콘텐츠 추천 시스템은 '노가다'와 머신러닝을 통해 구현하고 있다. 넷플릭스에 신작이 입고되면 내부의 콘텐츠 팀이 해당 콘텐츠를 일일이 감상한 후, 엑셀 스프레드시트에 해당 콘텐츠와 관련성 있다고 생각되는 태그를 최대한 많이, 그리고 자세히 입력한다. 그 뒤 넷플릭스를 처음 이용하는 사용자들은 콘텐츠 3개를 선택하는데, 이 콘텐츠들에 붙은 태그를 바탕으로 컴퓨터 알고리즘이 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 찾아 노출시킨다. 이후 사용자가 콘텐츠를 많이 감상할수록 결과의 정확성은 높아진다.

질문: 넷플릭스를 많이 사용하는 사용자일수록 취향에 맞는 콘텐츠를 추천 받을 확률이 높다.