Как улучшить рекомендации в музыкальном стриминговом сервисе: 6 советов
Выбором музыки давно управляют рекомендательные системы в приложениях.
Они постоянно обучаются на действиях пользователя: что он слушает и в какой момент дня, какие песни пропускает, что ищет. Платформы пытаются точно угадать вкус слушателя и предложить ему что-то подходящее.
Это получается не всегда, особенно на первых порах. Мы собрали несколько советов, которые помогут облегчить работу музыкальным сервисам: какие настройки включить, на какие функции обратить внимание, зачем нужны сторонние утилиты.
Для примера мы взяли три популярных платформы: «Яндекс-музыку», Spotify и Apple Music. Но советы помогут улучшить рекомендации в любом приложении.
Не пропускайте стартовую настройку
Практически все стриминговые сервисы пытаются больше узнать о пользователе сразу же после регистрации. К примеру, музыкальные платформы просят для начала выбрать несколько любимых артистов и жанров.
Нередко эту настройку пропускают, но лучше потратить несколько минут и поделиться с системой своими интересами. Если вы тоже проходили мимо — обычно есть возможность вернуться и уточнить предпочтения. Указывайте как можно больше музыкантов, на многих платформах список дополняется по мере выбора.
Пользователей, о которых рекомендательная система ничего не знает, называют холодными. В таких случаях сервисы включают им наиболее популярный в регионе контент. Однажды рекомендации все равно настроятся верно, но придется дольше продираться через «усредненный вкус».
Как это работает в сервисах:
- В «Яндекс-музыке» есть стартовый выбор жанров и исполнителей, на сайте есть функция «Уточнить» для повторной настройки.
- В Spotify есть стартовый выбор жанров и исполнителей.
- В Apple Music есть стартовый выбор жанров и исполнителей.
Покажите, что вам нравится или не нравится
Кнопка лайка — самый явный способ сообщить рекомендациям о своих предпочтениях. Чем чаще вы оцениваете контент, тем быстрее алгоритмы учатся. Кажется очевидным, но, как отмечают в команде рекомендаций «Яндекс-музыки», оценки проставляет лишь небольшой процент пользователей.
Сразу после регистрации пройдитесь по любимым песням и альбомам, поставьте им лайки. Еще можно послушать треки, необязательно полностью: например, Spotify и Apple Music засчитывают прослушивание уже после 30 секунд. Это ускорит появление некоторых персонализированных плейлистов. «Плейлист с Алисой» в «Яндекс-музыке» появляется, к примеру, только после 20 прослушанных песен.
Кнопкой дизлайка пренебрегают еще больше людей. Поставьте «Мне не нравится» треку, особенно если он в персонализированном плейлисте, — и такой музыки в рекомендациях будет меньше. Также алгоритмы учитывают «скип» — когда вы быстро переключаете песню.
Как это работает в сервисах:
- В «Яндекс-музыке» есть кнопки лайка и дизлайка.
- В Spotify есть кнопка лайка, вместо дизлайка — функция «Скрыть», прослушивание засчитывается после 30 секунд.
- В Apple Music есть кнопки лайка и дизлайка, прослушивание засчитывается после 30 секунд.
Пользуйтесь встроенными функциями
Персонализированные плейлисты появляются в первые недели использования приложения, когда о тебе составили «первое впечатление».
У всех сервисов свои плейлисты, но их принцип примерно одинаковый: есть подборка с новинками, со знакомыми треками «на каждый день», а также тематические и необычные рекомендации. Лучше не пропускать еженедельные «флагманские» плейлисты. Так ориентироваться гораздо проще, чем искать музыку самому.
«Радио». Такая функция есть почти у всех сервисов, может немного различаться названием. Она строит рекомендации на основе конкретного исполнителя, плейлиста, альбома или даже одной песни. Это отличный способ обучить алгоритмы: ты буквально указываешь системе, что хочешь больше подобной музыки.
Прочие функции, уникальные для каждого сервиса, тоже сильно влияют на рекомендации. Учитывая, что музыкальная библиотека у платформ обычно плюс-минус одинаковая, именно по ним можно выбирать себе любимое приложение. «Яндекс-музыка» делает упор на бесконечный поток рекомендаций, Apple Music ставит на кураторство и радиостанции, Spotify берет алгоритмическими плейлистами на любой вкус.
