Как история просмотра влияет на персонализированный контент на платформах?

История просмотра влияет на персонализированный контент на платформах, позволяя сервисам предлагать пользователям материалы, соответствующие их интересам. 13

Для анализа предпочтений и адаптации контента под потребности пользователей платформы используют искусственный интеллект и машинное обучение. 1 Они собирают информацию о истории просмотров, рейтингах и отзывах пользователей, времени просмотра контента, промотках и остановках. 2

Некоторые примеры влияния истории просмотра на персонализированный контент:

• Netflix. 1 Платформа на основании истории просмотров и оценок пользователей формирует персонализированные подборки фильмов и сериалов. 1 Например, если пользователь смотрит много детективных сериалов, Netflix может рекомендовать ему не только новые детективные шоу, но и драмы с похожими элементами напряжения и загадки. 2
• Spotify. 1 Сервис анализирует музыкальные предпочтения пользователей, а также учитывает текущие тренды и популярность песен. 1 Например, если пользователь слушает много инди-рока, Spotify предложит ему новые треки в этом жанре, а также может предложить похожие стили, такие как альтернативный рок или фолк. 2
• YouTube. 2 Сервис учитывает множество факторов, таких как время просмотра, взаимодействие с видео (лайки, комментарии), и даже текстовые данные, такие как заголовки и описания видео. 2 Например, если пользователь смотрит много видео о кулинарии, YouTube начнёт рекомендовать ему видео с новыми рецептами, обзорами ресторанов и даже кулинарными шоу. 2