为什么网易云音乐的个性化推荐这么准?

互联网评论2020-07-29 06:52:10


数字化时代,内容产业正在面临两难的处境。在信息、内容的获取变得更加简单便利的同时,也不可避免的遭遇着内容同质化的发展趋势。在此情况下,通过产品创新的方式,给用户更高层级的体验,就成为内容型产品的首选,而千人千面的个性化推荐便是其中典型。


网易云音乐的个性化推荐是业内公认的精准,甚至被很多网友说比男/女朋友更懂自己。个性化推荐精准与否的判断,多少有些主观色彩,但这些赞誉至少证明其用户口碑。每个音乐APP都在做推荐,为什么网易云音乐能把推荐做得这么准?下文将试图做出一些分析。


个性化推荐的惊喜感与平衡性

所谓个性化推荐,其实是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的评分或者喜好。通常意义上,个性化推荐会利用产品后台大数据功能,通过分析数据发展趋势、跟踪用户使用行为等方式,为用户推荐“定制专属”内容。最先把个性化推荐发展到极致的可能是Amazon,而豆瓣FM,则可算是前几年国内音乐网站中个性化推荐的代表。

在每日歌曲推荐页面,网易云音乐比较简单的解释了个性化推荐的运作机制,比如播放、红心、收藏等用户行为,都会对推荐算法产生影响,一方面表明算法机制,另一方面也鼓励用户多听歌、多动手,让产品更懂你的前提是用户行为足够丰富。另外,在早前网易云音乐的官方新闻中,也可以看到,海量UGC内容结合协同过滤、语义分析、操作分析技术,这些都是个性化推荐的运行机制。而综合来看,基于音乐与基于用户协同过滤的两种推荐方式,就是个性化推荐的主力。

1、基于音乐

基于音乐的推荐,也就是推荐的依据有赖于音乐本身,音乐平台在后台为每首歌曲都打上几个标签,如果用户喜欢一首含有民谣标签的歌,那么,其他含有民谣标签的歌曲也可能会被推荐给用户。豆瓣FM中,从单曲出发的推荐,就遵循了这一原则。

(豆瓣FM从单曲出发的推荐)

基于音乐内容的推荐,实际上是一场关于用户音乐口味恒定性的对赌。

如果一个用户的音乐口味专注而且单一,那么从歌曲标签出发,推荐而来的歌曲会越来越合胃口。而对于大多数用户来说,心仪的曲风至少有三个或以上,很难断定哪个是最爱的,在这种情况下,单纯从音乐出发,而不考虑时间、地点以及用户对新鲜感的需求,红心列表中的歌曲就会趋于同质化。如此反复,就会陷入虽然推荐的歌曲都是喜欢的,但再也接触不到新鲜曲风的困扰。

网易云音乐的推荐,就有部分是基于音乐而来,但其音乐标签却引入了UGC元素。一般音乐平台引进歌曲时,都会有歌曲自带标签,而网易云音乐还把歌单的标签元素加了进来。在用户新建歌单时,可以选择1—3个标签,这些标签根据语种、风格、场景、情感、主题划分为五大方向,一共72个,供用户选用。在歌单里的音乐,也会或多或少带上这些标签,通过后台综合考量再进行推荐,也就能满足用户对新鲜感和多样化的追求了。

(网易云音乐新建歌单时,用户可以自由选择合适标签,最多3个)

2、基于用户

另一种推荐方式,则是围绕用户行为来展开,即判定用户A的音乐口味后,找到与之口味相似的用户群,并把这些用户喜欢的音乐推荐给A。

画了个图来解释这种推荐方式↓(图中红色箭头代表喜欢

已知

孙悟空喜欢:《成都》、《演员》、《咖喱咖喱》

猪八戒喜欢:《演员》、《PPAP》

沙悟净喜欢:《成都》、《咖喱咖喱》

现在,要给沙悟净推荐歌曲,就要先找到和沙悟净口味相近的人。从喜欢歌曲来看,孙悟空和沙悟净都喜欢《成都》和《咖喱咖喱》,那么孙悟空喜欢的《演员》,就可以推荐给沙悟净了。

当然,在实际操作中,因为平台上用户行为远不止“喜欢”,用户量也大得多,因此基于用户的推荐也会更加复杂。在网易云音乐的私人FM页面,用户可以通过:点击红心、收藏到歌单、分享、下载、评论等表示对歌曲的喜爱;而点击垃圾桶、没有听完就切换歌曲等操作就明确表示了对歌曲的不满;如果什么也不干,只等歌曲播放自然进入下一首,就表现出比较中立模糊的态度。这些用户行为,系统都会在后台加上不同权重计算,再寻找口味相近的另一群用户,并进行推荐。

(网易云音乐私人FM页面)

基于用户的推荐好处非常明显,精准度更高,而且只要有一套靠谱的算法,就不用算法人员太操心,甚至还能创造出很多惊喜感,遇到失散多年不知名字的好歌、发现怦然心动的音乐,都可以归功于此。

知乎用户@邰原朗在“网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的?”的回答中,模拟了一组算法出来,也证明了基于用户的推荐方式更加精准,有兴趣的可以移步知乎学习。

