Hi-Tech

Что происходит, когда вы решили посмотреть сериал

Что происходит, когда вы решили посмотреть сериал — Промо на vc.ru

Новая запись

Уведомлений пока нет

Пишите хорошие статьи, комментируйте,
и здесь станет не так пусто

Войти

Прямой эфир

["\u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043e\u0442 email
\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043c\u0435\u043c\u043e\u0432","\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0438\u0445\u0438
\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u043c \u041f\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043a\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0435\u043d\u044c","\u0425\u0430\u043a\u0435\u0440\u044b \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0445\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0443\u044e
\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432","\u0413\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a \u0432\u044b\u043a\u0443\u043f\u0438\u043b
\u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044e-\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f","\u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435-\u043f\u043b\u0430\u0446\u0435\u0431\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438
\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437","\u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430
\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e"]

Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов

Подписаться на push-уведомления

Какие люди и технологии стоят за бесконечной лентой фильмов и сериалов и возможностью за секунду начать просмотр.

В закладки

Материал подготовлен при поддержке ivi

Например, ivi

Вы решили посмотреть сериал и зашли на главную страницу онлайн-кинотеатра.

Её содержимое зависит от того, новый вы пользователь или постоянный посетитель. Вас встретит персонализированная главная страница с «витриной». Например, новичок видит «заглушку» — разнообразный контент, покрывающий наиболее востребованные пользователями жанры и фильмы из каталога сервиса.

Команда машинного обучения во главе с Туралом Гурбановым уделяет особое внимание главной странице и «витрине».

Например, они разработали алгоритм, по которому на главной странице ivi нет двух одинаковых фильмов — все позиции, которые видит пользователь на первом экране без скроллов, занимает разный контент.

Это сделано, чтобы витрина не только демонстрировала разнообразие каталога, но и работала максимально эффективно, так как каждая позиция в ней — на вес золота.

Также она зависит от того, из какой страны пользователь и с какого устройства он зашёл — ведь в разных странах доступен разный контент, а некоторые форматы видео удобнее смотреть на разных экранах. Заглушка-витрина перестраивается каждый день.

То, что смотрят на мобильных устройствах, может не всегда совпадать с тем, что смотрят на Smart TV. Мы стараемся определять, какой контент приоритетнее на конкретных устройствах и поднимаем его выше. Например, на iOS и Android чаще смотрят сериалы, а на телевизорах контент выбирают более целенаправленно — это может быть фильм в компании друзей или семьи, и чаще этот контент платный.

Турал Гурбанов

руководитель отдела машинного обучения ivi

Рекомендации должны постоянно меняться

Каждый раз, когда пользователь совершает некоторое «полезное действие», система обновляет свое знание об интересах пользователя и в режиме реального времени генерирует для него новые персональные рекомендации. Чтобы пользователь видел самый подходящий и интересный контент, разработчики ivi создали рекомендательную систему Hydra.

Помимо полезных действий, система также учитывает impressions — «взгляд пользователя на постер фильма». Полезными действиями являются просмотр, оценка, покупка и добавление фильма в избранное.

Если пользователь заходит несколько раз на сервис, видит один и тот же фильм и никак не взаимодействует с ним, то, скорее всего, этот фильм либо пользователю не нравится, либо он его уже посмотрел. Impression позволяет определить фильмы, которые пользователь увидел в рекомендациях, но по какой-то причине проигнорировал (не провзаимодействовал с ними).

Hydra учитывает этот неявный сигнал для того, чтобы временно понизить приоритет «неактивным» фильмам и дать возможность другим релевантным проектам попасть на витрину.

Также на рекомендации влияют «близкие по вкусам» пользователи — похожим зрителям, чьи кино-интересы совпадают, рекомендуется похожий контент.

В будущем команда инженеров планирует добавить возможность точнее настраивать рекомендации, рассказывая системе, какие фильмы он смотрел, и какие ему понравились. Пользователь может в любой момент настроить рекомендации — чаще ставить рейтинги фильмам и удалять из просмотренного то, что ему не понравилось.

Как работает Hydra и кто её разрабатывает

В случае ivi, Data Science (DS) инженеры также занимаются разработкой и поддержкой Hydra. Рекомендательная система очень похожа на любую другую базовую модель машинного обучения с подготовкой данных, обучением моделей, тестированием, оптимизацией и интеграцией в сервис.

У нас сейчас 11 человек, админ, который помогает с эксплуатацией сервиса, собственный аналитик (помимо продуктовых аналитиков), который делает более подробный анализ данных с учётом наших потребностей, тестировщики, DS инженеры и конечно разработчики. Команда рекомендательной системы занимается разработкой Hydra, «коннекта» с Data Lake (хранилищем данных), продуктом и аналитикой.

Турал Гурбанов

Например, множество событий-сигналов: просмотры, рейтинги, клики, избранное, список «посмотреть позже», покупки, impressions. Команда Big Data собирает в Data Lake огромное количество событий о том, как пользователи взаимодействуют с сервисом. А от устройства нужно получить информацию об операционной системе, площадке, стране.

