giây. Đó là khoảng thời gian mà nghiên cứu cho thấy người dùng trung bình sẽ duyệt nội dung trước khi mất hứng thú và chuyển sang đối thủ cạnh tranh. Trong khoảng thời gian ngắn này, bộ máy đề xuất của công ty phải giới thiệu được nội dung hấp dẫn từ kho hàng nghìn tựa phim. Nếu làm đúng, người đăng ký sẽ ở lại. Nếu sai đủ nhiều lần, họ sẽ hủy dịch vụ.

Vào năm 2016, khi Netflix có khoảng 80 triệu người đăng ký, các giám đốc điều hành của công ty đã định giá thuật toán ghép nối này ở mức 1 tỷ USD mỗi năm nhờ giữ chân khách hàng. Một thập kỷ sau, gã khổng lồ streaming hiện có 325 triệu người đăng ký trên toàn cầu. Dù Netflix chưa cập nhật lại con số này một cách công khai, các phép tính cho thấy hệ thống đề xuất của họ đã trở thành một trong những phần mềm giá trị nhất trong ngành giải trí.

Hiện nay, khi Netflix đang theo đuổi thương vụ thâu tóm Warner Bros. Discovery trị giá 83 tỷ USD, một studio lâu đời đã góp phần tạo nên Hollywood, cách tiếp cận dựa trên thuật toán từng giúp Netflix thống lĩnh thị trường nay chuẩn bị nuốt trọn cả thế lực cũ.

Netflix đã học cách quan sát lại bạn

Hệ thống đề xuất ban đầu của công ty dựa vào xếp hạng sao — tức là những gì người dùng nhận xét về phim sau khi xem. Nhưng vào năm 2017, Netflix đã từ bỏ phương pháp này để chuyển sang một thứ tiết lộ nhiều hơn: dữ liệu hành vi.

Những gì bạn thực sự nhấp vào. Bạn xem một tiêu đề trong bao lâu trước khi bỏ qua. Bạn xem vào lúc nào trong ngày, trên thiết bị nào. Bạn lướt qua những gì mà không chọn. Phản hồi ngầm này hóa ra giá trị hơn nhiều so với sở thích được khai báo một cách rõ ràng. Hóa ra, những gì mọi người nói rằng họ thích lại không phải là sự thật đáng tin cậy.

Ngày nay, Netflix ghi nhận hàng trăm tỷ tương tác vi mô như vậy mỗi năm, đưa chúng vào một hệ thống các thuật toán liên kết với nhau để cá nhân hóa gần như mọi yếu tố trong trải nghiệm xem. Cùng một bộ phim có thể xuất hiện với hình ảnh đại diện khác nhau cho từng người dùng, nhấn mạnh yếu tố lãng mạn cho người này và hành động cho người kia.

Ngay cả thứ tự các hàng trên trang chủ của bạn cũng được tính toán riêng cho bạn. Phía sau hậu trường, các nhóm "gắn nhãn" sẽ xem từng tiêu đề và gán các thuộc tính chi tiết — như một bộ phim có dàn diễn viên đông đảo, lấy bối cảnh ngoài không gian, hoặc có nữ chính mạnh mẽ — mà các hệ thống học máy sử dụng để phân loại người xem vào hàng nghìn “cộng đồng sở thích”.

Hiệu quả của phương pháp này đã tạo ra một thể loại giải trí mới mà các nhà phê bình đặt tên là "phim thuật toán" — những bộ phim được thiết kế để thu hút càng nhiều người xem càng tốt bằng cách kết hợp các yếu tố quen thuộc đã được dữ liệu xác thực.