Como o streaming sugere conteúdos personalizados
Saiba como plataformas como Netflix e Spotify oferecem uma lista de sugestões personalizadas para seus usuários
Mais do que nunca, as pessoas estão consumindo serviços de streaming devido ao confinamento imposto pelo novo coronavírus. Mas você já percebeu que ao entrar em uma dessas plataformas, como a Netflix e o Spotify, é apresentada uma imensa lista de conteúdos personalizada para seu gosto? Você sabe como esses aplicativos fazem isso? Fomos pesquisar e ouvir um especialista para descobrir.
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As plataformas de streaming usam sistemas de análise de dados para sugerir conteúdos personalizados. Através dessa técnica, os aplicativos conseguem reconhecer quase sempre quais são os gostos do consumidor e sugerir conteúdos semelhantes.
Eles analisam diversos parâmetros dos filmes, séries e músicas que você consome para sugerir os próximos conteúdos. Veja quais são os principais:
- Gênero
- Nome do diretor
- Elenco
- Ano de lançamento
- Prêmios ou nomeações
- Trilha sonora
- Orçamento
- Receita
Assim, na medida em que o cliente busca ou consome determinado gênero, diretor, ator ou artista, as recomendações da plataforma vão ficando mais precisas e adequadas aos gostos dos usuários.
A análise desses dados é feita por sistemas tecnológicos bem complexos , que têm a capacidade de aprender sobre algo, de forma semelhante a um ser humano. O deep learning, um tipo de tecnologia de machine learning, por exemplo, permite a computadores reconhecer falas, identificar imagens e fazer previsões. E por isso apresentam um grau de acerto relevante.
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Conteúdos personalizados no streaming têm dois lados
De acordo com o pesquisador da PROTESTE, Thiago Leite Porto, cada vez mais programas identificarão o gosto do usuário ao interagir com ele. “Isso tem dois lados, pois embora o consumidor tenha um acervo de fácil agrado por já estar curado, ele dificilmente irá mostrar algo fora do gosto do usuário que pode também ser do agrado da pessoa”, afirma o especialista.
Uma pessoa que prefere pop e rock, por exemplo, raramente receberá uma sugestão de MPB. Sendo assim, ela pode ficar sem saber das novidades deste gênero por não pertencer àquele público, pois o conteúdo não será sugerido a ela automaticamente.
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