Nghiên cứu trích dẫn AI: Netflix có được AI trích dẫn không?

Tên miền của Netflix có ba loại trang mà các mô hình AI có thể sử dụng:

1. Trang nội dung, mỗi phim hoặc phim bộ một trang, có tóm tắt, dàn diễn viên, thể loại và độ tuổi phù hợp. Các trang này xác nhận tựa phim có trên dịch vụ và mô tả nó trong vài dòng.
2. Bài viết trong Trung tâm trợ giúp, giải thích các gói đăng ký, thanh toán, hồ sơ, tải xuống, quy định chia sẻ tài khoản và thiết bị được hỗ trợ.
3. Trang doanh nghiệp và biên tập, như phòng tin tức của công ty, các trang tuyển dụng và văn hóa, cùng Tudum, trang chính thức của Netflix về các chương trình của hãng.

Không trang nào trong số này đưa ra ý kiến độc lập. Với câu hỏi kiểu "bộ phim này có đáng xem không", trợ lý AI tìm đến nhà phê bình, các trang tổng hợp đánh giá và diễn đàn thảo luận; còn bản thân Netflix chỉ dùng để xác nhận việc có phát hay không và các thông tin cơ bản.

Việc trích dẫn thường đi kèm các câu hỏi của người tiêu dùng về chính dịch vụ hoặc kho nội dung của nó:

• "Netflix mỗi tháng tốn bao nhiêu" hoặc "gói Netflix nào không có quảng cáo"
• "Cách hủy Netflix" hoặc "cách thêm một thành viên phụ"
• "[Phim bộ] có trên Netflix không" hoặc "[phim lẻ] nói về điều gì"
• "Phim tài liệu hay nhất về khởi nghiệp trên Netflix"

Các câu hỏi về kinh doanh cũng có thể nhắc đến Netflix mà không dẫn liên kết: công ty này là ví dụ điển hình trong câu trả lời về mô hình đăng ký, thuật toán gợi ý hay văn hóa doanh nghiệp. Trong những trường hợp đó, mô hình AI thường trích dẫn các nghiên cứu điển hình và báo chí kinh doanh, hoặc văn bản doanh nghiệp của chính Netflix, thay vì trang dành cho người tiêu dùng.

Netflix là dịch vụ được bản địa hóa: kho nội dung, giá và các gói khác nhau giữa các quốc gia. Các trợ lý tìm kiếm trực tiếp, như Perplexity, ChatGPT có tìm kiếm hoặc Gemini (dựa trên Google Tìm kiếm), có thể lấy đúng phiên bản phù hợp với quốc gia người dùng và trích dẫn trang trợ giúp áp dụng cho họ.

Các mô hình trả lời mà không tìm kiếm có thể đưa ra giá hoặc tình trạng phát hành đã lỗi thời. Một mô hình không tìm kiếm, như Claude thường làm theo mặc định, có xu hướng khuyên kiểm tra trang chính thức thay vì dẫn liên kết tới một trang cụ thể.

Grok tiếp cận theo hướng khác: thông báo ra mắt và phản ứng về các mùa mới lan truyền nhanh trên X, nên mô hình này có thể trả lời câu "mùa 3 ra mắt khi nào" dựa trên các bài đăng thay vì netflix.com. Những con đường khác nhau này giải thích vì sao một mô hình có thể dẫn liên kết tới Netflix trong khi mô hình khác trả lời cùng câu hỏi mà không dẫn liên kết.

Các câu hỏi đứng sau bộ dữ liệu này xoay quanh doanh nghiệp, sản phẩm và thị trường của họ, chứ không phải giải trí buổi tối. Vì vậy, con số của Netflix rất nhỏ và có thể dao động mạnh từ tháng này sang tháng khác chỉ với vài câu trả lời. Một đợt tăng vọt thường phản ánh vài câu hỏi về phát trực tuyến, truyền thông hoặc giá đăng ký, chứ không phải thay đổi trong cách các mô hình AI nhìn nhận dịch vụ.

Con số này cũng đếm số liên kết, không phải số lần nhắc đến. Một câu trả lời nêu Netflix như ví dụ về doanh nghiệp đăng ký mà không dẫn liên kết tới netflix.com thì không được tính vào.