网易云、QQ音乐、酷狗、汽水……你的音乐软件懂你吗?

前两篇内容,可点击阅读: 《酷狗概念版、豆瓣FM、波点音乐……哪个小众音乐APP最好听?》 《汽水音乐一周年:“抖音BGM播放器”的起与落》 说起音乐产品最核心的功能,音乐推荐,永远是绕不开的话题。 近年来,音乐版权资源实现快速增长,《2021华语数字音乐年度

本篇文章主要探讨各大音乐平台的推荐页内容,为了实现更为精准的音乐推荐,各大音乐APP采用了不同的算法逻辑,以提高推荐的准确性和用户体验。接下来我们跟随作者,一起了解不同平台的推荐内容吧~

网易云、QQ音乐、酷狗、汽水……你的音乐软件懂你吗?

前两篇内容,可点击阅读:

《酷狗概念版、豆瓣FM、波点音乐……哪个小众音乐APP最好听?》

《汽水音乐一周年:“抖音BGM播放器”的起与落》

说起音乐产品最核心的功能,音乐推荐,永远是绕不开的话题。

近年来,音乐版权资源实现快速增长,《2021华语数字音乐年度白皮书》显示:2021年发布的华语新歌数量达到114.5万首。这意味着,平均每27秒就会诞生一首新歌

如何快速让用户找到喜欢的音乐,提升听歌时长,也成为这两年音乐产品创新的一个重要方向。

精准的音乐推荐,前提是丰富的版权内容。

因此,本文主要聚焦当下主流的音乐APP:即QQ音乐、网易云音乐、酷狗音乐、酷我音乐、咪咕音乐、汽水音乐这六款产品。看看近年市场到底有哪些创新,以及,谁的歌曲推荐功能最能捕获人心?希望对歌迷朋友们有参考价值。

一、膨胀的算法逻辑:四种模式下的音乐推荐

AI个性化推荐是平台音乐分发的核心环节。音乐APP根据用户特征、听歌记录等描绘用户画像,以及推荐歌曲/歌单/视频。

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1.基础的每日推荐:网易云音乐最丰富,汽水音乐不做

让我们先从最基础的每日推荐说起。除汽水音乐不做日推外,其它主流音乐APP均推出了每日推荐。每日推荐可以帮助用户新的一天拥有一份全新的私人化的歌单,培养每日听歌的习惯。

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QQ音乐,网易云音乐,酷狗音乐

QQ音乐将日推命名为Daily30,吸引点在于每日30首歌曲可以免费听,即使没有购买会员也可以收听付费歌曲。

网易云音乐是最早开始做每日推荐的,日推歌曲数量在35首左右,早6点更新,用户有一次刷新日推歌单更换歌曲的机会。

此外,用户还可在上方菜单栏从默认推荐调整为风格推荐,在下拉界面中选择想听的曲风、情绪、场景、语种、主题等标签,推荐歌曲的可选择范围更大。

酷狗音乐的日推功能,没有什么亮点,普通用户推荐30首歌曲,VIP用户多听30首歌。

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酷我音乐,咪咕音乐

酷我音乐的日推功能相比较酷狗音乐,推荐歌曲内容更丰富。除系统推送的30首歌曲外,还有新歌和重温选项,推送新歌和经典歌曲。

咪咕音乐不太注重日推歌单,将其放在推荐歌单子界面中,每日推荐歌曲数量倒是最多,有50首,也不知道用户平均能听完多少首。

简单说,日推方面音乐APP大同小异,QQ音乐用免费吸引用户,网易云音乐满足多元化需求,汽水音乐则没上线日推功能。

2. 需调教的个性电台:酷狗迎合短视频习惯,汽水采用全新模式

个性电台采用实时动态的流式推荐模式,更适合愿意与推荐系统有更多交互行为,有调教推荐系统意愿的用户。

QQ音乐在首页醒目处放置了“猜你喜欢”入口,又在首页下方菜单栏设置“雷达模式”。 雷达模式下平台会根据用户的红心歌曲,推荐相似好歌,既包括收藏的老歌,也包括相似风格的新歌。

