Обогнать Netflix. Мой путь создания онлайн-кинотеатра

Я хочу рассказать о своем опыте создания персонального онлайн-кинотеатра. Но начну с другого.

На vc.ru недавно вышла статья про Netflix. В ней рассказывалось о конкурсе среди разработчиков по улучшению алгоритмов подбора контента. Но мало кто знает, что компания не стала внедрять алгоритм победивших команд. Что же произошло? К концу статьи вам будет все понятно.

В 2017 году у меня (и моего партнера) был канал на YouTube с детской анимацией, который набирал по 2000 подписчиков в день. Попадали в тренды. Проект развивался стремительно. Все было замечательно.

Но осенью 2017 года YouTube изменил правила в отношении детского контента. Каналы банились пачками. Мой канал тоже погиб. Среди забаненных каналов были и миллионники. Все разом остались без заработка. Все понимали, что потребность в нашем контенте есть у аудитории. У многих были фанаты. Ютуберы выкладывали свой контент на Фейсбук, VK, но другой площадки для монетизации как YouTube не было. Я не знаю о такой и сейчас.

У меня появилась идея создать приложение с детским видеоконтентом. Несколько ютуберов решили присоединиться к проекту в качестве инвесторов. Я взял на себя техническую реализацию, а деньги требовались на маркетинг.

По сути это получалось сделать второй Ютуб. Это вызывало улыбку у всех кто был далек от событий. Я тоже понимал абсурдность, но контента у нас накопилось очень много, его не надо было создавать и он просто был выкинут. А популярность, хайпы и залипание должны были сделать свое дело.

Вдруг, YouTube разбанил наших инвесторов, а одному даже вернул “монету”. И это был как раз канал миллионник, который и собирался по большей степени финансировать продвижение приложения.

В итоге мой проект остался без инвесторов. Какими-то наработками я уже обладал и не хотел останавливаться.

Еще в первой версии продукта я задался вопросом качественного подбора контента. Контент, который должен был появиться на площадке был разнообразным. В отличии от Ютуба я не мог подбирать видео по принципу - вот это видео понравилось человеку, который смотрел те же видео. У меня было намного меньше аудитории и намного меньше контента, поэтому я сделал ставку на предварительную классификацию контента. А уже используя это - упростить интерфейс до полного залипания за счет уменьшения отвлекающих факторов в виде большого списка видео и необходимости принимать решение о выборе. Короче, я отказался от каталога.

К этому моменту уже не было смысла в детском приложении. Появился Ютуб Кидс и стали возвращаться детские каналы на Ютуб.

Контента - нет, а алгоритм - есть. Обсуждая с партнером, оба пришли к выводу, что можно проверить нашу гипотезу на фильмах. И после того как Инстаграм летом 2018 представил IGTV, в котором не было каталога, стало понятно, что двигаюсь в правильном направлении. Kwai и Тик-ток я увидел позже.

Гипотеза была простая: чтобы не тратить время на подбор, нужно убрать совсем выбор. Изначально в приложении, грубо говоря, был только плеер и одна кнопка “дальше”. Это некоторым любителям кино взрывало мозг))

Чтобы хоть как-то пояснить юзеру, что это “нескончаемый” поток фильмов решил использовать слово “канал”.

И сразу запросы на каталог от пользователей исчезли.

Позже появились каналы с жанрами. А общий поток фильмов я назвал “главный канал” (позже переименованное в “рекомендованные”). В нем подбирались фильмы по всем жанрам.

Самое офигенное было наблюдать как юзеры поначалу шли в жанры, но со временем останавливались на главном канале. Возможно, из-за ограниченного количества фильмов в конкретном жанре, но если серьезно я считаю, что им реально не приходилось даже задумываться что именно смотреть сейчас. Люди стали доверять приложению. А фильмы из любимого жанра им и на главном канале подмешают.

Позже появился канал Новинки, который был достаточно востребованным.

Пользователи смотрели по одному фильму, смотрели сразу по несколько, а еще была отдельная группа людей, которая приходила проверить на прочность алгоритм и прощелкивала десятками фильмы, чем только сбивала алгоритм с толку и в итоге уходила ни с чем.

Понятное дело, что качество фильмов страдает - в лучшем случае 720p, а зачастую встроена еще и реклама букмекерских контор. Кого-то это отпугивало, кого-то нет, халява же, но я проверял гипотезу и меня это не останавливало.

Представьте, вот включают вам фильмы последовательно, но вы перескочили хороший фильм и хотите вернуться назад. Раньше можно было вернуться только к одному прошлому фильму. Да, было совсем жёстко :) Со временем приложение обросло историей последних десяти фильмов. Добавили поиск фильмов. А чтобы можно было найти что-то чего у нас нет - мы добавили вариант заказа. Появилась коммуникация. Мы находили фильм на просторах ВК и повышали лояльность юзеров. По факту не слишком удачная фича. Кто-то задалбывал, кто-то просил документалки.

