Questo articolo si propone di ragionare sul funzionamento dei sistemi di raccomandazione utilizzati da Netflix, allo scopo di suggerire ai suoi utenti quali contenuti guardare. Considerando quanto l'efficacia di queste procedure risulti fondamentale per il business della nota azienda americana, che può fidelizzare così i suoi clienti, personalizzando la sua offerta e presentando loro solo quei prodotti audiovisivi che essi dovrebbero gradire, la presente ricerca intende riflettere sul contributo che la sociosemiotica potrebbe apportare a tale sistema, ponendosi le seguenti domande: ciò che viene suggerito agli utenti di Netflix da parte dei suoi algoritmi di raccomandazione appare effettivamente interessante a coloro che lo guardano? Il sistema di etichettatura utilizzato da Netflix è davvero in grado di supportare la macchina, nell’indovinare i gusti dei propri utenti? Strutturando il lavoro in due fasi, una di indagine sul campo e una di indagine desk, compito della ricerca sarà quindi quello di fornire una risposta a tali interrogativi e di riflettere, in ultimo, sulla possibilità di proporre un sistema di etichettatura di tipo sociosemiotico che possa essere utilizzato per integrare quello di Netflix.