Netflixの技術力をもってしても、名作映画のアートワークを自動生成すべきではない - Phile-web
この記事もそうだが、ネットコンテンツにおいて、サムネイルとタイトルは生命線だ。画像1枚と数十文字のテキストだけで、ユーザーはそのコンテンツをタップするかどうかを判断する（そのわりにこの記事のタイトルはおとなしいが）。 どれだけ良いコンテンツであっても、サムネイルやタイトルが良くなかったら、見られる可能性は低くなる。だからサムネイルやタイトルを最適化するのは最重要事項の一つで、ネットメディアがしのぎを削っている分野だ。 当サイトの場合、タイトルはいまだに人間の勘や経験に頼って付けているし、サムネイルも人力で作っている。だが今回紹介するNetflixの場合、技術的に先端をいく会社ということもあり、サムネイルの生成も半自動化することで、クリックレートを上げる取り組みを行っている。 具体的には、Netflixはアートワークを自動的に生成する仕組みを採り入れている。作品中の映像を使って、注目を集めや
Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、
米動画配信のNetflix、Chaos MonkeyのおかげでAmazon EC2のメンテナンスリブートを難なく乗り切る
Amazon EC2は9月末、その内部で使用しているXenハイパーバイザのセキュリティリスクに対処するため、全インスタンスの約10％にあたるインスタンスに対して段階的にリブートを行うメンテナンスを実行していました。 リブートをユーザーが回避する手段はなく、AWSから事前に通知を受けたユーザーはリブートによってデータを失ったりシステムがダウンしたりしないように、何らかの処置をする必要がありました。 AWS上で大規模なシステムを運用しつつもこのメンテナンスリブートを難なく乗り切ったのが、米国で動画配信サービスなどを運用するNetflixです。その理由は同社が開発したChaos Monkeyというツールにありました。 同社のブログにポストされた記事「A State of Xen - Chaos Monkey & Cassandra」で、その顛末が紹介されています。 Chaos Monkeyによっ
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