Cách thuật toán của Netflix trở thành tài sản giá trị nhất của họ

Quartz · Ethan Swope / Bloomberg qua Getty Images

Jackie Snow

Thứ Hai, ngày 23 tháng 2 năm 2026 lúc 19:00 GMT+9 4 phút đọc

Trong bài viết này:

•                                       Lựa chọn hàng đầu của StockStory 
  

  NFLX

  +2.17%

Phiên bản ban đầu của bài viết này xuất hiện trong bản tin cuối tuần dành riêng cho thành viên của Quartz. Thành viên Quartz có quyền truy cập vào các bản tin độc quyền và nhiều hơn nữa. Đăng ký tại đây.

Netflix dành 90 giây cho chính mình. Đó là khoảng thời gian trung bình mà nghiên cứu cho thấy người đăng ký sẽ duyệt qua trước khi mất hứng thú và chuyển sang đối thủ cạnh tranh. Trong khoảng thời gian đó, hệ thống đề xuất của công ty phải đưa ra một gợi ý hấp dẫn từ hàng nghìn mục trong danh mục. Nếu làm đúng, người xem sẽ ở lại. Nếu sai quá nhiều lần, họ sẽ hủy đăng ký.

Năm 2016, khi Netflix có khoảng 80 triệu người đăng ký, các nhà điều hành công ty đã định giá hệ thống kết hợp này trị giá 1 tỷ USD mỗi năm trong việc giữ chân khách hàng. Một thập kỷ sau, gã khổng lồ phát trực tuyến này hiện có 325 triệu người đăng ký trên toàn thế giới. Trong khi Netflix chưa công bố lại con số đó, các phép tính cho thấy hệ thống đề xuất của họ đã trở thành một trong những phần mềm có giá trị nhất trong ngành giải trí.

Hiện nay, khi Netflix đang theo đuổi việc mua lại Warner Bros. Discovery trị giá 83 tỷ USD, một studio có lịch sử hơn một thế kỷ đã giúp sáng tạo ra Hollywood, phương pháp dựa trên thuật toán đã xây dựng nên sự thống trị của streamer này đang sẵn sàng tiếp nhận hoàn toàn các thế lực cũ.

Netflix đã học cách quan sát bạn

Hệ thống đề xuất ban đầu của công ty dựa trên đánh giá sao — những gì người dùng nói về phim sau khi xem. Nhưng vào năm 2017, Netflix đã từ bỏ cách tiếp cận đó để chuyển sang một phương pháp tiết lộ nhiều hơn: dữ liệu hành vi.

Những gì bạn thực sự nhấp vào. Thời gian bạn xem trước khi bỏ dở một tiêu đề. Thời điểm trong ngày bạn xem, và trên thiết bị nào. Những gì bạn lướt qua mà không chọn. Phản hồi ngầm này chứng minh có giá trị hơn nhiều so với sở thích rõ ràng. Thật ra, sở thích của mọi người thường không đáng tin cậy.

Ngày nay, Netflix ghi lại hàng trăm tỷ các tương tác nhỏ này hàng năm, đưa chúng vào hệ thống các thuật toán liên kết với nhau để cá nhân hóa gần như mọi yếu tố của trải nghiệm xem. Cùng một bộ phim có thể xuất hiện với các hình thu nhỏ khác nhau cho các người dùng khác nhau, nhấn mạnh lãng mạn đối với một người xem và hành động đối với người khác.

Ngay cả thứ tự các hàng trên trang chủ của bạn cũng được tính toán riêng cho bạn. Đằng sau hậu trường, các nhóm “gắn thẻ” xem xét từng tiêu đề và gán các thuộc tính chi tiết — liệu một chương trình có dàn diễn viên toàn sao, có bối cảnh trong không gian, hoặc có nữ chính mạnh mẽ — mà hệ thống học máy sử dụng để phân loại người xem thành hàng nghìn “cộng đồng sở thích.”

