Стриминговые платформы выбирают системы рекомендаций для персонализированного контента по нескольким причинам:

• Улучшение пользовательского опыта. 1 Зрители получают контент, который соответствует их интересам и предпочтениям, что увеличивает удовлетворённость и время, проведённое на платформе. 3
• Удержание аудитории и увеличение времени взаимодействия с контентом. 1 Рекомендательные системы помогают платформам привлекать новых пользователей и увеличивать время просмотра, а также платежи от продажи контента. 5
• Анализ аудитории. 3 Искусственный интеллект (ИИ) анализирует данные о зрителях, чтобы лучше понимать их демографические характеристики, предпочтения и поведение. 3 Это помогает создателям контента и маркетологам разрабатывать более эффективные стратегии. 3

Системы рекомендаций в стриминговых платформах могут использовать разные подходы, например:

• Фильтрация на основе контента. 1 Анализирует характеристики контента (жанр, режиссёр, актёры и т. д.) и предлагает похожие элементы. 1
• Коллаборативная фильтрация. 14 Анализирует поведение пользователей, находит схожие паттерны среди них и рекомендует контент на основе предпочтений похожих пользователей. 1
• Гибридные модели. 1 Объединяют оба подхода для достижения более точных результатов. 1