una stagione e delle visiva in media
contiene nove milioni di frame un frame
e ogni femmina noti video questo frank
questa è una trofei questa è un’altra
franco da netflix quest anno spende 8
miliardi per produrre una roba tipo 700
contenuti originali e in più
andrà spendere di marketing una roba
tipo 2 miliardi e davanti a tutto questo
mi smisi di lardo dei contenuti
la domanda che uno si fa e come fa
netflix a stabilire quali siano le
immagini giuste da far vedere agli
utenti quando cercano e si muovono nella
piattaforme per invogliarli a guardare
di più qual è la miniatura giusta cosa
fa ride sting si mette lì ea uno a uno
di cefla mettiate la crisi taglia tour a
nora aspetta mettiamo quest’altra il
creativo come fanno ma se signore perché
questa una chiave per farti vedere in
continuazione più contenuto più guardo
più resto agganciato alla piattaforma
allora hanno scritto questo articolo sul
blog tecnico di netflix che è molto
interessante perché tu praticamente
scopri che hanno sviluppato in casa
tutta una serie di algoritmi per fare
due mestieri molto interessanti annotare
e classificare ogni frame che ogni
contenuto che c’è su netflix funziona
questo sistema one che si chiama a vaffa
due cose la prima è annotazioni
l’annotazione significa che frullano via
dentro tutti i video in questo macinino
e lui si mette a taggare mettiamola così
ogni frame di ogni video secondo alcuni
parametri primo parametro i cosiddetti
visual metadata diciamo i dati visivi
l’algoritmo che è super avanzato di
computer vision per riconoscere che cosa
c’è all’interno di un video va a vedere
il colore fa vedere
la luminosità di quel video se
l’immagine sfocata oppure no il secondo
parametro che guarda e il contesto c’è
una faccia dentro a questo frame sì o no
è il movimento si o no su quello fanno
sentimento analysis parolaccia per dire
che sono in grado di capire se
l’espressione felice o triste o quello
che è qual è il contesto ci sono oggetti
nell’inquadratura si può no terzo
parametro è la composizione per prendere
l’immagine laminatura ideale devono
capire se fatto con una composizione
giusta nella fotografia oppure non avete
presente quando cioè la regola di un
terzo che sti tutto qua da un lato bello
raggiunto l’altro lo spazio così oppure
sei in mezzo quale sta composizione una
volta che hanno tutti questi dati vanno
a classificare immagine per immagine
secondo una serie di parametri che ad
esempio l’attore principale è presente
dentro all’immagine sì o no cosa è
giusta o c’era un’espressione un po
qualche pip incognite così da devono
individuare quello giusto
e pazzesco che sia tutto un algoritmo
che fa questo mestiere non c’è un umano
che fa anche la che non sarebbe
possibile con tutti i frame come fai
analizzarli tutti poi tutto non sia di
altri parametri e poi vanno a vedere una
specie di maturity index per cui secondo
le linee guida non inseriscono delle
immagini che abbiano scene di sesso di
violenza particolare o altre che non
rispondano alle linee guida di mezzi e
loghi che non possono utilizzare testi
di brand che magari non possono
utilizzare proprio così una volta che
l’algoritmo ne sia frullato tutto stop a
sugo né a quel punto passano il top del
top il crema della crema al reparto
creativo lì a quel punto il creativo di
turno e chavez queste qui sono una fitta
le dieci migliori immagini e su quelle
vado a lavorare le vado arzigogolare per
bene per uscire con la miniatura
perfetta che poi viene a bit è stata
emessa in comparazione insieme al titolo
per vedere quella che funziona di più e
quando un utente apre netto questi c’è
anche bella stima ginetta e vado sempre
di più a prendere l’immagine che poi
performa meglio cioè ti tiene più
attaccato a vederti il tuo reflex
com’è che si dice un’immagine vale più
di mille parole nei casi netflix
un’immagine di miniatura vale una bella valutazione da 100 miliardi di dollari
