Spotify hat drei Playlist-Typen: redaktionell (von Menschen kuratiert), algorithmisch (maschinen-generiert) und nutzergeneriert (von Hörern erstellt). Jeder funktioniert anders und Künstler erhalten Zugang auf unterschiedliche Weise.
Redaktionelle Playlists
Redaktionelle Playlists werden vom internen Team der Musikredakteure von Spotify kuratiert. Beispiele hierfür sind New Music Friday, RapCaviar, Today's Top Hits sowie genre-spezifische Playlists wie Lorem, Pollen und Hot Country.
Wie Künstler darauf kommen:
- Pitching über
Spotify for Artistsvor der Veröffentlichung - Keine Bezahlung, keine Garantie
- Das Redaktionsteam entscheidet basierend auf Qualität, Passform und Strategie
Merkmale:
- Mit dem Spotify-Logo gekennzeichnet
- Einheitliche Ästhetik und Kurationsphilosophie
- Werden nach festen Zeitplänen aktualisiert (oft wöchentlich)
- Hohe Follower-Zahlen (Millionen bei Flaggschiff-Playlists)
Was sie bedeuten: Eine redaktionelle Platzierung ist eine Bestätigung. Ein Redakteur hat Ihren Titel aus Tausenden von Einreichungen ausgewählt. Dies hat Gewicht bei Hörern, der Industrie und dem Algorithmus.
Algorithmische Playlists
Algorithmische Playlists werden automatisch von der Empfehlungsmaschine von Spotify für jeden einzelnen Hörer generiert. Beispiele hierfür sind Discover Weekly, Release Radar, Daily Mixes und Genre-/Stimmungs-Mixe.
Wie Künstler darauf kommen:
- Kein direkter Einreichungsprozess
- Der Algorithmus entscheidet basierend auf dem Hörerverhalten und Engagement-Metriken
- Das Pitchen kann Release Radar beeinflussen (für Follower)
- Starkes Engagement auf redaktionellen Playlists kann eine algorithmische Aufnahme auslösen
Merkmale:
- Personalisiert pro Hörer
- Automatisch aktualisiert (täglich, wöchentlich oder kontinuierlich)
- Keine feste Follower-Zahl (einzigartig für jeden Nutzer)
- Angetrieben von Daten, nicht vom menschlichen Geschmack
Was sie bedeuten: Eine algorithmische Platzierung bedeutet, dass die Empfehlungsmaschine eine Übereinstimmung zwischen Ihrer Musik und bestimmten Hörern festgestellt hat. Es ist eine datengesteuerte Zuordnung, keine redaktionelle Befürwortung.
Von Nutzern generierte Playlists
Nutzergenerierte Playlists werden von Spotify-Hörern erstellt. Diese reichen von persönlichen Sammlungen bis hin zu kuratierten Playlists mit signifikanter Reichweite.
Die Realität der Stream-Verteilung
Hier ist die kontraintuitive Erkenntnis: Redaktionelle Playlists machen wahrscheinlich weniger als 2 % der gesamten Spotify-Streams aus. Die Aufschlüsselung sieht ungefähr so aus:
| Quelle | Geschätzter % der Streams |
|---|---|
| Von Nutzern generierte Playlists | ~40-50% |
| Algorithmische Playlists | ~30-35% |
| Direkte Suche/Bibliothek | ~15-20% |
| Redaktionelle Playlists | ~1-2% |
Redaktionelle Playlists erhalten Aufmerksamkeit, weil sie prestigeträchtig und beworben sind, aber algorithmische und Nutzer-Playlists treiben das Volumen.
Warum Redaktionelles immer noch wichtig ist
Trotz des geringen Stream-Anteils ist eine redaktionelle Platzierung wichtig, weil:
Algorithmus-Auslöser: Eine starke Performance in redaktionellen Playlists kann algorithmische Empfehlungen auslösen, die die redaktionellen Streams selbst in den Schatten stellen.
Glaubwürdigkeitssignal: „Vorgestellt in New Music Friday“ ist ein Marketing-Asset. Es signalisiert Qualität an Hörer, Industrie und Presse.
Entdeckungs-Katalysator: Redaktionelle Platzierung macht Sie einem Publikum zugänglich, das Ihnen noch nicht folgt. Algorithmische Playlists verstärken oft bestehende Vorlieben.
Datengenerierung: Redaktionelle Platzierung erzeugt die Engagement-Daten, die die algorithmischen Systeme speisen.
Wie Sie über Playlist-Strategie nachdenken sollten
Für Künstler am Anfang ihrer Karriere: Konzentrieren Sie sich auf das Algorithmische. Bauen Sie Engagement-Metriken durch organisches Wachstum und bezahlte Promotion auf. Lassen Sie starkes Engagement algorithmische Empfehlungen auslösen.