诚如每日歌曲推荐页面的介绍所言,“你提供给云音乐的信息越多,它就越了解你的音乐喜好”,基于用户的音乐推荐,需要足够的历史数据,对于新用户来说,这种推荐的友好度就不够了。因此,网易云音乐在面向新用户时,往往会采取推荐热门歌曲的方式,在试错中积累最原始的播放数据,探索用户口味。

基于用户推荐的另一个问题是,当历史数据累积过多、用户已经形成比较稳定的口味时,突然遇到一首新风格但特别喜欢的歌曲,似乎有种“积重难返”的即视感。而网易云音乐给出的解决方式也很简单,即尽可能缩短历史数据的使用周期。

(每天6点更新的每日歌曲推荐)

网易云音乐的日推每天6点准时更新,私人FM的推荐近乎即时生成(不能往回翻超过一首歌,下一首歌也没有播放列表),这些都能说明新近产生的用户数据在推荐中占有更大的比重。

3、编辑推荐:防止个性化推荐剑走偏锋

虽然个性化推荐应用在越来越多领域,但也引来一些批评的声音。

在知乎“个性化推荐”话题下方,“社交网络为用户进行「个性化推荐」的做法,是否会导致人们「难以接触到意见相左的人」?”问题一直居于动态和精华的首位,积累了132个回答,其中不少答主通过实验论证——个性化推荐给人们带来便利的同时,也在无形中造成信息过滤的事实。

知乎提问:社交网络为用户进行「个性化推荐」的做法,是否会导致人们「难以接触到意见相左的人」?

这点反映到新闻媒体方面可能更明显些,比如频繁搜索互联网,那么长此以往,就只能看到互联网相关的新闻推送。在音乐应用中,一个长期只听周杰伦歌曲的人,理论上也不可能被推荐到ACG相关的音乐。

这对用户和平台而言都不是什么好消息,用户的听歌风格越来越窄,而平台也没法激活更多的曲库。

网易云音乐就在个性化推荐之外,引入编辑推荐机制,用一丢丢的人为干预,来防止个性化推荐的剑走偏锋。

以推荐歌单为例,网易云音乐在PC端推荐的10个歌单中,有两个来自编辑推荐(下图红框中的歌单),其余8个都是个性化推荐(包含日推歌单)。在APP中,编辑推荐歌单:个性化推荐歌单的比例为2:5(包含日推歌单)。编辑推荐的歌单,都有一定准入门槛(播放量、收藏量、评论量等等),当属UGC歌单中的精品。总体而言,编辑推荐不会喧宾夺主,个性化推荐依然是主角,但精品化+新风格加持的编辑推荐引入后,也是一次对用户听歌口味的测试与校正。

(网易云音乐PC端推荐歌单页面)

有一个小细节很不错,网易云音乐会在每个个性化推荐的内容上,都标注推荐理由,“李菊福”的即视感有没有。而且,仔细观察就能发现,这些推荐理由基本都源自一周内自己的收听习惯,可以说是读心读得很认真了。当然,你也可以点击“不感兴趣”,让这些音乐不再进入推荐之列。

(网易云音乐在个性化推荐时都标注了理由)


如何让你的个性化推荐变得更机智?

 

“润物细无声”,对个性化推荐来说,我更喜欢不用调教自己就聪明乖巧读懂人心的方式,但对APP的新用户来说,不断试错、不断切歌也是一段痛苦烦躁的旅程。

因此,下面也列举一些简单的“调教”方式,让你的个性化推荐变得更机智。

1、用行动来表达你的音乐口味

用听歌行为来量化你的音乐口味,越费劲的行为,影响力度越大。

比如,特别喜欢陈鸿宇的《理想三旬》,通过“搜索→播放→红心→设置单曲循环”方式,在一天内多次播放,就比只给《理想三旬》加入红心歌单中的权重要高得多。

再比如,特别喜欢Taylor Swift的歌,想被推荐到她的各种歌曲,最直接的方式,就是收藏Taylor Swift。

2、多多听歌

当积累了一定听歌数据后,你需要做的就是听更多的歌曲,并通过各种操作行为,反馈给APP。没错,这就是个日积月累的漫长过程,多少Lv10用户都是在寂寞的听歌中养成(大雾。

3、必要的时候,你也可以用用Beta功能

万万没想到,网易云音乐居然还有“推荐不够懂我,调教一下”(见下图)的功能,不过这个功能还标着Beta,可能还没有对全部用户开放。

(网易云音乐:推荐不够懂我,调教一下截图)

点击该功能后,进入单选页面,其中选项都是根据近期个性化推荐表现来确定。在选项方面,多则五六个,最少遇到过只有两个。在周期方面,每天只能调教一次,但如果听歌够多,也不大用的上这个功能。

如今,网易云音乐的首页大部分内容都是个性化呈现,歌单、歌曲、MV、电台无一不是。虽然我们用着同一个网易云音乐,但在推荐机制的影响下,每个人又在用着不一样的、定制版的网易云音乐。正因如此,网易云音乐才是音乐APP中最特殊的存在啊。

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