The Art and Science of OTT Recommendation Algorithms
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Eric Schumacher-Rasmussen: Michelle, 当您与行业服务和技术提供商交谈时，您看到了什么, 在改进向观众提供的推荐类型并帮助他们找到他们想看的内容方面?
Michelle Abraham: Well, definitely, 使用某种算法推荐引擎是大多数服务的一部分，Jon和Peter在这方面是正确的. 通常，顶部显示的内容是有原因的. There's all of the analytics that support that, 推荐某些节目而不是其他节目是出于商业原因，而不一定是消费者过去实际看过的节目. So, 你会发现人们有推广新内容的欲望, 它是否一定符合消费者所观看的内容. 所以使用推荐引擎和它的算法真的变得, to a certain extent, 确保你尽可能地取悦观众，这既是一门艺术，也是一门科学. As a service provider, 你有商业理由推荐某些东西——你想推广的新游戏, things that maybe you're getting paid to promote, or original content.
但同时，它也需要与消费者想看的内容相结合. 基于时间的推荐变得非常复杂，这样他们就知道观众, 在上午可能会收听某一类型的内容. 而在晚上，他们会收听不同的节目. So, a lot of sophistication, 但是超级聚合器需要更复杂的推荐引擎，因为他们要处理更多的服务, that much more content.
Eric Schumacher-Rasmussen: Of course, early on in the COVID pandemic crisis, 当更多的州实施更多的居家令时, 我们看到，以前可靠的一天在早晨观看, late morning, early afternoon, et cetera, were getting flattened, right? 人们一整天都在看内容, 他们正在观看的内容类型也不像一段时间以来那样可预测. 因此，算法和推荐引擎必须努力跟上这一趋势.
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