“Era exatamente o que eu estava precisando”
Não sabemos de verdade o que cada uma das pessoas impactadas pelas mídias de oferta contextual querem. Por isso, a frase acima é tão emblemática e uma reação tão sonhada.
Há apenas uma década, achávamos o máximo o surgimento de tecnologias que nos possibilitavam personalização on-line. Naquele momento chamávamos de personalização, as técnicas que criavam experiências de um para muitos. Em outras palavras, uma mesma experiência era oferecida a muitas pessoas com base em suas características (por exemplo: visitantes de primeira viagem, leitores fiéis, uma determinada geografia) e por meio de hipóteses pré-definidas a personalização era manualmente criada.
O salto de um grupo demográfico para um indivíduo, só é possível quando pegamos o grande volume de dados que temos disponíveis hoje, e aplicamos a inteligência artificial (neste caso mais precisamente machine-laerning).
Na pesquisa “2019 Trends in Personalization”, conseguimos notar que as marcas estão buscando colocar o indivíduo no centro da personalização, ou seja, a experiência é para aquele indivíduo naquele momento.
Um grande exemplo disso é a Netflix, onde a frase “Uma imagem vale mais que mil palavras”, faz muito sentido. Por muitos anos, o principal objetivo do sistema de recomendação personalizada da Netflix era conseguir oferecer os filmes/ séries/documentários certos para cada indivíduo no momento certo. Com um catálogo que contempla milhares de títulos e uma base de membros diversificada (mais de cem milhões de contas) é fundamental recomendar títulos que são perfeitos para cada membro.
Para melhorar a precisão do modelo, a Netflix entendeu que o trabalho de recomendação está longe de acabar, o que gerou as questões: Por que você deveria se importar com algum título específico recomendado? O que pode ser dito sobre um título novo que despertaria o interesse do usuário? Como é possível convencê-lo de que vale a pena a assistir a um título?
Com todas essas questões colocadas em foco, a Netflix passou a considerar as imagens utilizadas para retratar os títulos. Se a imagem que representa um título captar algo atraente, ela pode ser utilizada como “evidência visual” de que o filme pode ser bom para o usuário. A ideia é: Se apresentarmos essa imagem perfeita na sua página inicial, então talvez, apenas talvez, você experimente.