不过,“猜你喜欢”和“雷达模式”UI界面差别很小,功能也较相似,似有重复建设之感。

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 QQ音乐推荐页,猜你喜欢,雷达

网易云音乐“私人漫游”原本让大家更熟悉的名字叫做私人FM。更新后,新设“熟悉模式”“默认模式”“探索模式”三种模式,逐级增加推荐歌曲的多元化和陌生化。

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网易云音乐私人漫游

酷狗的方式,似乎在短视频时代更加高效。首页设置“猜你喜欢”界面,进入后有“30秒”“发现”“小众”三种模式。

30秒,顾名思义,歌曲直接从副歌开始播放30秒,期间用户可以选择增加30秒或者听完整歌曲,将歌曲的记忆点重点呈现。

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酷狗音乐的30秒推荐

酷我音乐的猜你喜欢、咪咕音乐的私人FM,基本是默认是流式推荐模式,无明显亮点。此不赘述。

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酷我音乐猜你喜欢,咪咕音乐私人FM

汽水音乐则与其他音乐APP不同,表现“激进”,也不能算是传统的个性电台。用户进入界面,直接就是系统推荐的音乐,可上滑切歌,与浏览抖音的操作一致。过程中除了音频,还穿插音乐短视频进行推歌。

与网易云音乐相似的是,音乐推送设置了“熟悉模式”“默认模式”“新鲜模式”三种,用户还可滑动封面切换到乐评,有吸收到同行的亮点。

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汽水音乐推荐播放页,乐评,视频推歌,更换播放模式

对比来看,汽水音乐的这类推歌模式别出心裁,酷狗音乐的推歌兼具高效。

3. 花样百出的歌单推荐:QQ音乐重视AI,网易云关注共享,酷我比酷狗醒目

歌单,重构了音乐APP的底层架构,使歌曲间形成关联和集群效应,既能够满足用户特定的需求,也能够提高中尾部歌曲的曝光。

测评的音乐APP都做了歌单推荐,包括UGC,PUGC,OGC和AIGC等模式。QQ音乐通过“乐馆”进入“分类歌单”后,就进入了广阔的歌单广场。

比较值得关注的是AI歌单,它根据不同曲风和类型划分歌单,选取用户收藏量高的歌曲推荐,如“百万收藏”AI歌单中收录用户常听的超人气的歌曲,且每日更新。

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QQ音乐分类歌单,AI歌单

网易云音乐的歌单入口设置在首页中间,进入后先是推荐的专属歌单,紧接着是官方动态歌单,歌单在命名上,比较注重“场景化”,如“独处时刻”“日落大道”,文艺风满满。

比较有趣的一个歌单类型是共享歌单,意为歌单创作者可以邀请协作者一起来创建公开的共享歌单,加入心仪的歌曲,玩法更加注重协作交流,互动感更强。

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网易云音乐歌单广场,官方歌单,共享歌单

酷狗音乐需要用户在首页至少下滑三次,才能够找到“主题歌单”入口,可以看到,歌单并没有放在核心的位置,也有一些主打私人定制的主题歌单,但是亮点不突出。

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酷狗音乐首页歌单入口,歌单广场

酷我音乐的歌单界面入口就比酷狗音乐醒目得多,进入后,映入眼帘的就是近20个音乐标签供用户选择,非常直接,使用方便。

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酷我音乐首页歌单入口,分类 · 歌单

咪咕音乐将歌单这个标签放在首页第一位,位置醒目。点入歌单广场,可以选择不同标签的歌单,下滑也可以看到不同分类:如根据时间推送的助眠歌单,猜你喜欢的歌单,编辑推荐歌单等,分类相对明确。