Hiệu quả của phương pháp này đã tạo ra một thể loại giải trí mới mà các nhà phê bình gọi là “phim thuật toán” — những bộ phim được thiết kế để thu hút đối tượng khán giả rộng nhất có thể bằng cách kết hợp các yếu tố quen thuộc, đã được xác thực bằng dữ liệu.

Tiếp tục câu chuyện  

Hãy nghĩ đến bộ phim khoa học viễn tưởng thất bại trị giá 320 triệu USD của Netflix The Electric State, mà các nhà phê bình mô tả như một sự pha trộn giữa những cuộc truy tìm tuổi thơ của Spielberg, vùng đất hoang Mad Max, và thẩm mỹ retro-futuristic. Hoặc các tác phẩm của Ryan Reynolds thường xuyên xuất hiện tự động, với tiêu đề thường báo trước chính xác nội dung bên trong: Tall Girl, Murder Mystery, Red Notice.

Những sản phẩm này thường có những “điểm cốt truyện dễ theo dõi, không để khán giả nào bị bỏ lại phía sau” như một nguồn tin trong ngành mô tả. Các nhà biên kịch làm việc với Netflix được cho là đã nhận được các ghi chú yêu cầu họ để nhân vật công bố rõ ràng hành động của mình, để khán giả xem khi lướt điện thoại có thể theo kịp.

Các bản phối âm thanh đều phẳng vì chúng cần hoạt động tốt trong nhiều môi trường, từ tai nghe VR đến màn hình điện thoại bị nứt. Ánh sáng giữ ở mức sáng nhưng độ tương phản thấp, được thiết kế để không làm ai đó tỉnh giấc khỏi trạng thái thư giãn Netflix-and-chill.

Các giám đốc điều hành của Netflix phủ nhận việc phân tích nội dung dựa trên dữ liệu, với đồng CEO Ted Sarandos tuyên bố việc đặt hàng phim là “70% cảm tính và 30% dữ liệu.”

Nhưng ảnh hưởng của công ty vượt ra ngoài các sản phẩm của chính họ. Mô hình phân phối toàn cầu của họ, yêu cầu quyền toàn cầu thay vì cấp phép theo khu vực, đã cấu trúc lại cách các bộ phim độc lập được tài trợ. Hệ thống cũ về bán trước quyền phân phối ở các thị trường riêng lẻ đã phần lớn sụp đổ.

Còn lại là một hệ thống trong đó các bộ phim có khả năng được sản xuất nhất chính là những bộ phim có khả năng được đề xuất nhất.

Công nghệ AI đã đến rồi

Hệ thống đó vẫn tiếp tục phát triển. Hiện nay, Netflix đang tích hợp AI sinh tạo vào nền tảng thuật toán của mình. Công ty đã sử dụng học máy để chọn ra các khung hình trong một chương trình có thể hoạt động tốt nhất làm hình ảnh quảng cáo, tạo ra tác phẩm nghệ thuật cá nhân hóa, và hỗ trợ hiệu ứng hình ảnh.

Netflix xem các công cụ này như là những người hỗ trợ kể chuyện của con người, chứ không phải thay thế. Nhưng nếu việc mua lại Warner Bros. thành công, công ty sẽ không chỉ định hình các câu chuyện mới — mà còn kiểm soát một thư viện các câu chuyện cũ được tạo ra từ lâu trước khi có sự can thiệp của thuật toán.

Trong đó có Casablanca, một bộ phim nổi tiếng đã được viết lại trên trường quay, kết thúc chưa hoàn chỉnh cho đến ngày quay cuối cùng. Loại hỗn loạn sáng tạo này khó có thể tồn tại trong một hệ thống được thiết kế để giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa tỷ lệ hoàn thành.

Nhưng thuật toán vẫn còn 90 giây để thuyết phục bạn nhấn phát.

Điều khoản và Chính sách quyền riêng tư

Bảng điều khiển quyền riêng tư

Thêm thông tin