Меня волновало, что люди будут смотреть в основном новинки, но фишка в приложении оказалась в другом -

Вы не только могли пропустить премьеру, а пройти мимо из-за обложки, описания, рейтинга.

Всё не буду рассказывать. Еще не угасла надежда, что смогу продолжить проект. Но кое что я раскрою. Пусть мир станет чуточку лучше :)

Нетфликс заявляет, что не видит разницы в подборе фильмов по полу. И да, и нет. Смотрите, какая штука. По моим наблюдениям, в большинстве фильмов действительно сюжет интересен обоим полам. Но бывают редкие исключения. Например, “ДМБ” - чисто мужское кино. Также есть чисто женские.

Я добавил метрику, которую сами называем “психопол”. Суть такая - есть понятия, которые свойственны мужским и женским началам.

Часто в фильме присутствует и то и другое, но обычно чего-то все таки больше.

Расскажу как мы с партнером решали вопрос с возрастом. У нас была авторизация через VK и был соблазн использовать возраст зрителя. Ручное управление позволяло прикинуть возраст по фото. Понятно, что не всегда это возможно, но мы от такого варианта сразу отказались. Наша идея звучит так: какой бы возраст не был у человека важно что он смотрит и мы подберем ему фильмы по возрасту, который алгоритм определял по просмотренным, лайкнутым фильмам. Тоже самое относится и к полу.

Наверняка вы догадываетесь, что основной ключ к качественному подбору в хорошо проработанной классификации. А дальше все достаточно просто: алгоритм смотрит что нравится, уменьшает то, что не нравится, немного шума и готово.

Про классификацию добавлю еще такое. Посмотрев фильм про рыцарей на Netflix, он подсунет достаточно быстро вам другие фильмы про рыцарей. Наша идея другая: Найди то, что зрителю понравилось под обложкой “рыцарства”. Что там было в этом кино? Алгоритм не учитываем актеров, режиссеров, и тему самого фильма - в данном примере тема “рыцари”. К примеру, фильмы Гай Ричи внутри имеют много общего.

Что с проектом сейчас?

Приложение использует фильмотеку VK, и, понятное дело, рекламироваться запрещено. Приток юзеров из 4PDA позволял оттачивать алгоритмы и делать эксперименты. Весной VK изменило API. Фильмы запускаются через раз. 4PDA начали блокировать в РФ. Пришло время принимать решение - что делать дальше?

Немного графиков для наглядности (период 1 февраля - начало июня 2021г.):

На графиках четко виден момент, когда VK изменил API - 10 апреля.

Некоторые умудрялись отщелкать “следующий фильм” по 50 и более раз. Ждали что они закончатся? Не знаю :)

На следующих графиках четко видно, что как только приложение начинает сбоить, люди перестают смотреть фильмы. Сбой показа фильма выглядит как перезапускающийся плеер, что сильно раздражает. Отношение резко меняется.

Таблицы ниже любопытны тем, что показывают распределение по людям и по фильмам.

Я изначально боялся, что приложение будет подбирать самые успешные фильмы и советовать их всем. Но этого не произошло. Одни и те же фильмы не показывались всем.

В таблице ниже видно, что пару фильмов все таки хотелось предложить чаще, но такой большой отрыв первых двух мест связан с их невозможностью показать из-за сбоя API VK. А они видать так удачно подходили, что приложение подбирало их снова и снова :)

Но, с другой стороны обратите внимание, как близко идут 6-8 места. Дальше еще ближе и в итоге было предложено 781 фильм из, примерно, 2000 фильмов 87 юзерам. Что говорит, о достаточно персонализированным подборе.

В таблице ниже длительность в часах с явным лидером - милой девушкой. Я, честно говоря, с ней не знаком :)

Нет ничего сверхъестественного в алгоритмах Netflix или TikTok. Собирай данные какие только можно о действиях пользователя, классифицируй видео и строй гипотезы.

Именно классификация контента и сбор данных о пользователе открыли Netflix бескрайние просторы для совершенствования алгоритмов. Возвращаясь в 2009 год к конкурсу разработчиков становится понятно почему Netflix не пошел по пути сложных математических алгоритмов. Тогда сотни команд бились имея только данные о рейтингах фильмов! Представляете, только рейтинги и никаких данных о поведении пользователя и никакой классификации фильмов!

По моему мнению Netflix уже сейчас может полностью перейти на кнопку “Play Something” и убрать каталог, хотя заявил, что сделает в течение 20 лет. Их останавливает только то, что людям требуется время для привыкания к новому способу потребления киноконтента. Странно, что они так долго тянули чтобы начать.

Ну а я, пройдя этот путь практически в одиночку, получил невероятный опыт и еще одно доказательство, что мы - “Русские норм!”.

Спасибо, что дочитали!