你曾經在Netflix收看過電影或電視節目嗎？近年來，Netflix致力於原創內容的拍攝，交出了許多膾炙人口的好作品，如《漢娜的遺言》、《怪奇物語》、《黑鏡》，甚至還參與了日本動畫，與知名製作公司如京都動畫（Kyoto Animation）、骨頭社（BONES）、Production I.G合作，預計在今年推出三十部動畫，目前也交出了一些優秀的作品。
如此積極的製作原創內容，也讓這個影音串流平台，迅速在近幾年竄紅。據創業小聚報導，近五年來，影劇平台Netflix股價漲了有十倍之多，並在今年（2018）六月首度突破1700億美元，這個市值甚至超越了迪士尼（Desney）。光是年度第二季，就新增了六百多萬用戶，其中約有五百萬來自美國以外的海外市場，據Cowen預估，Netflix海外用戶從今年底將以20%的速度成長，到達近三億之多，由於在Netflix是以月費計算，可想而知，這些用戶幫他們在網站上賺了多少可觀的收入？
唯有原創，才能吸引觀眾駐足。
不只是用戶成長了，Netflix影音內容的質量與數量也有驚人提升，Netflix平台藉拍攝原創的作品，今年共入圍了112項艾美獎（美國電視劇權威），首度超越了蟬聯冠軍的HBO電視台。Netflix對原創的重視，甚至讓他們比一般電視台或電影公司還敢投資，今年Netflix內容投資將高達120至130億美元，用戶每年可接收到82部新電影，這個數量相當驚人。
精準的影片推薦，讓觀眾走不開。
除了保持原創內容的精緻外，Netflix還針對用戶做影片推薦投放，精準程度讓人嘖嘖稱奇，下面就來看看Netflix是如何建置它的影片推薦系統的。
據AppWorks 分析師蘇怜媛分析，為了滿足口味各異的用戶們，Netflix 一直致力於優化AI推薦演算法。在過去，Netflix 試圖去預測每個用戶對於每部影片的評價 (分數 1-5)，藉此推薦用戶可能有興趣的內容。隨著 Netflix 掌握更多用戶行為資料 (包括用戶觀看的內容、使用設備、觀看時間、觀看頻率、觀看地點)，現在也開始以機器學習 (Machine Learning) 來建立推薦演算法。
Netflix 的首頁是由不同主題的影片列組成的，這些主題選擇、影片挑選、排列順序背後便是由不同的演算法驅動：
1.Personalized Video Ranker, PVR (某類型影片)：推薦你喜歡的影片類型
2.Top-N Video Ranker (最佳推薦)：推薦你喜歡的影片，和 PVR 的差別在於這邊沒有類型的限制。
3.Trending Now (現正熱播)：依據當下熱門話題，如聖誕節慶，推薦你喜歡的影片類型
4.Continue Watching (請繼續觀賞)：推薦你可能會想繼續觀看的影片。
5.Video-Video Similarity (因為您觀賞過 ...)：推薦用戶可能會想看的類似影片。
6.Page Generation：最後，將上述演算法排序出最適合你的的個人化首頁。
除了推薦影片之外，Netflix還會根據用戶的偏好，製作專屬的電影推薦圖片。以昆丁塔倫提諾的《黑色追緝令/低俗小說》（Pulp Fition）為例，如果用戶平常觀賞女主角鄔瑪舒曼的粉絲，那推薦圖卡就會以鄔瑪舒曼當成主視覺，反之，如果用戶是約翰屈伏塔鐵粉，那海報就會放上約翰屈伏塔來呈現，藉此吸引到不同的用戶。
由於觀賞影片的習慣不像特定商品那般，觀眾會有穩定的黏著度（哪裡有好影片就往哪裡跑），而Netflix透過瀏覽器關鍵字或問卷調查，收集這些用戶的影片類型偏好，再利用AI演算法，精準地將平台上大量的影音內容投放給觀眾，所以才能讓觀眾走不開，也吸引到龐大的流量，藉此達到在網上賺取高額收入的效益。
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