作者 | LEE

題圖 | 網絡

本文轉自公眾號極客電影（ID：geekimovie）

1997年成立的Netflix是一家在線影片租賃供應商，它曾連續5次被顧客評為最滿意的網站。Netflix擁有近1.3億全球訂閱用戶，它不僅用“算法”製作內容，還用“算法”把用戶留在家中、一個接一個地看自己平臺上的內容。除此之外，Netflix還一點點有預謀、有計劃、有步驟地弱化“主觀評論”，今年夏天結束時，Netflix將徹底拋棄“用戶評論”功能。Netflix這個舉動背後的邏輯是什麼？它對未來互聯網內容的趨勢有什麼影響？今天，數據俠LEE就來為大家好好分析一波~

上個月好萊塢最大的震動，莫過於市值1600億美元的流媒體巨頭Netflix，以微弱優勢超過了當時市值為1580億美元的迪士尼，成為真正的娛樂之王，在硅谷科技公司與傳統好萊塢的對戰中小勝一籌。

迪士尼與Netflix的娛樂霸主之爭

Netflix擁有近1.3億全球訂閱用戶，它不僅用“算法”製作內容，還用“算法”把用戶留在家中、一個接一個的看自己平臺上的內容，這已經對包括電影院線在內的傳統發行渠道產生了致命衝擊。

Netflix滋生了海外的“追劇黨

革了發行的命還不夠，Netflix還要革意見領袖的命——用戶的主觀評論也不重要了！

過去幾年裡，這家互聯網公司一點點有預謀、有計劃、有步驟的弱化“主觀評論”；今年夏天結束時，Netflix將徹底拋棄“用戶評論”功能。

Netflix這個舉動背後的邏輯是什麼？它對未來互聯網內容的趨勢有什麼影響？

▍用 “是/否投票” 取代 “五星打分”

最初Netflix上的用戶評價體系跟我們熟悉的“大眾點評APP”和“豆瓣電影”一樣，分成兩類：“五星打分”和“用戶影評”。

“五星打分”，觀眾用五顆星來對電視節目或電影進行評級；“用戶影評”，觀眾在看過內容後，可以寫80-1999個字符的主觀評論。

去年4月，Netflix用一個更簡單粗暴的“拇指向上/向下”點贊系統取代了“五星打分”體系。

用戶對內容的判斷只剩下“拇指向上-好”或者“拇指向下-不好”。

Netflix說，這個產品靈感是從約會網站上的左右滑動算法匹配來的。產品經理認為，一個基於百分比的評價系統能給觀眾提供更有效的選擇參考。

這一改變能帶來兩個實際的好處：

有些用戶為了彰顯自己的觀影品位，給喜歡的作品打出“三顆星”，這其中的涵義對人類來說就夠模糊的了，機器學習起來效率更低。非黑即白的“是否”評判就是用來消滅灰色地帶的。

第二，讓用戶的反饋不再“糾結”，降低了反饋門檻、增加了反饋用戶人數，機器學習結果更準確

相對“五星”的5個選項，“是否”2個選項參與起來更容易、更接近本能；這樣用戶就更喜歡反饋，有助於提升參與用戶的樣本量，這樣就能增加機器學習的準確性。

一份Netflix的報告顯示，在內測過程中，使用“拇指向上/向下”系統讓用戶收視率提升了200%。

Netflix認為“五星打分”的作用被高估了，它更適合那些有大把空閒時間在網上吹噓自己觀點的人：

“給出明確信號，讓我知道你對這個內容感興趣，我們就能更瞭解你的喜好，給你推薦更多類似內容；

用向下的拇指告訴我們你不是這個內容的粉絲，它就不會再在你的主頁出現。

拇指的方向能幫我們瞭解和學習你獨特的品味，這樣我們就能更智能的為你推薦你喜歡的的故事。”

▍殺死那個煩人的影評

繼廢除“五星”之後，Netflix又對“用戶影評”動手了：截止今年7月30日，你將無法在評論區寫新的影評；到8月中旬，你甚至連之前的用戶評論也看不到了。

Netflix發言人對媒體說，因為“用戶評論”功能的使用量在持續下降，所以才做出徹底拿掉它的決定。

但是，打從一開始起Netflix好像就不太願意讓用戶留下主觀評論：Netflix的APP上看不到“評論”功能，只有PC端上才有；而且平臺也從來沒認真開發過這項功能。

停掉“用戶影評”，可能有兩個真實原因：

1. 流媒體模式下，評論對Netflix業務的重要度下降了：

在DVD租賃服務時期，用戶評論還是有意義的：畢竟郵寄DVD需要兩三天時間，如果用戶收到一部特別難看的電影，換一張還得再等兩三天時間。

但是，如果你在Netflix流媒體服務上看了一部糟糕的電影，立刻就能把它停掉，換下一個內容。試錯成本極低，看別人的主觀評價，還不如自己動動手指。

2. Netflix的自制內容增多，放開用戶主觀影評有百害而無一利：

Netflix已經不再僅是影視內容的發行渠道，今天的它就是一個真正的製片公司。

《紙牌屋》、《怪奇物語》、《王冠》...這些都是真金白銀砸出來的原創劇，差評和惡意口碑，都是片方最不能容忍的。

互聯網上用“刷負面口碑”來拉低節目收視率或電影上座率的做法層出不窮：前不久喜劇明星艾米·舒默的Netflix脫口秀就成為“負面口碑轟炸”的受害者。

《艾米·舒默：皮革特輯》網絡口碑牆內牆外各種撲街

去年，亞馬遜旗下的IMDB就關閉了用戶論壇，理由是“它們不再為大多數用戶提供積極、有用的體驗”，Netflix可能也有同感。

IMDB用戶論壇關閉通知

為避免被差評，Netflix決定先下手為強，先絕了這些惱人的影評——至少在自家平臺上。

對於那些想認真看影評的人來說，外面有無數消息源：可以去IMDB和爛番茄看評分，或者到社交平臺搜口碑，更較真兒的還可以去找一些更細分的專業媒體影評。

相比起專業影迷，Netflix考慮的更多是“吃瓜群眾”的感受——“用戶影評”可能不會顯著增加收視率，一旦出現負面評價，還會嚴重傷害收視數據，得不償失。

所以，為什麼還要在自家內容旁邊保留這顆“定時炸彈”呢？

▍算法是「降維打擊」的終極武器

Netflix現在最依賴的，是基於你觀看習慣的“百分比匹配”算法。

這套算法最核心的標準就是你的個性化偏好選擇（拇指上下），它基於你的興趣、為你量身定製，而且越用預測結果越準。

Netflix用戶進入個人主頁，第一行和第三行都是算法推薦內容

舉例來說，如果我是科幻迷，就會經常收到平臺推薦的科幻劇和科幻電影，而且大多數都符合我的喜好。

即使有時候內容品質沒想象中的好，我也還是會點擊觀看——因為這是Netflix推薦給我的，試錯成本又這麼低，試試又何妨？大不了事後“拇指向下”。

Netflix還會提供“朋友喜歡的節目”給你做參考：你能在節目下方看到“你的10個朋友也喜歡《怪奇物語》”的信息，比陌生人的隨機評論更有殺傷力。

它有點類似微信公眾號文章的展示邏輯，是“內容社交化”的一種嘗試。

但是，Netflix算法最被人詬病的缺點，就是它會把觀眾變得非常被動——坐在那，等著系統“喂”給自己內容；長此以往，用戶對內容選擇的主動權可能會消失，“跳出偏好框架”的能力也會喪失，用戶的認知體系會變得單一、充滿偏見。

身為全球最被資本市場看好的媒體巨擘，Netflix毫不猶豫的站了“算法”，還在算法鋪成的道路上加速行駛，一騎絕塵。

就在此刻，Netflix正在開發一項更貴的訂閱服務——Ultra（超級用戶），每月訂閱費將近20美元，它允許一個賬戶同時把超高清內容“流”到四臺終端設備上。

野蠻生長的互聯網公司Netflix，需要的確實是更簡單清晰提升平臺效率和價值的方法，再沒時間和精力文藝了。

注：內容僅為作者觀點，不代表DT財經立場。

期待更多數據俠乾貨分享、話題討論、福利發放？在公眾號DT數據俠（ID：DTdatahero）後臺回覆“數據社群”，可申請加入DT數據社群。

▍加入數據俠

“數據俠計劃”是由第一財經旗下DT財經發起的數據社群，包含數據俠專欄、數據俠實驗室系列活動和數據俠聯盟，旨在聚集大數據領域精英，共同挖掘數據價值。瞭解數據俠計劃詳情請回復“數據俠計劃”，投稿、合作請聯繫[email protected]。

閱讀更多 DT財經 的文章

關鍵字: 用戶 至上 機器學習