【Netflix關鍵ML心法：客製化推薦2大方法論】你看到的封面和簡介都是客製的！Netflix揭2大方法論

登入Netflix會員，映入眼簾的影片封面、簡介甚至是預告，都是為每位使用者客製的。這些客製化封面和內容，不只助使用者找到喜歡的影集，還能發掘意料外但有趣的新片。這就是Netflix提高黏著度的關鍵手法。

早在2017年，Netflix就設計出內容客製化的機器學習（ML）演算法，來為每位會員呈現不同的劇照封面。但，系統是如何選出一組組最佳劇照，來供推薦選用？Netflix最近終於揭露上億用戶客製化推薦的2大方法論。

由上而下：專家知識主導

第一種方法是由上而下，由Netflix團隊主動出擊、聯手內部專家，藉專家過往經驗，來找出推薦效果良好的圖片特徵，再以電腦視覺和ML技術來對這些特徵建模。這些特徵有2種，一是涵蓋顏色、紋理等的低階特徵，二是包含臉孔數量、表情和構圖等元素的高階特徵。

比如，在一張《紫色愛戀》（Purple Hearts）男女主角對視的封面中，團隊可能截取以下特徵：人數–2人、人物位置–相互面對、情緒–中性至正向、飽和度–低、物件–軍裝等。

不只靠專家經驗，Netflix也用預訓練模型或API來找出圖片特徵，像是人臉偵測、物件標記。但，模型雖能辨識一張圖片有哪些元素，卻難以判斷彼此間的關係，比如朋友還是戀人。於是，Netflix建立內部資料集和模型，打造幾款輔助型ML工具，來幫專家更快、更有效率地訓練模型，用這些專屬模型來搜尋各種圖片屬性。

有了圖片特徵，Netflix還會用各種預測和因果方法來找出洞察，也就是口碑好的影片，背後有哪些重要屬性。這些洞察，就能用來定位即將推出的新片。舉個有趣的例子，Netflix從自家目錄發現，單人肖像封面往往比多人肖像封面更吸引觀眾。

由下而上：讓數據說話

由上而下方法雖能找出清楚、可執行的洞察，但非常受限於專家的已知知識，難以找出其他有影響力的特徵。

於是，Netflix提出另一種由下而上的方法，也就是團隊不作任何先入為主的猜測，改為觀察數據所呈現的模式和特徵，再以這些特徵找出最佳劇照。具體做法是，團隊先撈出一組組相似的圖片，再讓自家創意專家從各組圖片中，找出洞察、模式和靈感。

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為找出這一組組圖片，技術團隊先採用大型預訓練卷積類神經網路，來對圖像相似度建模。網路的前幾層，通常會對低階相似度的特徵建模，比如顏色、邊、紋理和形狀，後面幾層捕捉的特徵，則會按任務需求來分類圖片，例如找出相似的物件。接著，團隊會使用k-means這類非監督式分群演算法，來在圖片中分群。

以《紫色愛戀》為例，專家可參考模型分群的圖片，從中尋找設計靈感。由於該片主角是海軍軍人，創意專家透過模型找出類似封面，並搭配這些影片的過往觀看記錄，來選擇最佳元素。比如在過往觀看數據中，軍事戰爭相關、角色持槍、表情嚴肅、沒有正視鏡頭的劇照都有好成績，專家就能運用這些元素，來設計新片封面。

同時，《紫色愛戀》還有浪漫愛情故事線，團隊也能用模型分類出愛情相關劇照，並從中得知，親密接觸等肢體語言代表愛情關係，因此可用這個原則，來為其他觀眾設計另一種封面。

不只如此，專家也能從這些分類中，得知哪些事不該做。假設，同樣是軍事戰爭相關劇照，有幾組輪廓飽和度高的影集劇照，在過去宣傳成效都不佳，專家就會進行測試來確認因果關係，最終就不會用這種組合來行銷新片。

Netflix創意團隊用模型找出宣傳成效不錯的劇照封面（圖左），再根據這些特徵，來設計新片封面，如圖右的《紫色愛戀》。圖片來源/Netflix

輔助方法：會員分群

除了2大方法論，Netflix也採用一種常見的會員分群手法，來輔助找出推薦宣傳用的最佳封面。簡單來說，技術團隊會根據幾個基本特性，如觀看習慣，來分群會員，或是根據封面個人化演算法對每位會員的推薦成效，來歸類愛好類似的會員。如此，團隊就可預測，不同群組會對哪些影片感興趣，甚至能推測出，哪些影片可能與這些會員產生共鳴，擊中觀眾好奇心。

舉例來說，假設Netflix將會員分為喜歡浪漫和偏好動作2大類，來評估2組會員對同一影片的反應。團隊可能發現，8成《紫色愛戀》的觀眾屬於浪漫派，2成屬於動作派，而且，浪漫派的代表性粉絲，對明星情侶相擁的劇照反應最強烈，動作派觀眾則對士兵在戰場上的劇照反應最強。得到這些洞察後，Netflix就能推測，特定使用者群可能對即將推出的同性質新片感興趣，甚至反過來，一些即將推出的新片可能會引起某群會員的共鳴。這些洞察，就能幫助Netflix建立新片宣傳的策略。

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