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Did the algorithm make you watch Tiger King?
2020/7/7
Land of the Giants
G
Greg Peters
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Matthew Ball
R
Rani Molla
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Ravi Dhar
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Todd Yellen
Peter Kafka和Rani Molla：探讨了Netflix推荐算法如何影响用户观看行为，特别是疫情期间用户观看内容的同质化现象以及Netflix自产内容的突出地位。他们通过自身实验，观察了Netflix推荐算法在不同阶段的精准度和个性化程度，并分析了Netflix推荐结果中自产内容的比例。
Todd Yellen：作为Netflix产品副总裁，他解释了Netflix推荐算法的工作原理，包括对用户观看历史、内容属性等数据的分析，以及个性化推广策略。他强调Netflix的推荐目标是提高用户留存率，并否认算法会优先推荐自有内容，除非是新上线的未知节目。
Greg Peters：作为Netflix首席产品官，他进一步解释了Netflix推荐算法的逻辑，否认存在“平局”的情况，算法会始终选择用户更偏好的节目，即使是不同制作公司的节目。
Matthew Ball：他认为Netflix有动机推荐其自有内容，因为这些内容成本更低，且能带来长期收益。他指出Netflix会优先推荐自有内容，即使存在其他同类型且质量相当的节目。
Barry McCarthy：他谈到了Netflix在DVD时代内部就推荐算法进行的讨论，以及当时由于内容成本差异而产生的推荐策略调整。
Ravi Dhar：他从消费者行为的角度分析了内容选择过多带来的信息过载问题，以及内容筛选和推荐的重要性。他认为Netflix在内容推荐和即时观看方面做得很好。
Deep Dive
The podcast explores whether Netflix's recommendation algorithm shows users content they genuinely want to watch or if it prioritizes Netflix-produced content to maximize its investment returns.
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