- Samuel Prieto Rodríguez
Qué hacen los servicios de video bajo demanda para mantener atrapada a su audiencia
La ventaja principal de los servicios de streaming es que el usuario puede ver los contenidos que guste, cuando y en donde guste, en una cantidad variada de dispositivos fijos y móviles. Pero ¿es tan simple? No. En algún punto esa ventaja también termina siendo un problema grande y resolverlo, aunque parezca sencillo, implica muchas matemáticas, ingeniería, creatividad y estrategia.
No es ningún secreto, la magia se logra con algoritmos. Netflix, el servicio pionero y con más usuarios en el planeta, sabe que tiene 60 segundos, máximo 90 con los suscriptores más pacientes, para engancharlos con alguna de las producciones de su catálogo antes de que pierdan el interés y pasen a otra cosa como un videojuego, otro tipo de contenidos en internet o incluso la televisión.
Lo primero es obvio: promocionan mucho más sus títulos originales y los que son de evidente alto impacto, pero el usuario terminará buscando más en cuanto esos se agoten o le harten y para eso hay un menú tan enorme de opciones que explorarlo puede convertirse en todo un caos.
Ahí es donde entran los algoritmos. La encargada de crearlos es una de las áreas más grandes e importantes de Netflix en sus instalaciones de Los Gatos, California. Tiene unas mil personas trabajando todo el tiempo en el perfeccionamiento continuo de esas fórmulas que utiliza el servicio para personalizar la experiencia del usuario de acuerdo con sus gustos, pero construir un algoritmo tan específico para cada suscriptor de los casi 100 millones que tienen, es imposible.
Las fórmulas van de lo simple a lo muy complejo. Seguramente cualquiera se ha encontrado un menú con un título similar a "porque viste House of Cards" que contiene series y películas con tramas parecidas o relacionadas, otro de “populares en Netflix”, uno más de “nuevos lanzamientos” y varios más de acuerdo con los géneros que ha visto como películas de acción y aventuras, documentales, música, etc.
Un problema es que esas clasificaciones son un mínimo muy microscópico de todas las que contiene el menú completo de Netflix y tarde o temprano van a terminar hartando o agotándose. El algoritmo evita eso variando las recomendaciones cada 24 horas pero sin despegarse mucho de lo que ha aprendido sobre los gustos del usuario.
Como es imposible que haya un algoritmo para cada uno de los muchos millones de suscriptores, lo que hacen los expertos es crear clusters, es decir, grupos con preferencias parecidas. Cada grupo puede contener a millones de usuarios a quienes les recomiendan 40 o 50 títulos en su pantalla principal. La plataforma asigna de tres a cinco clusters a cada suscriptor, que se determinan por el grado en que cada uno se ajusta a sus gustos. De esta manera la información que recibe puede parecerse mucho más a lo que quiere ver.
En la configuración de los clusters, Netflix aplica varias lecciones que ha ido aprendiendo con la experiencia, por ejemplo, que un contenido no es más o menos visto por tener cinco estrellas o sólo tres. Al final del día, como en todo tipo de encuesta, las personas prefieren la pose sobre la verdad así que dan una calificación mayor a un documental que a una comedia romántica, pero eso no significa que vean más documentales. Otra cosa que el servicio tiene muy clara es que la geografía, el género y la edad no tienen mucho que ver realmente con los gustos audiovisuales, así que no los toman mucho en cuenta. Eso significa, por ejemplo, que el control parental es justamente eso: atribución de los padres.
Con alguna frecuencia aparecen recomendaciones que pueden parecer disparatadas para el tipo de usuario. No están ahí por equivocación. Puede ser que sean de su interés pero no las había tenido disponibles o que simplemente no las explore. En cualquiera de ambos casos, el algoritmo aprenderá más sobre sus gustos y le ofrecerá más contenidos de ese tipo o probará con algo distinto.
Cada cluster es probado periódicamente con un test A/B. Se reúne en persona a usuarios elegidos en específico de un universo representativo y se dividen en 2 grupos. El A es el de control y evalúa qué tanto se apega el cluster a sus gustos. El B es el de variantes y se avoca más a la inclusión de nuevas recomendaciones.
Complejo, ¿verdad? Pues no es todo. Los algoritmos también detectan otro tipo de información que ayuda a entender nuestros hábitos y gustos: cuándo pausamos, rebobinamos o adelantamos la reproducción; qué días vemos cada cosa; en qué fechas; a qué horas; nuestra zona geográfica; qué dispositivos usamos; qué contenidos abandonamos más; las puntuaciones que otorgamos y las búsquedas que hacemos.
También estudian cada obra audiovisual que incluyen en su catálogo, particularmente las de mayor impacto, y así pueden saber qué tan eficaces son para enganchar a la audiencia.
Así de especializada es la lucha por mantener atrapada a la gente. Y eso sin dejar de lado otras cuestiones igual de complejas que tienen que ver con la calidad, por ejemplo, que una producción no se aprecia igualmente en una pantalla de muchas pulgadas equipada para 4K que en un teléfono móvil. Algo que Netflix ha intentado dejar claro desde el minuto cero es que aspira a ser un servicio multiplataforma que permite su reproducción en todo tipo de dispositivos, así que también pone mucha atención en optimizar la compresión del vídeo.