Что такое фильмы IVI

Подписка ivi — это решение для тех, кто любит смотреть кино и не любит переплачивать. Всего за 399 рублей в месяц вы получаете доступ к тысячам фильмов и сериалов, в том числе к эксклюзивам. Вы сможете подключить до 5 устройств (компьютеров, смартфонов или телевизоров) и пользоваться ими одновременно.

Можно ли на Иви смотреть фильмы бесплатно?

Можно ли бесплатно смотреть фильмы онлайн в хорошем качестве на Ivi.ru? На Иви ру бесплатно можно смотреть некоторые кино и сериалы в хорошем качестве. Если владелец контента решил не брать деньги за свое произведение, то оно автоматически становится бесплатным, то есть доступным за один рубль.

Можно ли на Иви смотреть телеканалы?

В нашем приложении вы можете просматривать не только фильмы, сериалы и мультфильмы, но и просматривать ТВ -каналы. Федеральные каналы доступны по умолчанию, доступ к остальным каналам открывается при оформлении подписки.

Сколько стоит подписка на Иви на год?

Сколько стоит подписка Иви на 1 год Оплачивая просмотр видео за год, зритель переводит на счет кинотеатра 2999 рублей.

Более 80 000 фильмов и сериалов на ivi

Сколько стоит подписка на ivi в Казахстане?

Для всех пользователей ivi Цена:2 499 тг.

Можно ли вернуть деньги за подписку Иви?

Почему некоторые фильмы на ivi платные?

Почему? Некоторые фильмы и сериалы недоступны в подписке по требованию правообладателей. Такие фильмы можно купить на неограниченный срок или арендовать на время. С подпиской ivi вы получаете возможность купить такой фильм со скидкой.

Как бесплатно смотреть фильмы на Кинопоиске 2021?

Иван, 30 ноября 2021….А вот и сам ЛАЙФХАК

1. Переходим на главную страницу Кинопоиска .
2. Вбиваем в поиске название интересующего нас фильма или сериала. Например, напишем «Игра престолов».
3. Переходим на страницу с сериалом.
4. В адресной строке после слова kinopoisk, за место ru, вписываем WS .
5. Нажимаем Enter и готово.

Какие каналы можно смотреть бесплатно?

Государство обязало вещателей бесплатно показывать жителям России 20 телеканалов:

• Первый канал;
• Россия 1, Россия К, Россия 24;
• Матч!;
• НТВ;
• Пятый канал;
• Карусель;
• ОТР;
• ТВЦ;

Какие каналы доступны бесплатно?

Бесплатные каналы эфирного цифрового телевидения

• Первый канал
• Россия 1.
• Матч ТВ (спортивный канал)
• НТВ
• Пятый канал
• Россия К
• Россия 24.
• Карусель – канал для детей

Как подключить Иви бесплатно?

Как оформить подписку бесплатно по промокоду ivi?

1. Откройте личный кабинет, нажав кнопку «Мой ivi«.
2. Выберите пункт «Активировать сертификат».
3. В появившемся на экране поле введите промокод Иви и нажмите кнопку «Активировать».
4. Откроется окно для ввода банковской карты.

Как подключить Иви за 1 руб?

Для активации пробного периода потребуется ввести данные вашей банковской карты для списания суммы в 1 ₽. В разделе «Управление подпиской» отобразится статус «Подписка активна» и срок её действия. По истечению пробного периода произойдет списание средств за следующий месяц подписки — 399 ₽.

ivi. Прокачай свои эмоции! Смотри фантастические фильмы и сериалы.

Что входит в подписку Иви?

Что такое подписка и зачем она нужна?

• Просмотр без рекламы
• Доступ к качеству Full HD, 4K, HDR*
• Просмотр с объемным звуком 5.1*
• Возможность загружать видео на мобильные устройства для просмотра без интернета*
• Возможность просматривать фильмы на языке оригинала и с субтитрами*
• ТВ-каналы**

Как отменить подписку в Иви и вернуть деньги?

Для этого зайдите Профиль, кликнув по иконке в верхнем правом углу и выберите раздел «Подписка«.

1. Откроется раздел «Управление подпиской» и нажмите кнопку «Отключить продление».
2. Уточните причину отключения.
3. Кликните по ссылке «Отключить».
4. Информация об отключении подписки отобразится в Профиле.