Как это работает в сервисах:
🎧 Главные плейлисты «Яндекс-музыки»:
- «Премьера» — для свежих релизов;
- «Плейлист дня» — наиболее подходящие треки с ежедневным обновлением.
🎧 Главные функции:
- «Моя волна» — бесконечные рекомендации с тонкой настройкой;
- «Поток по треку» — создать плейлист на основе понравившейся песни.
🎵 Главные плейлисты Spotify:
- «Радар новинок» — для свежих релизов;
- «Открытия недели» — поиск незнакомых треков и исполнителей;
- «Микс дня» — делится по жанрам на несколько.
🎵 Главные функции:
- «Радио» — рекомендации на основе песни, альбома или исполнителя;
- Enhance — дополняет привычный плейлист новыми треками.
🍎 Главные плейлисты Apple Music:
- «Новая музыка» — для свежих релизов;
- «Моя любимая музыка» — регулярное обновление знакомых треков.
🍎 Главные функции:
- «Радио» — рекомендации на основе песни, альбома или исполнителя;
- Apple Music 1 — собственное круглосуточное шоу с актуальной музыкой.
Проведите «чистку», если сервисом пользовались не вы
Знакомая история: ваш телефон выбрали для включения музыки на вечеринке, теперь сервис предлагает вам что попало. Или телефон взяли ваши дети. Алгоритмы чутко реагируют на смену музыкальных привычек и сразу же пытаются подстроиться под новые запросы.
К сожалению, обычно в музыкальных приложениях нельзя «почистить» историю запросов, как на «Ютубе». Но все равно есть способы показать рекомендательной системе, что даже несколько раз прослушанные треки вам не нравятся.
Как это работает в сервисах:
- В плеере «Яндекс-музыки» откройте историю прослушивания — она в правом верхнем углу. После этого поставьте дизлайк всем песням, которые включали не вы.
- В приложении Spotify в правом верхнем углу есть кнопка «Недавно прослушанное». Можно посмотреть последние 50 треков и скрыть их из рекомендаций.
- В плеере Apple Music снизу есть кнопка очереди — там есть и история с последними треками. Выберите трек и нажмите дизлайк.
Выходите из «пузыря» любимой музыки
Одна из главных проблем стриминговых сервисов — в какой-то момент они могут «запереть» тебя внутри одних и тех же рекомендаций. Похожие песни, похожие артисты, похожие жанры — на Западе это описывают термином feedback loop. Система узнала, что тебе больше всего нравится, и больше не хочет рисковать. Это усложняет поиск новой музыки.
В последнее время сервисы все активнее ищут решение этой проблемы. Сбросить все рекомендации и завести новый профиль — самое очевидное, но и самое радикальное решение. Поэтому платформы предлагают пути помягче.
Как это работает в сервисах:
- В «Яндекс-музыке» чаще пользуйтесь функцией «Моя волна» с настройкой «Незнакомое» — алгоритм будет искать для вас новую музыку. Задавайте дополнительные параметры.
- У Spotify есть функция Blend — в России называлась «Синтез». Она создает общий плейлист с другом на основе ваших предпочтений. Таким образом можно обновлять свои рекомендации за счет музыкального вкуса приятелей.
- В Apple Music чаще пользуйтесь разделом «Радио» — оно помогает открывать новых исполнителей и жанры. Обращайте внимание на кураторские подборки и радиостанции.
Обратите внимание на сторонние сервисы
Порой всех встроенных функций приложений все равно не хватает. Тогда энтузиасты начинают «доделывать» сервисы сами — с помощью утилит, расширений и полезных сайтов. Это значительно расширяет инструменты по поиску новой музыки, но лучше проверять сторонние сайты и не отдавать им слишком много личных данных.
🎧 Сервисы для «Яндекс-музыки»:
- расширение для браузера YaMuTools — генерирует новые похожие плейлисты на основе существующих, упрощает проставление лайков;
- расширение для браузера «Управление плеером»;
- в приложении «Кинопоиска» можно сразу добавить понравившуюся песню из фильма в «Музыку».
🎵 Сервисы для Spotify:
- Discoverify — как плейлист «Открытия недели», но каждый день;
- Spotube — добавляет любимые песни из «Ютуба»;
- Stats for Spotify — следит за персональной статистикой прослушиваний и создает плейлист с личным чартом;
- The Playlist Miner — собирает плейлист по заданным критериям.
🍎 Сервисы для Apple Music: