Kollaboratives Filtern ist die Technik hinter Spotifys „Fans mögen auch“-Empfehlungen und einem Großteil von „Discover Weekly“. Anstatt zu analysieren, wie Ihre Musik klingt, analysiert es, was Ihre Hörer tun.
Die Kernidee ist einfach: Wenn Leute, die Künstler A lieben, dazu neigen, auch Künstler B zu speichern, betrachtet Spotify diese Künstler als Nachbarn, selbst wenn ihre Genres nicht identisch sind.
Wie es konzeptionell funktioniert
Spotify beobachtet das Verhalten im großen Maßstab und gruppiert Hörer in Geschmacks-Nachbarschaften. Wenn ein Hörer durchweg mit einer Nachbarschaft interagiert, empfiehlt Spotify andere Titel, die Leute in derselben Nachbarschaft speichern, wiederholen oder zu Playlists hinzufügen.
In der Praxis bedeutet dies, dass Ihr Titel neuen Hörern, die bereits benachbarte Künstler lieben, eher empfohlen wird.
Die Signale, die das kollaborative Filtern berücksichtigt
Spotify bittet die Nutzer nicht, Songs zu bewerten. Es leitet Präferenzen aus implizitem Feedback ab:
| Signal | Was Spotify lernt |
|---|---|
| In Bibliothek speichern | Starkes „Gefällt mir“ und zukünftige Absicht |
| Zur Playlist hinzufügen | Kontextuelle Eignung in echten Hörschleifen |
| Wiederholtes Hören | Tiefe Affinität |
| Vollständiges Hören | Sitzungspassung |
| Frühes Überspringen | Fehlanpassung und Ablehnung |
Kollaboratives Filtern basiert darauf, dass sich diese Muster bei vielen Hörern wiederholen. Ein einzelnes Speichern ist nicht wichtig. Ein Cluster von Speichern von ähnlichen Fans schon.
Was das für Künstler bedeutet
Kollaboratives Filtern belohnt Audience-Überschneidung und Klarheit.
- Wenn Ihre Hörer auch erkennbare benachbarte Künstler hören, hat Spotify einen klaren Weg, Sie den Fans dieser Künstler zu empfehlen.
- Wenn Ihre Streams von zufälligen oder nicht zusammenpassenden Hörern stammen, lernt der Algorithmus schwache oder verrauschte Assoziationen.
Drei praktische Hebel bauen sauberere Daten für das kollaborative Filtern auf:
- Die richtigen Hörer ansprechen. Marketing, das echte Fans benachbarter Künstler erreicht, schafft eine starke Überschneidung.
- Speichern und Playlist-Hinzufügungen priorisieren. Dies sind die klarsten Signale für Präferenz und Kontext.
- Konstant innerhalb einer kohärenten Klangwelt veröffentlichen. Wenn Ihr Katalog sich natürlich gruppiert, kann Spotify Sie sicherer platzieren.
Kollaboratives Filtern vs. Audioanalyse
Die Audioanalyse hilft Spotify, brandneue Songs zu platzieren, bevor sie eine Historie haben. Kollaboratives Filtern übernimmt, sobald sich genügend Leute damit beschäftigen.
Wenn Sie früh in Ihrer Karriere sind, sind beide wichtig. Die Audioanalyse bringt Ihnen erste Testläufe. Kollaboratives Filtern wandelt erfolgreiche Testläufe in Skalierung um.
Für mehr zur Audio-Seite, siehe Wie die Audioanalyse von Spotify funktioniert.