Inside Netflixs Empfehlungsengine: Wie der Algorithmus Ihre Watchlist kuratiert

Künstliche Intelligenz durchdringt zunehmend unseren Alltag. Gesichtserkennung zum Smartphone-Entsperren ist ein klares Beispiel. Doch KI kann uns so gut kennenlernen, dass sie z. B. Filme und Serien empfiehlt, die uns auf den bekanntesten Streaming-Plattformen wie Netflix gefallen. Basis: Sammeln der von uns generierten Nutzungsdaten und Profile ähnlicher Nutzer.

Dasselbe Prinzip gilt für andere Streaming-Dienste – Video wie Musik (Spotify). Je intensiver die Nutzung, desto treffender die Empfehlungen.

Welche Daten sammelt der NETFLIX-Algorithmus?

Für Empfehlungen in jedem Nutzerprofil sammelt Netflix diverse Interaktionsdaten: Konsumverhalten, genutzte Endgeräte u. v. m.

Netflix protokolliert Suchanfragen zu allen Inhalten – so kennt man Nutzerinteressen. Selbst Wochentage und Uhrzeiten des Konsums sowie Sehdauer werden erfasst. Offensichtlich: Konsumierte Inhalte speisen den Empfehlungsalgorithmus – er generiert Listen ähnlicher Inhalte basierend auf letzten Interaktionen.

Auch das Endgerät wird registriert – je nach Gerät unterschiedliche Empfehlungen.

Pro Nutzerprofil entsteht eine Verhaltensbasis, die dem Algorithmus Ähnlichkeiten zwischen Profilen finden lässt – Empfehlungen basieren auf Daten ähnlicher Profile.

Diese Informationen sind für Unternehmen wie Netflix extrem wertvoll: Passende Empfehlungen erhöhen Konsumzeit. Daten fließen auch in Produktion neuer Inhalte ein, deren Erfolg vorhergesagt wird.

Empfehlungen generieren intelligente Algorithmen, die alle gesammelten Daten zu Geschmack, Präferenzen und Nutzung analysieren – besser bekannt als Big Data.

NETFLIX und Big Data

Big-Data-Algorithmen analysieren die gewaltigen Nutzerdatenmengen. Big Data und Machine Learning – genauer: ML als KI-Teilgebiet – erstellen Lernmodelle aus großen Datenmengen. Darin: Musteridentifikation → Vorhersagen.

Netflix nutzt Machine Learning für neue Vorhersagemodelle – z. B. Erfolgsprognose neuer Produktionen, datenbasierte Content-Entwicklung. Neue Daten fließen zurück in bestehende Algorithmen → Verbesserung durch neue Metriken und Evaluationsmethoden.

Enorme Ressourcen fließen in Algorithmusentwicklung: neuronale Netze, probabilistische grafische Modelle, Reinforcement-Learning-Algorithmen u. a. Alles dafür, dass Netflix beim Einschalten Inhalte bietet, die uns mit einem Klick interessieren.

Für Netflix und viele Sektoren sind Informationen und Daten eine enorme Wertquelle, die zunehmend ausgeschöpft wird.

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