В 2023 году PREMIER создал новую рекомендательную систему. За полгода бета-тестирования, а после — полноценного запуска на сервисе, рекомендательная система показала хорошие результаты: среднее количество дней активности выросло на 14%. Пользователи стали уделять больше внимания фильмам и сериалам, которые выходили раньше, а не только новинкам: количество таких пользователей выросло на 38%.
Рекомендательная система важна для онлайн-кинотеатра почти так же, как качественный контент. Пользователь зачастую теряется в большой библиотеке фильмов и сериалов, и тратит свое время не на просмотр, а на поиск того, что он хотел бы посмотреть. Рекомендательная система, которую мы разработали в 2023 году, помогла упорядочить весь контент PREMIER и оформить его в удобные тематические полки. Важным результатом для бизнеса стало то, что теперь весь контент видеосервиса стал «работать» — зрители видят в своих рекомендациях фильмы и сериалы разных лет, а не только новинки, и могут быстрее выбрать интересующий их проект. Пребывание зрителей на PREMIER стало намного более комфортным, а время, которое приходилось тратить на поиск, теперь освободилось для развлечения.
Артем Гришандиректор по продукту онлайн-кинотеатра PREMIER
Раньше рекомендации на PREMIER существовали лишь в формате редакторских подборок, которые сотрудники создавали вручную. На первом этапе развития внедрили технологию Machine Learning (ML), которая анализирует качественные просмотры и метаданные и предлагает пользователю контент исходя из его предпочтений. ML сравнивает несколько десятков параметров, чтобы найти очевидные совпадения по теме фильма, режиссеру, эпохе и т.д.
В новой рекомендательной системе применили метод тегов. На их основе разработчики разделили весь контент библиотеки PREMIER на тематические полки. У каждого пользователя собирается набор любимых тегов — используя их, нейросеть предлагает ему подходящие тематические подборки.