Можно ли вернуть деньги за подписку?

По общему правилу для оформления возврата необходимо обратиться с претензией к продавцу услуг, указав в ней сумму, которую вы оплатили, причину возврата, недостатки подписки (если они есть). К претензии следует приложить копию чека об оплате, подтверждение, что деньги списали с банковской карты и т. д.

Почему некоторые фильмы на Иви недоступны?

На доступность того или иного фильма в онлайн-кинотеатре ivi влияет множество факторов, главный из которых — требование правообладателя. Другими словами, именно компания, продающая права на показ картины, решает где и когда появится фильм/сериал.

Почему некоторые фильмы не доступны на Иви?

К сожалению, не все видео, которое есть на сайте, доступно для просмотра на устройствах. Данное ограничение установлено правообладателями. Посмотреть, на каких устройствах доступно для просмотра видео, вы можете на его странице, на вкладке «Описание».

Источник: toptitle.ru

Как работает рекомендательная система онлайн-кинотеатра ivi

Content, как известно, is the king, вот только количество этих «кингов» сегодня так велико, что особенную ценность приобретают средства, помогающие зрителю из всего многообразия контента выбрать себе что-то по вкусу. Желательно быстро и с некоторой точностью попадания в круг интересов каждого конкретного зрителя. Поэтому рекомендательный сервис сегодня – must have для любого уважающего себя онлайн-кинотеатра. Следующий этап – совершенствование этого сервиса, оттачивание точности рекомендаций, и специалисты в этой области – сегодня буквально на вес золота. Один из таких замечательных людей – Турал Гурбанов, руководитель отдела MLКабельщика» небольшой ликбез о принципах работы рекомендательных сервисов и о тонкостях системы, работающей конкретно в этом онлайн-кинотеатре.

Ориентир на лидеров

Идея создать собственную рекомендательную систему в IVI появилась в конце 2013 года. На тот момент подобные системы не считались чем-то необходимым для успешного медиа сервиса (фокус был скорее на поиске). Тем не менее, уже было достаточно компаний известных в том числе своими рекомендациями контента – movielens, Pandora (музыкальный сервис), last.fm, и конечно же Netflix. Каждая из этих компаний была либо успешным создателем, либо первопроходцем многих подходов, используемых в современных рекомендательных системах, в том числе в рекомендательной системе IVI. Так работы Netflix повлияли на выбор основных алгоритмов рекомендаций, проект Music Genome от Pandora подсказал нам как лучше тегировать фильмы, а movielens рассказал, как лучше объяснять рекомендации конечным пользователям и менеджменту компании.

В 2021 году рекомендательные системы — одна из самых «горячих» областей машинного обучения. Новые подходы и идеи публикуются почти каждую неделю. Мы в IVI стараемся быть в ногу со временем, пробуем применить в нашей области подходы других компаний, а также рассказываем про свои наработки. Так, за последний год мы с переменных успехом пробовали внедрить нейросетевые модели от Netflix, Facebook, Spotify и даже Airbnb. Мы также разработали уникальный способ автоматического формирования главной страницы сервиса, который адаптирует содержимое всей страницы персонально под каждого пользователя.

Какие типы рекомендательных систем существуют в практике видеосервисов? В чем плюсы и минусы каждой из них и почему ivi использует именно гибридную?

Существуют три основных типа рекомендательных систем.

Первый — система, основанная на свойствах контента. Она предлагает пользователям фильмы похожего жанра или с тем же актером в главной роли, что в уже просмотренном фильме. Такая система идеально подходит для поиска контента, похожего на то, что вы смотрели недавно. В то же время подобная система не сильна в поиске «ассоциаций» или «паттернов потребления». Система, основанная на свойствах контента, в своем базовом варианте, не порекомендует шоколад к коньяку или первый эпизод «Звездных Войн» после просмотра шестого.

Второй тип — система коллаборативной фильтрации. В отличие от предыдущего типа, у подобной системы нет проблем с ассоциациями. Коллаборативная фильтрация находит пользователей, чьи вкусы похожи на ваши, и рекомендует вам фильмы, которые понравились этим пользователям и которые вы еще не смотрели. Если вам вместе с некоторым количеством других пользователей IVI понравился сериал «Клиника счастья», а после него эти пользователи начали смотреть сериал «Везёт», то система посоветует его и вам. Эта система, в целом, точнее системы, основанной на контенте, и выдает более разнообразные рекомендации.

Объяснение рекомендованных подборок

Интуитивная прозорливость (от англ. serendipity) коллаборативной фильтрации не всегда работает во благо. Покупая телевизор, вы с большей вероятностью ожидаете увидеть в рекомендациях другие телевизоры, чем батарейки к пульту от телевизора. То есть, в разных ситуациях (контекстах) должны работать разные типы рекомендательных систем.

Рекомендательные системы, объединяющие по определенной логике работу нескольких рекомендательных системы, называются гибридными. Именно такой тип систем используется во многих персонализированных сервисах, в том числе и в ivi. Когда пользователь заходит на главную страницу, он видит рекомендации, построенные несколькими моделями коллаборативной фильтрации, дополняющими работу друг друга. В то же время, на странице фильма, в блоке «смотри также» находятся рекомендации для построения которых используются свойства контента.

Процент совпадения и сценарий “смотри также”

Какие данные нужны для работы рекомендательной системы и как их собирают? Как выстраиваются рекомендации на основе этих данных?

Чтобы построить персональные рекомендации, система должна понимать интересы и предпочтения пользователей. Для этого она анализирует явные и неявные отзывы пользователей о контенте. Используя явные отзывы, такие как оценки или лайки/дизлайки, пользователь явно сообщает системе какой контент ему понравился или не понравился. В случае с неявными отзывами, к которым можно отнести все действия, совершаемые пользователем во время взаимодействия с контентом (клики, просмотры, покупки и т.д.), система делает вывод о пользовательских интересах на основе сравнительного анализа паттернов взаимодействия пользователя с контентом. Например, фильм, который пользователь смотрел несколько раз, скорее всего, нравится пользователю больше, чем тот который он досмотрел лишь до половины.

Хотя на первый взгляд явный отзыв кажется более качественным и достоверным сигналом о предпочтениях пользователя, это не всегда так. Большинство оценок актуальны лишь в моменте и контексте, в которых их поставили – фильм мог понравиться лишь потому, что вы посмотрели его с друзьями. Кроме того, не все пользователи готовы поставить низкую оценку осознанно выбранному фильму, из-за чего количество положительных оценок в среднем больше, чем отрицательных. А еще, многие пользователи предпочитают не оценивать контент, так как это требует дополнительных когнитивных усилий. Подобные факторы отрицательно влияют на качество рекомендаций, поэтому большинство современных рекомендательных систем использует либо комбинацию явных и неявных отзывов, либо только неявные отзывы.

Жанровый онбординг

В ivi используется рекомендательная система комбинирующая явные и неявные пользовательские отзывы. Пользователь может явно указать свои предпочтения через оценки, контекстное меню фильма и форму онбординга. В свою очередь система извлекает информацию об интересах пользователя из событий просмотра контента, просмотра постеров фильмов (impression) и покупок.

Чем больше качественных данных о пользователе, контенте и взаимодействие пользователя с контентом доступно рекомендательной системе, тем лучше она понимает интересы пользователя и тем точнее рекомендует ему контент.

Необходимым условием для построения эффективной рекомендательной системы является эффективная система событийной аналитики. В ivi своя собственная система событийной аналитики, за работу которой отвечает команда программистов, дата- и DevOps-инженеров. Команда обеспечивает своевременную и бесперебойную доставку событий до хранилищ данных, а также оперативный доступ к огромным массивам собранной информации. Помимо нужд рекомендательной системы, данные используются для анализа поведения пользователей, повышения качества продукта, а также принятия стратегических бизнес-решений.

Путь от рекомендаций до рекомендаций

Действия, которые пользователь совершает в приложениях, собираются и сохраняются в хранилища данных. Из этих хранилищ мы можем узнать какие постеры пользователь видел в приложении, на что кликал, по каким страницам переходил, какой фильм и на каком устройстве смотрел и многое другое. Обогащаясь знаниями из различных справочников, например информацией о дате производства фильма или актеров, которые там снимались, эти данные используется для обучения рекомендательных моделей. Анализируя данные, модели учатся идентифицировать паттерны интересов пользователя и затем строят рекомендации на их основе.

В нашем случае рекомендации строятся «на лету», то есть, в момент, когда пользователь открывает соответствующую страницу в приложении. Если упростить все до нескольких шагов, то построение рекомендаций выглядит следующим образом. В момент открытия страницы клиентское приложение запрашивает рекомендации у рекомендательной системы.

Система ходит в хранилище за данными, которые нужны для ее работы. Полученные данные прогоняются через обученные рекомендательные модели, которые и строят рекомендации фильмов. Полученные фильмы могут подвергаться дополнительной фильтрации, которая учитывает различные бизнес-правила (учет возраста пользователя) или особенности устройства (ширину экрана, доступность контента на устройстве). Отфильтрованный список фильмов передается в клиентское приложение, которое красиво отображает их пользователю.

Зависят ли рекомендации от того, с какого устройства пользователь смотрит контент?

Рекомендации адаптируются под устройства как с точки зрения содержимого, так и с точки зрения отображения. Для построения рекомендаций учитывается популярность фильмов на каждом устройстве, а также ширина экрана устройства и возможности по воспроизведению определенных типов видео. Например, нет смысла рекомендовать 4К контент на устройстве, которое не может его показать.

Какие специалисты отвечают за работу системы рекомендаций?

За создание, развитие и поддержку рекомендательной системы в ivi отвечает отдельная кросс-функциональная команда, состоящая из 13 человек, среди которых три разработчика, по два дата-аналитика, ML- и QA-инженера, DevOps-инженер, тимлид, технический менеджер и продукт оунер. Дата-аналитики анализируют работу рекомендательной системы как продукта, а также занимаются поиском инсайтов в данных, способных улучшить качество моделирования предпочтений пользователей. ML-инженеры используют вводные от дата-аналитиков для создания новых рекомендательных моделей и их внедрение в рекомендательную систему. Разработчики и DevOps-инженер отвечают за оптимальную, с точки зрения потребляемых ресурсов и времени ответа, работу системы и за инфраструктурные задачи. QA-инженеры делают все, чтобы минимизировать количество потенциальных багов в продакшне.

Как проверяют эффективность рекомендаций?

Все рекомендательные модели обучаются и валидируются на исторических данных. Изначально, качество моделей оценивается на «офлайн» метриках. Пример такой метрики, hit ratio – процент раз, когда модель угадала фильм, который был интересен пользователю.

Оценка моделей на офлайн метриках является популярной практикой, однако значения этих метрик не всегда коррелируют с реальным качеством рекомендаций. Причина кроется в том, что исторические данные – это продукт взаимодействия пользователя с существующей рекомендательной системой. Как следствие, в большинстве случаев, самой оптимальной моделью на офлайн метриках является модель, работавшая в момент сбора исторических данных (feedback loop). Хотя на практике существует множество способов смягчения данной проблемы, офлайн метрики чаще используют для проверки работоспособности модели. Тестирование качества рекомендаций происходит на реальных пользователях в «онлайн» части при помощи АБ-тестов.

Бывали ли когда-нибудь сбои, ошибки в работе рекомендательной системы? Как их исправили?

Активно развивающиеся системы склонны к ошибкам. Ошибки могут быть двух типов – технические и логические. Технические ошибки обычно приводят к частичному или полному отказу системы и как следствие пользователь не получает рекомендации. Логические ошибки не отражаются на работоспобности самой системы, но могут сделать рекомендации некорректными и неэффективными. Например, из-за логической ошибки мы можем начать рекомендовать детский контент взрослому пользователю.

Разработчики и QA-инженеры делают все, чтобы не допустить появление технических или логических ошибок в продакшн рекомендациях. Но иногда ошибки все же просачиваются. В основном это происходит во время запуска нового функционала. Например, из-за логической ошибки мы некоторое время показывали подписчикам не самый интересный бесплатный контент.

Из-за того, что весь новый функционал мы запускаем через АБ-тестирование, подобные ошибки не сложно локализировать – мы видим изменения, которые не ожидаем увидеть. В таком случае тест останавливается, а функционал отправляется на доработку.

Сценарии рекомендаций

От редакции пришел еще такой комментарий: «Очень интересны скрипты, условно говоря, какие зависимости и взаимосвязи между различными типами контента можно назвать. Потому что в ivi я вижу несколько иную систему рекомендаций, нежели в том же Netflix: там я могу запросить какой-то фильм, и он предложит другие фильмы, возможно не этой же категории, но подходящие мне. А в ivi я вижу более линейные рекомендации (зомби = зомби, по ключевым словам названий), но могу ошибаться».

Видимо, редакции интересны те самые рекомендательные модели, сценарии. Давайте вставим здесь несколько примеров, какие рекомендательные сценарии используются в ivi. И объясним, есть ли в плане этих моделей отличие от Netflix и в чем оно.

Если говорить про сценарии, то их несколько.

1. Персональные рекомендации контента – используются для сортировки контента по релевантности. Их можно встретить в подборках на главной странице IVI. Порядок контента в каждой подборке определен релевантностью контента пользователю. Эти рекомендации строятся на основе моделей коллаборативной фильтрации и популярности контента.
2. Персональные рекомендации подборок – используются для сортировки подборок на главной странице. Порядок подборок на главной странице определяется по суммарной релевантности контента, входящего в эту подборку. Эти рекомендации также строятся на основе моделей коллаборативной фильтрации и популярности контента.
3. Сегментированная сортировка блоков на главной – используется для оптимизации главной страницы под паттерны использования сервиса пользователем. Порядок блоков определяет востребованность блока сегментом пользователей, смотрящих IVI с определенного типа устройства в определенной стране. Для построения этих рекомендаций используется технология многоруких бандитов.
4. Рекомендации похожего контента – используются для поиска похожего контента. Данные рекомендации строятся на основе данных о схожести контента друг с другом с точки зрения пользователей, которые смотрят этот контент и свойств этого контента.

P.S. от редакции: если у вас остались еще вопросы к Туралу относительно тонкостей работы рекомендательной системы ivi, их можно оставить под публикацией или направить в редакцию «Кабельщика».

Источник: www.cableman.ru

История отечественного стриминга: Часть 1. Ivi

Среди отечественных онлайн-кинотеатров Ivi — старейший. Сервис был запущен 26 февраля 2010 года, в момент, когда западное интернет-пространство между собой делили гиганты в лице Hulu и Netflix, а в России и странах СНГ безраздельно властвовали пираты. Однако учредители Ivi не побоялись непаханого поля работы и начали потихоньку приучать российского зрителя платить за контент, а не шариться по торрент-трекерам и подозрительным сайтам, которые выдаются поисковиками по запросу «смотреть кино в хорошем качестве онлайн без регистрации и СМС».

Чем могли похвастаться пиратские площадки тех лет? Тем же, чем и сейчас: они дают юзерам контент забесплатно, а в отдельных случаях фильмы сливаются в Сеть раньше официальной кинотеатральной премьеры. Чем был привлекателен по всем параметрам легальный Ivi? Тоже бесплатным контентом, с той лишь разницей, что реклама, за счёт которой кинотеатр в то время, собственно, и функционировал, была не такой навязчивой, как порно-баннеры и ссылки на «дедовские методы лечения простатита». Конечно, библиотека Ivi не была такой же обширной, как пиратские фильмотеки, да и лицензиями от голливудских мейджоров онлайн-кинотеатр на заре своего существования не располагал, однако рисковое дело всё-таки обещало выгореть.

До стадии самоокупаемости своего проекта команда Ivi шла почти пять лет: в 2015-м компания заработала первый миллиард выручки (в рублях, разумеется). Решающий ход в этой партии сыграло не столько нарастающее любопытство людей, запустивших Ivi, чтобы поглядеть, что это за штука такая — онлайн-кинотеатр (как писала пресс-служба компании, в первые сутки работы Ivi аудитория платформы составила почти две сотни тысяч человек). Успех сервиса обеспечила потребность в комфортном потреблении видеоконтента, которое могли обеспечить и обеспечивали телевизоры, снабжённые Smart TV — с этой технологией покупать кино стало быстрее и проще, чем выискивать и выкачивать пиратские релизы, постоянно натыкаясь на компьютерные вирусы. Вот что об этом говорил основатель Ivi Олег Туманов:

Просвет появился в конце 2013-го, во многом благодаря развитию Smart TV. Люди захотели смотреть фильмы в хорошем качестве и стали больше покупать, тогда мы сосредоточились на платной модели. Многое пришлось изменить, но в результате в 2014 году мы выросли в семь раз в платной части, а в 2015-м — в три раза, в 2016-м тоже ожидаем рост.

Ivi — первые во всём

А ведь мы до сих пор не поясняли, откуда взялось само название Ivi. Уже упомянутый нами первый директор фирмы Олег Туманов вспоминал, что такое имя родилось из необходимости придумать для обозначения компании что-то короткое и запоминающееся. Чтобы было и логично, и лаконично: онлайн-кинотеатр поставляет своим зрителям видео посредством Интернета, то бишь видео в Интернете, то бишь «и-ви» — звучное сокращение от английского Internet video.

К слову, о Туманове: именно он руководил сервисом с первого дня его существования вплоть до весны прошлого года (12 лет в должности гендира) и всё это время являлся главным лицом бренда. Он самолично, без посредников в лице промежуточных менеджеров, делился успехами своего предприятия с общественностью и журналистами.

Выходец из семьи музыкантов, связавший свою жизнь с банковской сферой, он два десятка лет шёл к созданию чего-то своего. Чего-то востребованного и доступного всем и каждому. Как ни крути, а желающих провести вечер в обнимку с хорошим фильмом куда больше, нежели тех, кому нужно срочно оформить кредит на пару миллионов долларов. Выпуск из Московского финансового института в 1980-х, работа во внешнеэкономическом ведомстве при советской власти, завидные должности в «Мосбизнесбанке» и «Альфа-банке», в американских и европейских финансовых организациях дали Олегу Ефимовичу не только бесценный опыт, но и чёткое осознание того, что освоение новых горизонтов — единственный гарант светлого будущего как на корпоративном, так и на личном уровнях.

Самые значимые шаги в развитии онлайн-инфраструктуры Ivi пришлись на длительное правление Туманова. Ввод первой платной подписки, первый контракт с голливудским дистрибьютором, создание первых фильмов, снятых полностью под кураторством Ivi, привлечение первых больших инвесторов из-за рубежа — прошлое десятилетие стало для стриминга самым что ни на есть «временем первых». Кстати говоря, дебютные проекты, в создание которых своими кровными вложилась сама Ivi, вышли в 2018 году: первыми ласточками в этом направлении стали фильмы «Временные трудности», «Непрощённые» и «Счастья! Здоровья!».

Долгое время серьёзных конкурентов у Ivi в России не было. Но не потому, что платформа рвала в клочья каждого, кто решал заявиться на рынок, а потому, что легальные отечественные стриминги в те годы можно было пересчитать по пальцам одной руки: в ближайшей весовой категории против Ivi образца середины десятых выступали Tvigle, Zoombie и Now.ru. Однако анализ доли рынка отечественных игроков, что ввязались в сферу потокового видео в допандемийные годы, демонстрирует, что Ivi продолжительное время существовала как будто бы «вне конкурса».

Быть пионером в какой бы то ни было области — не только большая гордость, но и большое бремя. Особенно когда на ваши плечи сваливаются капризы аудитории размером в сотни миллионов человек, обязательства перед десятками дистрибьюторов по десяткам тысяч лицензий на кинопродукцию и необходимость прощупывать рынок, в том числе и зарубежный, буквально вслепую. Стриминг учился уживаться и с пиратами, и с официальными прокатчиками, долго и упорно разрабатывал онлайн-инфраструктуру и осваивал мобильные приложения. В какой-то момент компания пыталась, но в итоге не смогла выйти на IPO на американской бирже из-за трудностей с российским законодательством, а в период пандемии заметно сдала позиции перед бурно развивающимися на фоне самоизоляции конкурентами.

Хотя, справедливости ради, заметим, что такие площадки, как «Кинопоиск» и Okko, — видеосервисы, стартовавшие как составные части и без того солидно спонсируемых цифровых экосистем «Яндекса» и «Сбера». То же самое можно сказать и про Premier, Wink, Kion и more.tv — онлайн-кинотеатры, отпочковавшиеся от таких нехилых фирм, как «Газпром-медиа», «Ростелеком», «МТС» и «Национальная медиа группа». И тем не менее именно Ivi, облагораживающая целину потокового вещания уже без малого 14 лет, заложила фундамент для появления всех вышеназванных площадок. В конце концов, конкурентов порождает конкурентная среда, а не тотальное отсутствие тех, кто способен дать серьёзной сдачи.

Источник: kinotv.ru