contiene nove milioni di frame un frame
e ogni femmina noti video questo frank
questa è una trofei questa è un’altra
franco da netflix quest anno spende 8
miliardi per produrre una roba tipo 700
contenuti originali e in più
andrà spendere di marketing una roba
tipo 2 miliardi e davanti a tutto questo
mi smisi di lardo dei contenuti
la domanda che uno si fa e come fa
netflix a stabilire quali siano le
immagini giuste da far vedere agli
utenti quando cercano e si muovono nella
piattaforme per invogliarli a guardare
di più qual è la miniatura giusta cosa
fa ride sting si mette lì ea uno a uno
di cefla mettiate la crisi taglia tour a
nora aspetta mettiamo quest’altra il
creativo come fanno ma se signore perché
questa una chiave per farti vedere in
continuazione più contenuto più guardo
più resto agganciato alla piattaforma
allora hanno scritto questo articolo sul
blog tecnico di netflix che è molto
interessante perché tu praticamente
scopri che hanno sviluppato in casa
tutta una serie di algoritmi per fare
due mestieri molto interessanti annotare
e classificare ogni frame che ogni
contenuto che c’è su netflix funziona
questo sistema one che si chiama a vaffa
due cose la prima è annotazioni
l’annotazione significa che frullano via
dentro tutti i video in questo macinino
e lui si mette a taggare mettiamola così
ogni frame di ogni video secondo alcuni
parametri primo parametro i cosiddetti
visual metadata diciamo i dati visivi
l’algoritmo che è super avanzato di
computer vision per riconoscere che cosa
c’è all’interno di un video va a vedere
il colore fa vedere
la luminosità di quel video se
l’immagine sfocata oppure no il secondo
parametro che guarda e il contesto c’è
una faccia dentro a questo frame sì o no
è il movimento si o no su quello fanno
sentimento analysis parolaccia per dire
che sono in grado di capire se
l’espressione felice o triste o quello
che è qual è il contesto ci sono oggetti
nell’inquadratura si può no terzo
parametro è la composizione per prendere
l’immagine laminatura ideale devono
capire se fatto con una composizione
giusta nella fotografia oppure non avete
presente quando cioè la regola di un
terzo che sti tutto qua da un lato bello
raggiunto l’altro lo spazio così oppure
sei in mezzo quale sta composizione una
volta che hanno tutti questi dati vanno
a classificare immagine per immagine
secondo una serie di parametri che ad
esempio l’attore principale è presente
dentro all’immagine sì o no cosa è
giusta o c’era un’espressione un po
qualche pip incognite così da devono
individuare quello giusto
e pazzesco che sia tutto un algoritmo
che fa questo mestiere non c’è un umano
che fa anche la che non sarebbe
possibile con tutti i frame come fai
analizzarli tutti poi tutto non sia di
altri parametri e poi vanno a vedere una
specie di maturity index per cui secondo
le linee guida non inseriscono delle
immagini che abbiano scene di sesso di
violenza particolare o altre che non
rispondano alle linee guida di mezzi e
loghi che non possono utilizzare testi
di brand che magari non possono
utilizzare proprio così una volta che
l’algoritmo ne sia frullato tutto stop a
sugo né a quel punto passano il top del
top il crema della crema al reparto
creativo lì a quel punto il creativo di
turno e chavez queste qui sono una fitta
le dieci migliori immagini e su quelle
vado a lavorare le vado arzigogolare per
bene per uscire con la miniatura
perfetta che poi viene a bit è stata
emessa in comparazione insieme al titolo
per vedere quella che funziona di più e
quando un utente apre netto questi c’è
anche bella stima ginetta e vado sempre
di più a prendere l’immagine che poi
performa meglio cioè ti tiene più
attaccato a vederti il tuo reflex
com’è che si dice un’immagine vale più
di mille parole nei casi netflix
un’immagine di miniatura vale una bella valutazione da 100 miliardi di dollari
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