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咪咕音乐首页歌单入口,歌单广场

汽水音乐的歌单,需点击首页下方的“发现”界面进入,歌单推荐页面也在上方设置标签。歌单上不标明播放量,也没有设置不同栏目和分类,主打一个简洁。

与其他音乐软件相比,汽水音乐歌单抖音元素突出,如推荐歌单中首个就推送抖音热门歌曲。

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汽水音乐发现页页歌单入口,歌单广场

综合来看,歌单推荐已成为音乐APP非常成熟的推歌方式,比较创新的有QQ音乐的AI歌单和网易云共享歌单模式。

4. 古老的音乐排行榜:流量时代不再,排行榜风光也不再

音乐排行榜可谓是最元老级的推歌方式,见证着PC音乐播放器时代进入移动音乐时代。

过去,音乐排行榜是评价一首歌曲成功与否的重要标志;如今推歌方式大不同从前,音乐排行榜虽然数量大幅增加,但是影响力反而不如以前。

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QQ音乐,网易云音乐,酷狗音乐

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酷我音乐,咪咕音乐,汽水音乐

从音乐APP的榜单来看,既有平台的飙升榜、热歌榜、新歌榜,国外榜如billboard美国公告榜等,也有根据不同音乐流派、风格、语言和地区划分的排行榜。

汽水音乐仅设置了“热歌榜”“新歌榜”“欧美榜”3个排行榜,在测评的音乐APP中,显得另类、清新。

综上,从四种歌曲推荐维度来看,QQ音乐和网易云音乐的算法推荐走在前沿,模式多样,围绕用户需求尽可能地提供全方位服务。

酷狗音乐,酷我音乐,咪咕音乐紧跟队伍,虽然功能也较为健全,但是亮点不突出。汽水音乐则抛弃了其他音乐软件复杂的首页服务,全面瘦身,走了一条全新的简约的道路。

二、坍缩的人工推荐:亟待重建的专业音乐风向标

曾经,大众媒体+专业乐评人是音乐市场上最有力的把关人,如今的算法时代,人工推荐的影响力急剧坍缩,但依旧在理解内容风向、引领大众审美上具有重要价值。

对于用户来说,人工推荐最直观能感受到的,就是首页Banner新歌推荐、官方歌单和非数据的音乐排行榜。

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1.首页Banner推荐:网易云和咪咕最重视

能占据首页Banner推荐的,非富(影响力大)即贵(有合作),或者实力超群(太好听了)。毕竟,这可是曝光度最高的C位了。

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QQ音乐,网易云音乐,咪咕音乐,酷我音乐

QQ音乐“乐馆”界面的banner页面,用来推荐歌手新歌、综艺OST和平台企划的相关活动推荐歌曲。

网易云音乐的banner页放在首页上方最醒目的地方,咪咕音乐的banner页也放在同样位置,还在左下角贴心地标注了页码。两者推荐内容相似,包括新歌、原创音乐、歌单和专题活动等。

酷我音乐的banner页面放在热门板块之下,以歌单推荐为主,没有直接推新歌。酷狗音乐和汽水音乐,则没有做banner推荐。

综合来看,网易云音乐和咪咕音乐比较注重banner推荐位,将看重的歌曲/歌单/活动放在首页提高曝光量,同时也穿插广告获得商业收益。QQ音乐则将其放在二级页面,相对推荐力度没有那么强大。

就推荐的歌曲来看,尽管独家版权时代已落幕,各平台还是在尽力推荐深度合作的音乐人,这点并不让人意外。

2. 平台自制歌单:酷狗酷我不关注,咪咕主推周杰伦

在音乐歌单中,平台自制歌单占据海量歌单中极少的比例,但拥有优势推荐位。

QQ音乐官方歌单,目前已建立1179个歌单,内容多元,分类很杂,像是往期专题活动推荐歌单的集锦,由于没有搜索功能,需要用户人工挑选。

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QQ音乐官方歌单,网易云音乐官方动态歌单,网易云音乐官方歌单广场

网易云音乐有单独的官方动态歌单界面,功能较完善;有每日更新的也有不定期更新的,涉猎类别很多,包括学习,工作,冥想,睡眠等多种场景,说唱,摇滚,古典等多种音乐风格。

咪咕音乐的官方歌单推出【新歌周报】【榜上有名】【深度·周杰伦】等近700个官方歌单,重点还是打周杰伦这张王牌。

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咪咕音乐,汽水音乐

汽水官方运营汽水编辑账号,制作了不同音乐风格、年度经典歌曲等歌单,但基于平台用户较少,收藏点赞转发量的数据都不可观。

酷狗音乐和酷我音乐没有官方歌单板块。

客观来看,网易云音乐的官方歌单建设优于其他平台,这或许与其最先开始搭建歌单和运营音乐社区有关,较大程度上提升音乐发现、分享的体验。

3.人工音乐榜单:夹杂着小心思的专业推荐

在算法推荐部分中,我们已介绍各音乐软件的音乐排行榜,在人工推荐方面,有几个小亮点值得重点关注。

网易云音乐和QQ音乐,都有针对原创音乐的编辑榜单,硬地原创音乐榜和INDIE图鉴榜。硬地原创音乐榜具有首创性。

Q音的INDIE图鉴榜推出后,同样重视讲AI的故事:由AI初筛、编辑筛选、乐迷社群投票、乐评人品鉴团投票等综合推荐10首原创独立音乐,双周更新。

酷狗和酷我平台的人工音乐榜单,则以TME集团的由你榜,浪潮榜为主。

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云音乐还有很值得关注的编辑推荐榜,它是由云村编辑从30天内发行歌曲中,打分评选推出TOP10单曲,每周五更新。

