Cum folosește Netflix tehnologia AI

Salutare și bun venit la o nouă ediție Ai Ai Ai Marketing! 🤖

Newsletter-ul în care Netflix & Chill este înlocuit de Netflix & Bill. 💵💰💸

Tema ediției: Algoritmi și Big Boy Stuff din lumea AI.

Ordinea de zi:

• Recomandări de 1 miliard de dolari [Studiu De Caz Neflix]

• Unealta AI a săptămânii - QR Code AI Art Generator

• Google schimbă fața ecommerce-ului din nișa fashion

• Tweet-ul Săptămânii - Automate With GPT

Recomandări de 1 miliard de dolari [Studiu De Caz Neflix]

În 2017, Forbes a raportat că Netflix reușește să economisească 1 miliard de dolari, folosind Machine Learning în platforma lor.

Acest lucru a fost motivat de cercetări care indicau că utilizatorii renunță la o căutare în decurs de 90 de secunde.

Răspunsul Netflix?

Un algoritm care oferă recomandări personalizate.

O tactică adoptată rapid de Amazon Prime & Hulu și pe care acum o recunoaștem ca noul standard în platformele de streaming.

În prezent, peste 80% din titlurile vizionate pe Netflix vin ca urmare a recomandărilor din platformă.

Iar cum Netflix este disponibil în sute de țări, cu limbi și culturi diferite, potrivirea cât mai avansată a recomandărilor cu dorințele utilizatorilor nu este chiar cea mai ușoară misiune.

Evident, această zonă a devenit în ultimii ani focusul principal pentru echipa lor de dezvoltare.

Ce mi se pare mai grozav este că făcând research pentru a valida această informație, am descoperit că Netflix are o secțiune separată, dedicată cercetării.

Iar articolele nu sunt scrise de către content marketeri obsedati de clickbait, ci de către specialiști din domeniu.

Uite câteva dintre articolele mele favorite, menționate pe research.neflix.com

1 - Deep Learning for Recommender Systems: A Netflix Case Study (poți descărca PDF-ul din link)

2 - Reinforcement Learning for Budget Constrained Recommendations

3 - Causal Machine Learning for Creative Insights

Recunosc, pe ultimul am dat click initial pentru că am citit “Casual”.

4 - Avoid the Pitfalls of A/B Testing

5 - Video: Incrementality Bidding & Attribution

Disclaimer - aceste lecturi sunt pline de formule și sunt departe de vibe-ul Netflix & Chill.

Unealta AI a săptămânii

Azi vorbim despre o unealtă gratuită care cel mai probabil va porni un nou trend în marketing.

Coduri QR care folosesc artă Generative AI ca fundal.

Înainte să ajungem la funcționalitate și cum poți să-ți creezi propriul QR code personalizat, hai să îți arăt un exemplu 🤯

Hugging Face tocmai au lansat primul lor generator de artă AI pentru coduri QR.

Acest instrument îți permite să creezi coduri QR personalizate și artistice.

Tot ce trebuie să faci este să furnizezi o imagine și un prompt corespunzător, apoi să te așezi confortabil și să privești cum generatorul o transformă într-un cod QR.

Cool A.F.

Cum funcționează?

Super simplu.

Nu ai nevoie să te conectezi cu discord sau să îți faci cont.

Doar intri pe Huggin Face și adaugi prompt-ul dorit, completând căsuța cu linkul spre care vrei să redirecționeze codul QR și formatul.

Dacă nu funcționează codul QR din prima, mai încearcă un prompt.

Pentru mine a 2-a încercare a fost cu noroc, chiar și fără să modific setările implicite.

După care am încercat pentru alt link și mi-a dat 5 failuri la rând. 💩

Dacă vrei un ghid avansat pentru a-ți muta spațiul Huggin Face pe propriul hardware (ca să generezi coduri QR funcționale peste propriile imagini vei avea de experimentat mai mult și nu vrei să stai la coadă de fiecare dată), îți recomand acest ghid de pe Youtube.

Google schimbă fața ecommerce-ului din nișa fashion

Începând de săptămâna trecută, utilizatorii din SUA pot vedea cum arată bluzele pentru femei de la H&M, Anthropologie, Everlane și Loft pe o gamă largă de manechine umane reale direct din Google Shopping.

Noile filtre au ca scop facilitarea căutării hainelor, ajutând utilizatorii să vizualizeze mai bine cum va arăta îmbrăcămintea pe diferite tipuri de corpuri.

Google susține, făcând referință la propriile date, că 59% dintre cumpărătorii online sunt dezamăgiți de o achiziție de îmbrăcăminte pentru că se așteptau să arate diferit pe corpul lor.

Iar 42% nu se simt reprezentați de modelele de îmbrăcăminte online.

De aceea, pentru această funcționalitate au folosit modele cu diverse tonuri de piele, etnii, tipuri de păr și forme de corp, variind ca mărime între XXS și 4XL pentru a ajuta utilizatorii să vadă cum va arăta o piesă de îmbrăcăminte pe un tip de corp care seamănă cu al lor.

Noua experiență virtuală de probă a îmbrăcămintei pe Google Shopping utilizează un model AI generativ bazat pe difuzie, care este antrenat adăugând zgomot Gaussian unei imagini (în esență, pixeli aleatori) pe care modelul apoi învață cum să-l elimine pentru a genera imagini realiste.

Pe scurt (și lăsând cuvintele pompoase la o parte), modelele pentru Google Shopping nu sunt generate de AI.

AI este folosit doar pentru a modela îmbrăcămintea în jurul imaginilor acestor modele umane.

Procesul permite modelului AI al Google să reprezinte în mod realist modul în care un articol de îmbrăcăminte s-ar șifona, cădea, plia, adera și întinde pe gama disponibilă de modele diverse, indiferent de unghiul sau poza în care se află.

But wait, there’s more…

Google Shopping introduce și noi filtre concepute pentru a ajuta utilizatorii să găsească exact ceea ce caută, cum ar fi o alternativă mai ieftină, dar similară, la un tricou sau o jachetă cu un alt model.

Algoritmii de învățare automată și potrivire vizuală permit utilizatorilor să își rafineze intrările, cum ar fi culoarea, stilul și modelele, în diverse magazine de îmbrăcăminte online pentru a găsi articolul care se potrivește cel mai bine cu cerințele lor.

Deși aceste noutăți nu ne afectează direct în momentul de față, putem fi siguri că ele reprezintă doar începutul unui nou standard în fashion ecommerce.

Tweet-ul Săptămânii - Automate With GPT

Cheers! 🍻