При построении рекомендаций также учитывается, является ли пользователь подписчиком, есть ли у него детский профиль и многое другое. На основе этих данных Hydra учитывает интересы пользователя и строит рекомендации.

Нашей команде интересно именно поведение пользователя, как он реагирует на рекомендации, с чем он хочет взаимодействовать, а с чем нет.

Турал Гурбанов

Например, если какие-то пользователи больше заинтересованы в подписочном контенте, но не покупают транзакционный, нужно это учесть и не продвигать платные фильмы, по крайней мере, показывать не так часто. В Data Lake отправляется информация о том, как пользователи относятся к различным типам монетизации. Таким образом повышается удовлетворенность от сервиса, чтобы пользователь не страдал от того, что точно не будет смотреть.

Вы листаете страницу вниз — появляются разные категории и подборки

Например, подбирает фильмы-кандидаты на Оскар, победителей Каннского фестиваля, группирует их по жанрам, «свежести» и так далее. В ivi работает большая редакция, которая формирует подборки по тематикам, жанрам или событиям. Самые популярные подборки — это новинки.

Например, в подборке должно быть не менее 5-6 фильмов. Пользователь видит подборку, если в ней содержатся релевантные фильмы и она удовлетворяет бизнес-правилам. Их точное число зависит от платформы, на которой зритель запустил ivi — ведь на смартфоне можно отобразить меньше контента, и подборка для него может быть короче.

Если не учитывать всей этой информации, содержимое подборок может дублироваться, что делает их похожими друг на друга и убивает идею подборки, как уникального тематического кластера контента. Есть и автоматическая генерация подборок — ведь редактор не может держать в голове информацию о содержимом всех подборок, доступных на сервисе на определенной платформе и в определенный момент времени.

Сейчас ivi идёт к тому, чтобы у каждого пользователя подборки были персональными, то есть на лету группировались из релевантного для него контента.

Если у него рекомендации — это фильтр, который открывает список других подфильтров, то в ivi — полноценная семантическая подборка. Кстати, у Netflix нет идей подборок, только фильтры.

Вы выбрали фильм или сериал и кликнули на него

Откуда взялся этот фильм и почему нельзя всё посмотреть бесплатно

Они учитывают, что все фильмы распределяются по «окнам»: сначала фильм выходит в кинотеатры, через 1-2 месяца правообладатель отдает фильм на платную модель распространения, в «цифровое окно». В ivi есть отдел контента, который закупает фильмы и сериалы и договаривается с правообладателями о формате распространения — с рекламой, платно или по подписке. Так фильм попадает в стриминговые сервисы и цифровые магазины.

Через 3-4 месяца фильм может стать бесплатным для зрителей, но с рекламными блоками Ещё через 1-2 месяца фильм становится доступен по подписке.

Некоторые из правообладателей, как правило, самые крупные компании, не разрешают отдавать свой контент по рекламной модели из-за имиджевых рисков.

Одна из основных задач отдела контента — постоянно пополнять медиатеку. Поэтому разделение фильмов по моделям монетизации зависит от правообладателя и их требований. Новинками, классикой и с возможностью «циркуляции» фильма из платной модели в рекламную.

Часто после подписки команда переводит фильм на рекламную модель, если договоренности с правообладателем позволяют это сделать. В целом, фильмы из подписки в рекламный формат переносятся постоянно, чтобы пополнять каталог и привлекать новых зрителей.

Возможность скачивания фильма — это часть сложного договора с правообладателем, поэтому скачать можно не все фильмы, которые есть в подписке. Кстати, офлайн-доступ тоже определяется правообладателем и является одним из «бонусов» для подписчиков.

Ведь подписчикам и не подписчикам доступен разный контент, и они по-разному относятся типам монетизации. Наличие нескольких типов монетизации — еще одна сложная задача, которую приходится решать рекомендательной системе.

Как формируется стоимость подписки и платных фильмов

Расчёты проводят сразу несколько структур внутри компании, которые занимаются развитием бизнеса и платной модели, оценивают цены на фильмы, работают с партнерами и улучшают подписку для пользователей. Стоимость определяется расчетом маржи — видеосервисы тратят большие бюджеты на контент.

Например, за их авторством скидки на платные фильмы для подписчиков, есть бесплатный фильм по пятницам и другие механики, привлекающие пользователей.

Сейчас стоимость ежемесячной подписки ivi — 399 рублей, похожих сумм придерживаются и многие другие участники рынка.

Правообладатели не делают скидок на то, что мы российский сервис и что ещё совсем недавно контент в стране не покупали.

Стараемся не увеличивать — цена не изменяется уже несколько лет, это наша победа. Мы долго работали над снижением стоимости, но понимаем, что в текущих реалиях это невозможно, так как контент становится всё дороже из-за количества игроков, которые стараются перебить цену. Мы договариваемся на таких условиях, чтобы можно было удерживать цену и не поднимать её.

