Spotify tiene tres tipos de listas de reproducción: editoriales (seleccionadas por humanos), algorítmicas (generadas por máquinas) y generadas por el usuario (creadas por los oyentes). Cada una opera de manera diferente y los artistas acceden a ellas por distintos medios.
Listas de reproducción editoriales
Las listas de reproducción editoriales son seleccionadas por el equipo interno de editores de música de Spotify. Los ejemplos incluyen New Music Friday, RapCaviar, Today's Top Hits, y listas de reproducción de género como Lorem, Pollen y Hot Country.
Cómo aparecen los artistas en ellas:
- Se presentan a través de
Spotify for Artistsantes del lanzamiento - Sin pago, sin garantía
- El equipo editorial decide según la calidad, el encaje y la estrategia
Características:
- Marcadas con el logotipo de Spotify
- Estética y filosofía de selección consistentes
- Se actualizan en horarios regulares (a menudo semanales)
- Cuentas de seguidores altas (millones para las listas de reproducción insignia)
Lo que representan: La colocación editorial es una validación. Un editor eligió tu pista entre miles de propuestas. Esto tiene peso para los oyentes, la industria y el algoritmo.
Listas de reproducción algorítmicas
Las listas de reproducción algorítmicas son generadas automáticamente por el motor de recomendación de Spotify para cada oyente individual. Los ejemplos incluyen Discover Weekly, Release Radar, Daily Mixes y mezclas de género/estado de ánimo.
Cómo aparecen los artistas en ellas:
- Sin proceso de presentación directo
- El algoritmo decide según el comportamiento del oyente y las métricas de interacción
- La presentación puede influir en Release Radar (para seguidores)
- Una interacción sólida en listas de reproducción editoriales puede desencadenar la captación algorítmica
Características:
- Personalizadas por oyente
- Se actualizan automáticamente (diaria, semanal o continuamente)
- Sin número fijo de seguidores (único para cada usuario)
- Impulsadas por datos, no por el gusto humano
Lo que representan: La colocación algorítmica significa que el motor de recomendación identificó un encaje entre tu música y oyentes específicos. Es una coincidencia impulsada por datos, no un respaldo editorial.
Listas de reproducción generadas por el usuario
Las listas de reproducción generadas por el usuario son creadas por los oyentes de Spotify. Estas varían desde colecciones personales hasta listas de reproducción seleccionadas con seguidores significativos.
Realidad de la distribución de streams
Hes aquí la idea contraintuitiva: las listas de reproducción editoriales probablemente representan menos del 2% del total de streams de Spotify. El desglose es aproximadamente el siguiente:
| Fuente | % Estimado de Streams |
|---|---|
| Listas de reproducción generadas por el usuario | ~40-50% |
| Listas de reproducción algorítmicas | ~30-35% |
| Búsqueda directa/biblioteca | ~15-20% |
| Listas de reproducción editoriales | ~1-2% |
Las listas de reproducción editoriales acaparan la atención porque son prestigiosas y se presentan, pero las listas de reproducción algorítmicas y de usuario impulsan el volumen.
Por qué las editoriales siguen siendo importantes
A pesar del bajo porcentaje de streams, la colocación editorial importa porque:
Desencadenante algorítmico: Un rendimiento sólido en las editoriales puede generar recomendaciones algorítmicas que superan con creces los streams editoriales en sí.
Señal de credibilidad: "Presentado en New Music Friday" es un activo de marketing. Señala calidad a oyentes, industria y prensa.
Catalizador de descubrimiento: Las editoriales te exponen a oyentes que aún no te siguen. Las listas de reproducción algorítmicas a menudo refuerzan las preferencias existentes.
Generación de datos: La colocación editorial crea los datos de interacción que alimentan los sistemas algorítmicos.
Cómo enfocar la estrategia de listas de reproducción
Para artistas en etapa inicial: Concéntrate en lo algorítmico. Crea métricas de interacción a través del crecimiento orgánico y la promoción pagada. Deja que una interacción sólida active las recomendaciones algorítmicas.