Ao abrir qualquer plataforma de streaming, você encontrará uma lista personalizada de filmes e séries sugeridas para o seu perfil. Por trás dessa curadoria automática estão algoritmos de recomendação que analisam dados de comportamento e o histórico de visualizações para prever preferências.

Os dados cadastrais e avaliações deixadas pelo usuário em outras obras do catálogo também podem ser usados para alimentar o algoritmo. Mas não é só isso. Entenda um pouco mais da estratégia dessas empresas para entregar experiências personalizadas aos seus assinantes. 

O que são algoritmos de recomendação?

Os algoritmos de recomendação são sistemas computacionais que sugerem conteúdos com base em padrões identificados no comportamento dos usuários.

Eles utilizam técnicas de estatística e inteligência artificial para prever o que cada pessoa tem maior probabilidade de consumir.

Existem dois modelos principais:

• Filtragem colaborativa: compara o comportamento de usuários com perfis semelhantes para realizar as indicações;
• Filtragem baseada em conteúdo: analisa o conteúdo consumido pelo perfil e considera, por exemplo, gênero, tema, elenco e estilo para sugestões.

As plataformas podem combinar ambos os métodos para melhorar as indicações.

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Quais dados os streamings usam para sugerir conteúdos?

Os algoritmos analisam diferentes tipos de dados, como:

• Histórico de visualizações;
• Tempo gasto assistindo a um título;
• Avaliações;
• Horário e frequência de acesso;
• Dispositivo utilizado;
• Interações, como pausar, pular ou abandonar um conteúdo;
• Dados cadastrais, como idade e localização.

Como a inteligência artificial aprende o gosto do usuário?

Os sistemas utilizam técnicas de aprendizado de máquina, que permitem que o algoritmo melhore suas previsões à medida que recebe novos dados.

Quanto mais o usuário interage com a plataforma, maior o volume de informações disponíveis para ajustar as recomendações. Assim, o algoritmo identifica padrões e adapta a interface.

Empresas de tecnologia afirmam que o objetivo é aumentar a relevância das sugestões e reduzir o tempo de busca.

Por que as recomendações nem sempre acertam?

Mesmo com grandes volumes de dados, os algoritmos não são infalíveis. Mudanças no gosto do usuário, compartilhamento de contas e consumo ocasional de conteúdos fora do padrão podem afetar as previsões.

Além disso, novos lançamentos ainda não possuem histórico suficiente para alimentar o sistema, o que pode reduzir a precisão inicial.

Como influenciar o algoritmo para receber melhores sugestões

Algumas técnicas podem ajudar os usuários a ajustar as recomendações de acordo com o que esperam receber da plataforma. 

Confira abaixo.

• Avaliar conteúdos assistidos;
• Marcar preferências quando a plataforma oferece essa opção;
• Criar perfis separados para cada pessoa da casa;
• Remover do histórico títulos que não refletem seu gosto real.

A personalização depende da qualidade e consistência dos dados fornecidos pelo próprio usuário.