Как сообщила пресс-служба E-Contenta, технология персональных рекомендаций в TV1000play формирует индивидуальные подборки контента из всего каталога онлайн-кинотеатра, включая новинки. Сейчас доля рекомендованного контента составляет 17% от общего времени просмотров на TV1000play, а доля переходов в просмотр (click-through rate, CTR) с карточки рекомендованного фильма — 24%.
«Чтобы рекомендации смотрелись наиболее органично, мы пошли на редизайн всех приложений. Мы верим, что внедрение системы персонализированных рекомендаций упростит взаимодействие с аудиторией и в долгосрочной перспективе будет способствовать тому, что еще больше клиентов будут оставаться нашими верными подписчиками», — отметил руководитель направления TV1000Play Viasat Михаил Подбуртный.
Директор по развитию бизнеса E-Contenta Александр Атцик сообщил «Теле-Спутнику», что сервис персональных рекомендаций компании к текущему моменту, помимо TV1000Play, интегрирован в OTT-сервисах «Билайн VOD» и WifireTV (NetByNet). Для E-Contenta OTT-сервисы — основное направление деятельности и ее специализация, уточнил Атцик, при этом он предпочел не комментировать, с какими еще видеосервисами обсуждается возможность интеграции персональных рекомендаций. Эта технология может быть использована не только в OTT, но и в других специализированных средах, например в IPTV и в любых медиа-сервисах с обратной связью, в то же время именно ОТТ-формат «сейчас является наиболее быстро растущим», сказал директор по развитию E-Contenta.
Он уточнил, что релевантность рекомендаций повышается за счет того, что система пополняет информацию о пользователе: накапливая знания о его поведении на сервисе, либо обучаясь на новых источниках данных, например таких как CRM. «Мы в E-Contenta являемся сторонниками того, что надо собирать неявные сигналы, свидетельствующие о предпочтениях пользователя, поскольку явные оценки готовы оставлять далеко не все зрители, к тому же они не всегда соответствуют реальным вкусам и скорее отражают «идеализируванную модель пользователя», — пояснил Атцик. По его словам, поскольку TV1000play еще только набирает обороты и имеет относительно небольшую абонентскую базу, при первых запусках E-Contenta были использованы данные о поведении пользователей из открытых источников (VK, Movielens): «Это помогло поднять точность рекомендаций в самом начале и решить проблему «холодного старта».
Кроме того, ориентация TV1000play на показ премьерного контента обусловила использование гибридного алгоритма рекомендаций. «Если система знает о контенте и абоненте много, то она применяет коллаборативную фильтрацию, если же контент новый и собрано недостаточно информации о взаимодействии с ним пользователей, применяются контентные алгоритмы, оценивающие схожесть контента на основе имеющихся мета-данных», — рассказал Атцик.
E-Contenta предоставляет свой продукт ОТТ-сервисам по подписной модели, как SaaS-решение в «облаке».
Удінезе
-:- 
Монца 
-:- 
Реал Сосьєдад 
-:- 
Ліверпуль 
