Измерение влияния персонализированных рекомендаций Netflix

Measuring the Impact of Personalized Recommendations Netflix предлагает раскладывать эффект рекомендаций на три части: • Exposure - тайтл посмотрели, потому что его вообще показали. • Selection - его показали тем, кто и без рекомендации был склонен посмотреть. • Targeting - показ изменил решение именно этого пользователя. Наблюдаемый просмотр смешивает все три эффекта. Поэтому высокий CTR рекомендации ещё ничего не говорит о её причинной ценности - система могла просто хорошо предсказать уже существующий спрос У Netflix чистый targeting почти в семь раз сильнее exposure. То есть основная ценность современного рекомендатора - не в том, чтобы найти релевантный контент, а в том, чтобы найти пользователя, чьё решение рекомендация действительно изменит, а не просто предсказать его выбор И сильнее всего это работает не на хитах и не на совсем нишевых тайтлах, а в середине каталога - там, где спрос существует, но без персонализации не реализуется. https://netflixtechblog.medium.com/measuring-the-impact-of-personalized-recommendations-4c26be3a4d96