2023 год. Миром правят машины. Ты не знаешь, как они наполняют твой плейлист тем, что тебе нравится, будто они читают мысли. Ты не замечаешь, как они работают, не покладая рук, ведь они не устают (в отличие от редакторов площадок). И чтобы успешно справиться с восстанием машин, твоя музыка должна стать для алгоритмов тем незаменимым кодом, без которого они не видят смысла. Хотя они не видят смысла. Они видят количество прослушиваний. Сегодня раскроем тебе козыри работы алгоритмов и их особенностей на российском рынке. Поехали.
Что такое алгоритмы рекомендаций и как они работают?
Первым делом, давай определимся, что это такое. Алгоритмы рекомендаций — это те самые хитрые механизмы, которые анализируют твои привычки, вкусы и даже, между нами говоря, твои странные музыкальные фетиши. Они работают на основе machine learning и big data. В двух словах, они учатся на тебе, как ты на своем инструменте, и предлагают то, от чего, как они думают, ты будешь кайфовать.
Коллаборативная фильтрация: секреты сообщества
Есть несколько подходов к рекомендациям. Один из них — коллаборативная фильтрация. Словно член какой-то секретной музыкальной ложи, этот алгоритм смотрит на то, что ты слушаешь, и сравнивает это с тем, что слушают другие. Нашел похожего? Вуаля — тебе в плейлист попадают его любимые треки. Условно говоря, разработчики тут обыграли старую story: помнишь, как ты заходил в плейлист какого-то человека в Вк лет 5 назад? Если тебе нравилось что-то, ты мог включать трек за треком, будучи убежденным, что этот плейлист точно тебе подходит. Теперь за тебя это делает метод коллаборативной фильтрации.
Контентная фильтрация: детальный разбор
Еще одна схема — это контентная фильтрация. Здесь уже все куда более персонализировано. Алгоритмы анализируют сам контент треков — темп, жанр, инструменты, да много чего. Представь, панчер, ты только что прослушал десять треков джаза, и бам! Твой плейлист пополнился Майлзом Дэвисом и Чарли Паркером.
Как использовать в свою пользу?
Итак, ты - в России и хочешь подружиться с этой системой? В России особые правила игры. Сервисы типа Яндекс.Музыка или ВКонтакте могут вносить свои коррективы в алгоритмы. Так что изучай особенности каждого сервиса и делай акцент на локализованных жанрах.
Главный совет: читай новости площадок и узнаешь много нового для себя. Например, у Вконтакте сильный pop-чарт, тогда как Сберзвук направил свои поиски на ловлю фрешменов (для них существуют отдельные чарты и редакторы). Яндекс.Музыка вообще на своей волне: «Моя волна» добавляет твой трек на сутки, если в момент релиза его прослушало более 10 человек, и показывает его всем похожим юзерам.
Работа с алгоритмами не так предсказуема, как хотелось бы. Сервисом, который мог бы тебе помочь больше понимать свою аудиторию, что повлияло бы на работу с площадками, - Bandlink. Недавно разработчики добавили такой термин, как суперфан. Это тот человек, который послушал хотя бы 3 твоих трека. Таким образом ты можешь собирать ядро своих преданных слушателей, чтобы знать, с кем работать.
Главный совет: читай новости площадок и узнаешь много нового для себя. Например, у Вконтакте сильный pop-чарт, тогда как Сберзвук направил свои поиски на ловлю фрешменов (для них существуют отдельные чарты и редакторы). Яндекс.Музыка вообще на своей волне: «Моя волна» добавляет твой трек на сутки, если в момент релиза его прослушало более 10 человек, и показывает его всем похожим юзерам.
Работа с алгоритмами не так предсказуема, как хотелось бы. Сервисом, который мог бы тебе помочь больше понимать свою аудиторию, что повлияло бы на работу с площадками, - Bandlink. Недавно разработчики добавили такой термин, как суперфан. Это тот человек, который послушал хотя бы 3 твоих трека. Таким образом ты можешь собирать ядро своих преданных слушателей, чтобы знать, с кем работать.
Лови момент
Алгоритмы — это не просто машинки, которые решают, какую музыку ты будешь слушать. Это твои союзники в музыкальной карьере. Используй их правильно, и ты будешь на вершине музыкального Олимпа.
