Netflix 首席产品官：没有烂片，只有小众片

对于美剧迷来说，Netflix 是个特别的存在，这不仅是因为它出品了高质量的原创剧集，而且在于它有别于传统电视台的做事方式。在《纸牌屋》不被传统电视台看好的时候，它一次预定了 13 集，在《女子监狱》尚未上映前，它就预定了第二季。它复活了传统电视台抛弃的剧集，包括荒诞家庭喜剧《发展受阻》和黑色探案剧《谋杀》。它一次放出新剧的所有剧集，充分满足观众 binge watching（狂看片）的需求。

Netflix 是一家互联网公司。在传统电视台关注不可靠的收视率时，Netflix 在深入了解每个观众的观影习惯，构建自己的推荐引擎。目前，Netflix 内容推荐团队的人数达到 300 人，每年花费的资金达到 1.5 亿美元。这些投资的回报也是可观的。据 Gigaom 报道，Netflix 的首席产品官 Neil Hunt 在最近的一次演讲中说，即使是内容推荐上的微小改进，也会带来收入的大幅攀升。

Neil Hunt 解释说，Netflix 要在极其有限的时间里激起观众兴趣。一般来说，如果用户在一至两分钟，或者浏览 20 至 50 个标题后，仍然没有发现感兴趣的内容，他们就会去做别的事情。因此，Netflix 试图为每个人找到最好的内容，包括那些小众的，甚至是极少人关注的东西。“没有烂片，只有小众片，” Hunt 说。

不过，在 Netflix 向其它国家扩张的时候，它的内容推荐反而成为了一个问题。比如在法国，由于法国人文化保护意识强烈，所以对美国文化的侵入很反感，并且法律也规定，电视、电影和广播中，40% 的内容必须是法国拍摄的。有人还建议说，Netflix 应该让法国执法者了解其推荐算法，以确保不会偏向美国电影。于是 Netflix 把分部设在了阿姆斯特丹，就绕过了这些规定，但是，当它在法国推广的时候，还是遭遇到许多的抵抗。

其实，Netflix 现在的推荐是考虑到不同市场的，比如，推荐内容时会考虑美国观众与欧洲观众的不同口味。不过，在今后的几个月里，公司会在部分用户那里测试全球性的推荐系统。这是因为在推荐小众内容的时候，全球性数据要比地区性数据更为有效。“如果把推荐系统做好的话，我们能够真正地推广一种全球文化。” 他说。

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