Алексей Казаков

директор по маркетингу ivi

Как онлайн-кинотеатр зарабатывает на рекламе, чтобы привлекать новых зрителей

Работа над контентом по рекламной модели отличается от подписочной, поэтому ей занимается несколько департаментов. Нельзя заставлять пользователя купить фильм или оформить подписку, так как это сильно сузит аудиторию.

Их основная и общая задача — предложить интересные фильмы и хорошие условия тем зрителям, кто не готов платить за подписку, но хочет пользоваться легальным сервисом. Основной отдел — отдел рекламного бизнеса, который развивает направление рекламной монетизации, также есть аналитики, бэк-офис и отдел продаж.

Поэтому команды рекламной модели постоянно запускают новые форматы, например, для аудитории Smart TV это веб-сериалы и интерактивная реклама. Но просто предлагать просмотр рекламных роликов скучно — они неинтересны как пользователям, так и рекламодателям. Они дают хорошую конверсию и конвертируются в новых зрителей: после просмотра ролика можно сразу записаться на тест-драйв без переходов на сайт.

Страница загрузилась, видео начало играть

Со стороны ivi, за качество, скорость и надёжность соединения отвечает команда ИТ-инженеров. Качество фильма зависит от двух частей: скорости и стабильности интернет-соединения пользователя и серверов ivi. Их задача — чтобы сервер определил, какой фильм хочет посмотреть пользователь, в каком разрешении доступен фильм, есть ли у пользователя подписка, и в зависимости от этого подобрать оптимальные варианты просмотра.

Например, чтобы справляться с высокими нагрузками и запросами к серверам, у ivi есть собственный CDN — сеть доставки контента, которая «понимает», где находится пользователь, и передает ему видеопоток с максимально близкого сервера.

Все серверы распределены по России, чтобы обеспечить доставку контента без задержек для всех зрителей.

Также инженеры ivi работают над внутренней стороной приложений — они должны определять, какие кодеки и форматы поддерживает устройство, быстро подгружать фильм и компенсировать потери соединения в моменты, когда у зрителя нет интернета.

Она позволяет в момент нестабильного соединения получить немного худшую картинку из-за снижения битрейта видео, но при этом пользователь продолжает просмотр без задержек. Одна из технологий, которую используют разработчики — адаптивный стриминг видео.

Что нужно, чтобы рекомендации работали ещё лучше

Нужно объяснять пользователю, почему этот фильм ему подходит и почему его стоит посмотреть. Исследования в области рекомендаций и пользовательского поведения говорят о том, что недостаточно показать пользователю фильм, о котором он слышит в первый раз, чтобы он доверился системе и посмотрел его.

На данный момент алгоритмы просто понимают, что есть множество контента и определенные паттерны его просмотра, но этого уже недостаточно. Сейчас модели обучения основаны на глобальном «смотрении» всего контента, но даже если человек хорошо разбирается в голливудском кино, он вряд ли будет так же хорошо разбираться в болливудском.

Актуальная задача разработчиков рекомендательной системы ivi — научить систему разделять смотрение разных типов контента, чтобы модель знала про каждый и могла лучше его рекомендовать.

Фактически, аналитики и разработчики должны «научить алгоритмы смотреть фильм изнутри»: понимать семантику фильма, разбираться в том, о чем он, кто его снял, какой у него жанр и так далее.

Например, для идентификации жанра можно анализировать цветовую гамму фильтра: комедии более красочные, а драмы снимаются в приглушённых или тёмных тонах. Для этого нужно много метаинформации о фильме: его жанр, кто снимал и снимался в нём, анализировать видеоряд фильма, тексты и описания.

В боевиках таких планов очень много, и они очень короткие. Также, для определения жанровой и тематической составляющей фильмы можно учитывать длительность планов — непрерывных последовательностей кадров от одной монтажной склейки до другой. В тоже время в более интеллектуальном кино один план может длиться минуту.

Например, людям часто нравятся фильмы, в которых один и тот же сценарист, хотя обычно при выборе фильма смотрят на режиссера или актеров. Актеры и другие участники съемок тоже влияют на ощущения зрителей, причем не всегда явным образом. Все эти мелкие детали дают общую информацию о фильме, и ей нужно пользоваться, чтобы сделать рекомендации ещё лучше.

Часто видно, что пользователь приходит, видит рекомендации и раздумывает, довериться ли рекомендательной системе или же посмотреть на что-то более известное с точки зрения постера или советов друзей и знакомых. Наконец, сами рекомендации нужно лучше объяснять. Или же просто выбирает из списка «посмотреть позже».

И это то, к чему стремятся разработчики — создать ощущение веры в проект и в то, что Hydra умеет выбирать контент, который понравится каждому.

Как присоединиться к команде онлайн кинотеатра

Мы активно растем и постоянно находимся в поиске лучших специалистов на рынке, готовых разделить наши цели и поддержать атмосферу драйва, вовлеченности и экспертизы. Сегодня ivi — это команда, состоящая из 550 профессионалов, ежедневно развивающих наш сервис.

Надежда Петрушенко

директор по персоналу онлайн-кинотеатра ivi

Блоги компаний

Показать еще

{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть