Dopo aver sfogliato le sezioni di fantascienza su piattaforme come Netflix e aver effettuato un controllo incrociato delle valutazioni su IMDb, mi sono reso conto che passavo più tempo a navigare che a guardare. E quando sceglievo qualcosa, spesso mancava il bersaglio.
Quindi, invece di lamentarmi dell’algoritmo, ho deciso di creare il mio personale sistema di consigli sui film utilizzando NotebookLM e un piccolo aiuto da parte di Gemelli.
Ecco come ho fatto e cosa mi ha sorpreso di più.
Creazione di un database di film principale (suddiviso per genere)
Ogni sistema di raccomandazione necessita di un pool di candidati. Prima che qualsiasi cosa possa essere classificata, filtrata o abbinata ai tuoi gusti, deve esserci un universo di opzioni tra cui scegliere.
A differenza delle piattaforme di streaming, NotebookLM non esegue la scansione del Web in tempo reale. Funziona con le fonti che gli fornisci. Ciò significava che se volevo consigli migliori, dovevo costruire io stesso la materia prima.
Invece di estrarre manualmente le classifiche da IMDb o copiare i titoli uno per uno da Netflix, ho chiesto a Gemini di generare un elenco strutturato per me.
Il mio suggerimento era molto specifico:
Fai una lista dei 100 migliori film di fantascienza. Per ogni film, includi l’anno, un riassunto e alcuni tratti descrittivi come tono, ritmo, intensità e stile.
In pochi secondi, Gemini ha creato un elenco pulito e organizzato. Ho copiato l’intero elenco in un file di Google Docs intitolato Elenco principale dei film di fantascienza e ho aggiunto quel documento a NotebookLM come fonte.
Ma non mi sono fermato a un genere. Ho creato documenti master separati per thriller, commedie, drammi e film d’animazione.
Espansione oltre l’ovvio
Una cosa che non volevo era un database pieno di scelte prevedibili. I grandi titoli sono facili da trovare, ma mi piacciono molto i film nascosti che non sempre appaiono nella prima pagina di un’app di streaming.
Per questo, ho usato il Cerca sul web funzionalità all’interno di NotebookLM. Digiterei qualcosa del tipo film di fantascienza sottovalutati degli anni 2000 O classici cult della fantascienza a basso budgete verranno visualizzati elenchi selezionati. Li esaminerei e importerei quei collegamenti in NotebookLM.
Quel passo in più ha fatto un’enorme differenza. Il mio documento principale di fantascienza cominciò a sembrare più una biblioteca ben fornita.
Trasformare la mia cronologia visualizzazioni in un profilo di gusto
Oltre ai miei elenchi principali basati sul genere, ho creato un file Google Docs separato chiamato Film guardati dove tengo un registro dei film che ho visto.
Per ogni voce includo il titolo del film, cosa mi è piaciuto, cosa non ha funzionato per me e qualsiasi altro pensiero che ho.
Quando aggiungo questo documento a NotebookLM, può identificare modelli tra le mie note. E poiché si sincronizza direttamente con Google Drive, non devo ricaricare nulla.
Mentre guardo nuovi film e aggiungo note, seleziono il documento e scelgo Fare clic per sincronizzare con Google Drivee si aggiorna automaticamente.
NotebookLM è diventato il mio motore personale per consigliare film
A questo punto, NotebookLM aveva due fonti chiave: i miei elenchi di film principali basati sul genere (ciascuno con riassunti e caratteristiche concise) e il mio personale Film guardati documento pieno di note su ciò che mi è piaciuto e cosa non mi è piaciuto.
Poiché NotebookLM può leggere più fonti connesse contemporaneamente, potrei porre domande a cui le app di streaming tradizionali non rispondono mai.
Ad esempio, chiederò:
In base alla mia cronologia di visione di film di fantascienza, suggerisci cinque film dall’elenco principale che probabilmente mi piaceranno in seguito.
Gli chiederei anche di consigliare i film dell’elenco principale che corrispondono alle mie preferenze ed evitare temi che ho criticato. Invece di spingere ciò che è di tendenza o ciò che hanno guardato utenti simili, spiega la logica dietro ogni suggerimento.
NotebookLM mi spiega perché un certo film si adatta ai miei gusti, spesso citando modelli delle mie reazioni passate. Ciò ha reso più facile fidarsi delle scelte.
Ho trasformato i dati dei miei film in un episodio di podcast
Dopo aver utilizzato NotebookLM come motore di consigli, mi sono incuriosito riguardo alla funzionalità Panoramica audio.
Nel pannello Studio, ho fatto clic su Panoramica dell’audio e ho aggiunto il seguente messaggio:
Crea una discussione basata sui miei documenti collegati: Elenco principale dei film di fantascienza e Film visti. Inquadra l’output come un podcast cinematografico, con due conduttori che analizzano le mie preferenze, schemi e punti ciechi.
Il risultato è stato un mini-episodio sulla mia personalità visiva. Ha discusso le mie preferenze e si è concluso con spunti su ciò verso cui probabilmente graviterò in seguito.
Sono rimasto sorpreso da quanto questo sia stato utile per il processo decisionale. Dopo l’ascolto, ho avuto un’idea più chiara di cosa cercare. Invece di sfogliare i migliori film di fantascienza, sapevo che avrei dovuto cercare storie ricche di concetti.
A volte fornisce ottimi consigli. E a volte mi irrita il fatto di affermare che sono stanco delle storie distopiche mentre le amo chiaramente.
Come tutto questo si è trasformato nel mio rituale del fine settimana
Quasi tutti i fine settimana guardo almeno un film. E ora, invece di passare ad altro, apro Google Docs e scrivo del film.
Il file può essere sincronizzato con NotebookLM, quindi quando finisco di digitare, il sistema ha già il nuovo punto dati. Quando arriva il prossimo fine settimana e chiedo consigli, questi si basano sulle mie reazioni più recenti.
Mantengo aggiornato anche il database dei film principali. Se qualcuno consiglia un film durante una conversazione o mi imbatto in una discussione interessante online, lo aggiungo al documento del genere pertinente.
Nello stesso fine settimana, in genere genererò alcuni nuovi consigli all’interno di NotebookLM. Invece di fidarmi di me stesso per ricordarli, uso il file Salva per notare opzione. Ciò crea un elenco memorizzato che posso rivisitare in seguito.
Quando arriva la domenica sera e non ho voglia di pensare, apro i consigli salvati e scelgo un film.
Non apro più Netflix o Amazon Prime Video e trascorro 25 minuti con il mouse sulle miniature mentre il cibo si raffredda lentamente. Ora, ho già delle opzioni in attesa.
Perché il mio database principale è curato e i miei appunti sono in continua evoluzione al suo interno NotebookLMogni consiglio viene filtrato attraverso le mie preferenze.
È incredibilmente personalizzabile. Se ho voglia di fantascienza a lenta combustione con profondità emotiva, posso chiedere esattamente questo. Se voglio qualcosa di intenso ma inferiore a due ore, posso restringere il campo.
Sorprendentemente, il Panoramica dell’audio la funzionalità potrebbe essere la mia parte preferita. Ascoltarlo sull’app mobile è come sintonizzarsi su un mini podcast sui film che ho visto.
