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Netflix超強影音行銷的8個ML應用實例

Netflix一年發行超過上千部影集,每一部都需要準備一套高度客製又有創意的行銷影音素材,來搶攻全球觀眾的目光,不只自動生成封面,甚至可以自動產生精華影片,快速搭配不同鏡頭打造獨樹一格的創意預告片

2023-04-14

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挑戰1億種產品吸睛手法,Netflix超強影音行銷術的關鍵技術

Netflix有一套超強影音行銷秘技,透過機器學習技術的輔助,行銷團隊可以快速將任何一部本土劇集,打包成通吃全球各國觀眾人人不一樣的行銷形式。只要劇集夠精彩,Netflix就能找到打動各國觀眾的獨特吸睛方式

2023-04-14

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【Netflix關鍵ML心法:客製化推薦2大方法論】你看到的封面和簡介都是客製的!Netflix揭2大方法論

就算是同一部片,Netflix也為每位會員設計不同影片封面和簡介。他們用專家經驗、數據觀察方法,來實現精準推薦

2023-04-14

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【Netflix關鍵ML應用:因果分析ML框架】Netflix靠因果框架分析創意洞察,打造客製化吸睛封面

用因果框架找出行銷成功的封面特徵和屬性,還能預估新片採用結果,這是Netflix設計個人化影片封面和精選片段的一大關鍵技術

2023-04-14

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【Netflix關鍵ML應用:通用標註平臺】標註平臺化身通用搜尋器,Netflix用它從萬筆影片即時撈出1幀畫面

Netflix自建一套通用的標註平臺Marken,不只用來標註素材,還能當作搜尋工具,讓內部團隊即時找到特定片段和畫面,加速Netflix精準推薦作業

2023-04-14

| 視訊會議 | 多媒體串流 | AV1 | 視訊編碼標準 | Netflix | AI | 機器學習 | 內容推薦

AV1躋身網路視訊編碼主流標準

我們注意到AV1這項編碼標準,近年來有越來越多視訊會議與多媒體串流服務業者開始採納與主推

2023-04-14

| Spell | Reddit | 收購 | MeaningCloud | AI | 內容推薦

Reddit收購NLP廠商MeaningCloud

知名論壇網站Reddit宣布收購自然語言處理(NLP)業者MeaningCloud,以強化對用戶提供的內容推薦機制

2022-07-05

| 數位服務法 | 歐盟 | 內容推薦 | 演算法

歐盟新法規定平臺需分享內容演算法、最高可罰6%全球營收

歐洲執委會公布《數位服務法》(Digital Services Act)條文規範,初步規定大型內容平臺需提供兩種以上內容推薦系統,歐盟可要求存取內容平臺演算法

2022-04-25

| google | 聯合學習 | 機器學習 | Federated Learning | 聯合重建 | Federated Reconstruction | Gboard | 內容推薦

Google在行動鍵盤Gboard使用聯合重建技術改進推薦品質

聯合重建技術能夠在保有用戶隱私的情況下,使用本地端參數個人化模型,達到大規模進行部分本地聯合學習的目的

2021-12-22

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微軟發表全新個人化新聞服務Microsoft Start

Microsoft Start除了可透過瀏覽器或行動程式存取,也內建在Edge、Windows 10與Windows 11,強調能讓使用者自行組織出個人化的內容訂閱服務

2021-09-08