Juzgas el contenido por la portada… y Netflix lo sabe (por eso las cambia para convencerte)

Netflix ha convertido la experiencia de usuario en uno de los principales activos de su plataforma. La manera en la que muestra el contenido dentro de la aplicación, la navegación, las selecciones de títulos que recomienda o las reproducciones automáticas son estrategias que tratan de reducir su abundante oferta a una selección más abarcable que permita tomar una decisión de visionado satisfactoria.

La imagen que se muestra para presentar el producto se ha convertido en uno de sus reclamos más eficaces. Se trata del resultado de un proceso, en parte humano y en parte fruto de procesos basados en visión computerizada, inteligencia artificial y machine learning, con el que intenta presentar las cosas de la forma más atractiva posible para que elegir que ver sea más sencillo… y también para convencer a los indecisos.

Del concepto videoclub a la imagen personalizada

Uno de los elementos más influyentes a la hora de impulsar un visionado son las imágenes que se emplean para presentarlo. La evolución de Netflix en este sentido ha sido extraordinaria, marcando una forma de trabajar que con el tiempo otras plataformas han replicado.

En los primeros años de andadura del vídeo bajo demanda, lo habitual era recurrir a los posters de cine o a las imágenes oficiales de los programas de televisión. Era una manera sencilla de aprovechar el recuerdo para que la gente fuese capaz de identificarlo dentro del servicio.

Netflix fue una de las primeras compañías que comprendió los problemas que planteaba esta práctica, especialmente a medida que fue engrosando las referencias dentro de su catálogo. En primer lugar, el uso de una única imagen transmitía la sensación de que siempre había lo mismo.

Además, impedía superar una barrera: los descartes previamente realizados por el usuario. Una vez que alguien había visto, valorado y descartado un contenido con una determinada imagen, difícilmente iba a darle una segunda oportunidad. Esto, al parecer, frustraba particularmente a la compañía, que sabía perfectamente que al usuario le podía gustar teniendo en cuenta las preferencias de consumo que había mostrado con anterioridad.

Por el camino toparon con una fórmula que solventaba ambos problemas (transmitir sensación de producto nuevo y someter a la valoración del usuario contenidos previamente descartados): asignar a cada contenido una colección de imágenes diversas que se mostraban en función de distintas variables (tipo de preferencias de consumo, dispositivo de acceso, momento del día, historial de consumo previo, etcétera).

La ejecución de este proceso de personalización de imágenes ha evolucionado con el paso del tiempo. Gracias a un post recientemente publicado por la compañía, sabemos cómo se ejecuta en la práctica.

El poder de convicción de las imágenes

Con frecuencia se ha criticado la tendencia de Netflix a emplear reclamos visuales un tanto engañosos. Infinidad de comentarios inundaron Twitter cuando la compañía comenzó a “vender” Peaky Blinders con una imagen de Anya Taylor-Joy tras el éxito de Gambito de Dama, a pesar de ser un personaje menor que no se incorporaba hasta bien avanzada la serie. Netflix asegura que con el cambio de imágenes no se trata de hacer clickbait, sino de conseguir que la presentación sea útil en términos de facilitar la decisión.

Como explican en el post Discovering Creative Insights in Promotional Artwork “las historias en Netflix son multidimensionales y hay muchas formas en la que una misma historia puede apelar a diferentes miembros”. El objetivo, por tanto, es multiplicar las posibilidades de que cada cliente seleccione producto de manera rápida y satisfactoria destacando aquellos elementos gráficos con mayor potencial para llamar la atención y conseguir impulsar un visionado.

Todo este proceso de generación y presentación imágenes que Netflix lleva a cabo con los contenidos, en parte humano y en parte impulsado automatizado, tiene en cuenta varios elementos.

Las imágenes más útiles son las descriptivas de contenido, de ahí que entre las portadas que cada programa tiene asociadas siempre haya una colección que contenga representaciones de los temas más destacados. El post cita explícitamente el caso de Purple Hearts, una película que pivota en torno a 3 temas fundamentales (una historia de amor, la música y el ejército), algo que se plasmó en varias imágenes de sus imágenes presentación.

Netflix tira de familiaridad porque tiene muy en cuenta cómo han funcionado creatividades similares anteriores. Si determinadas imágenes fueron eficaces en el pasado a la hora de impulsar visionados es probable que el sistema vuelva a recuperarlos.

El tipo de imágenes a las que un usuario reacciona de forma positiva permite agrupar a miembros en base a ese criterio. “Cuantos más patrones se detecten en varios títulos, podremos predecir qué clúster de usuarios estará interesado en un título y qué imágenes resonarán más”, aseguran en el post. Es decir, la huella que trazamos con nuestra respuesta a determinadas imágenes nos coloca dentro de una agrupación de usuarios que responden a estímulos visuales similares.

El modelo es muy útil, pero tiene puntos ciegos. Hay factores cuyo éxito no puede predecir, como el hecho de que la persona que se muestra en la imagen sea una celebridad local, la forma en la que se representan determinados temas o la cultura del territorio de referencia, que puede alterar la percepción que se tiene de determinadas cosas.

El sistema trata de simplificar de forma automática la preselección de imágenes relevantes del contenido a partir de la información de la que disponen (principalmente los metadatos asociados a dicho contenido). Con posterioridad esas imágenes se someten a la valoración de un equipo de expertos en diseño, que terminan de aterrizarla.

Así, gracias a modelos de visión computerizada, el sistema es capaz de localizar fotogramas que incluyan, por ejemplo, a personas con expresión alegre o en una escena particularmente divertida si lo que se trata es de vender una comedia. Con posterioridad el departamento creativo decide qué imágenes resultarán más efectivas (en base a criterios como el color, la textura, el tipo de expresión facial…). Esas serán las que pasen el corte.

Netflix también emplea otro sistema que, en lugar de acotar el trabajo de los expertos de diseño a una preselección automatizada, deja que afloren patrones de datos e imágenes que funcionan de manera especial entre determinados usuarios.

El post de nuevo cita el caso de Purple Hearts, en base al cual el sistema aisló un clúster de usuarios receptivos a imágenes relacionadas con militares y escenas de guerra, y testando un grafismo específico para el mismo.

Netflix ha echado mano de la tecnología para superar uno de los principales retos de una televisión global: conseguir una experiencia verdaderamente personalizada capaz de resonar en culturas distintas y entre personas con preferencias diversas.

Muchos argumentan que este planteamiento es engañoso y que manipula nuestras elecciones. Netflix, sin embargo, sostiene que únicamente trata de explotar hasta el último resquicio que pueda conectar con un usuario para convencerle de que vea lo que le pone delante.