有心的是,每首歌都有一段编辑的推荐语,帮助用户了解歌曲的特点。

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可以说,在专业乐评人被迫缺位的当下,优质的人工推荐榜单,对原创音乐的发展具有放大镜作用,也彰显在算法穹顶之下,打破信息茧房,回归优质内容的努力。

不过呢,平台在编辑榜单中“塞”一些自制歌曲的动作,也并不罕见。

综上,从Banner推荐、官方歌单和人工权威榜单三方面来看,音乐APP的编辑推荐功能,网易云音乐≥QQ音乐>其他平台。

三、算法时代的小思考:万物皆可Embedding

AI快速发展之下,似乎任何内容,包括图片、视频、语音、文本等非结构化数据,都可以利用 AI 编码,转换成特征向量,并通过计算向量实现对非结构化数据的分析。

当下喊出的“万物皆可 Embedding”(嵌入)的口号,表现出AI推荐的极大信心。但真的如此吗?

先简单看看音乐领域的推荐模型:目前,音乐算法系统主要采用协同过滤、自然语言处理、音频分析三种推荐模型。

用户搜索、播放歌曲/歌单,以及红心、收藏、评论、分享等操作,都可以精准地用来形成画像,达到精准推歌的目的。

协同过滤起源于亚马逊购物推荐,也是在音乐推荐中应用最多的一种算法。

拿QQ音乐举例,协同过滤既有“基于音乐”的逻辑,也有“基于用户”的逻辑:前者,QQ音乐上的歌曲都会被打上几个标签,假设你喜欢一首有“电音”标签的歌曲,那么其他同样有“电音”标签的歌曲,就可能会被推荐给你。

后者,打个比方,系统判定你和某个群体品味相似,都喜欢“旅行”标签的歌单,可能就会把他们偏好的其他标签歌曲,推荐给你。

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DataFunTalk

自然语言处理则可以运用在文本分析上。

拿网易云音乐举例,用户对歌曲/歌单进行评论,如果系统判断你表达的是正向情绪,就会更倾向于推荐类似的音乐;反之,则会在推荐中对类似内容进行降权处理。

音频分析,则真正切入到了歌曲本身:采集旋律、节奏、音高等内容,进行有效信息数字化提取,再进一步比对分析,寻求相近的歌曲形成关联。

比如,Spotify算法中即引入这一逻辑:通过分析原始音轨文件来进行分类过滤,在卷积神经网络的帮助下,歌曲时间内的特征统计量(拍子记号、音调、调式、速度等)得以形象化,并被用来分析歌曲间本质上的相似性。

必须承认,算法推荐的确越来越精细化,过去可能只能对用户画像画个草图,如今可以画出了工笔画。

不过,现阶段算法推荐仍旧无法完全取代人工推荐,它只能基于原有数据进行推荐,在冷启动或者新领域上无法及时做出准确的预测。

打个不恰当的比方,用户喜欢吃番茄炒蛋,算法抓取到“番茄”“炒蛋”标签,于是开始推荐番茄蛋汤,黄瓜炒蛋,韭菜炒蛋,桌面都是相似的菜肴,但很难推荐出新菜——烧烤。

算法可能会推荐陈奕迅、孙燕姿,但可能推荐不出下一个天王天后,这可能也是为什么“算法懂我,但又没那么懂我”的原因。

与此同时,音乐始终需要审美的引领,这永远需要专业编辑、乐评人的努力。

如果一切唯流量论,唯数据论,那么,洗歌统治乐坛,翻唱统治乐坛,无穷无尽的重置版统治乐坛的日子,很快就会到来。这是流量的胜利,却只能是音乐的失败。

最后,你对音乐APP推荐的音乐满意吗?欢迎在评论区留言讨论。

作者:方澄;编辑:楚青舟

来源公众号:深瞳商业(ID:DEEP-FOCUS),破译你每天的时间和钱都去哪儿了。

本文由人人都是产品经理合作媒体 @深瞳商业 授权发布,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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