Sistem inti
BaRT (Bandits untuk Rekomendasi sebagai Pengobatan)
Sistem AI yang mengatur rekomendasi layar utama Spotify. BaRT menggunakan pendekatan bandit multi-senjata untuk menyeimbangkan eksploitasi (menampilkan konten yang Anda tahu Anda sukai) dengan eksplorasi (menguji konten baru untuk mempelajari lebih lanjut tentang preferensi Anda). Penjelas lengkap →
Filtrasi kolaboratif
Teknik rekomendasi yang mengidentifikasi pola dalam apa yang disukai pendengar serupa. Jika pendengar yang menyimpan lagu Anda juga menyimpan lagu B, algoritma lebih mungkin merekomendasikan lagu B kepada pendengar baru musik Anda. Ini memicu asosiasi "Fans Also Like" dan sebagian besar Discover Weekly. Penjelas lengkap →
Analisis audio
Proses ekstraksi fitur yang dapat diukur dari bentuk gelombang audio mentah lagu. Spotify menggunakan jaringan saraf konvolusi (CNN) untuk menganalisis spektrum dan mendeteksi karakteristik seperti tempo, kunci, energi, dan suasana hati. Hal ini memungkinkan rekomendasi kesamaan suara untuk Radio dan Autoplay. Penjelas lengkap →
Pengolahan bahasa alam (NLP)
Kemampuan algoritma untuk memahami konteks teks. Komponen NLP Spotify menganalisis judul playlist, lirik lagu, sebutan blog, dan diskusi media sosial untuk memahami konteks budaya di sekitar musik.
Metrik keterlibatan
Tingkat tabungan
Persentase pendengar yang menyimpan lagu Anda ke perpustakaan mereka. Dihitung sebagai save ÷ pendengar unik . Tingkat penyelamatan tinggi menandakan niat pendengar yang kuat dan merupakan salah satu prediksi paling penting dari keberhasilan algoritma. Penjelas lengkap →
Tingkat skip
Persentase aliran di mana pendengar melompat sebelum ambang batas tertentu, sering tanda 30 detik. Tingkat melompat awal tinggi mengajarkan algoritma bahwa lagu Anda tidak cocok untuk audiens yang ditampilkan.
Tingkat penyelesaian
Persentase pendengar yang memainkan lagu dari awal sampai akhir. Tingkat penyelesaian yang tinggi menunjukkan retensi yang kuat dan berkontribusi positif pada skor algoritmik.
Tingkat pendengarannya berulang
Bagaimana seringnya pendengar individu kembali untuk memainkan lagu yang sama beberapa kali. Tingkat berulang tinggi menandakan keterlibatan yang mendalam dan dapat memicu klasifikasi "pendengar super".
Rasio aliran-ke-penyadap
Rata-rata jumlah streaming per pendengar unik selama periode waktu. Rasio di atas 1.0 menunjukkan mendengarkan berulang. Rasio yang lebih tinggi menunjukkan penggemar khusus daripada bermain santai sekali.
Fitur audio
Tempo
Kecepatan trek diukur dalam detak per menit (BPM). Berbeda dari 0-250 BPM.
Energi
Sebuah ukuran intensitas dan aktivitas 0.0-1.0. Menggabungkan rentang dinamis, ketegangan yang dirasakan, timbre, tingkat awal, dan entropia. skor death metal tinggi; skor musik ambient rendah.
Valence
Nilai positif musik 0,0-1,0. Valensi tinggi (0,8+) terdengar bahagia atau euforis. Valensi rendah (0,2 atau di bawah) terdengar sedih, melankolis, atau marah.
Keahlian menari
Skor 0.0-1.0 tentang seberapa cocok trek untuk menari berdasarkan tempo, stabilitas ritme, kekuatan beat, dan regularitas.
Akustik
Sebuah ukuran kepercayaan 0,0-1,0 untuk menentukan apakah trek adalah akustik. Nilai 1,0 menunjukkan kepercayaan tinggi trek tidak mengandung instrumen elektronik atau amplifikasi.
Instrumen
Sebuah prediksi 0.0-1.0 apakah lagu berisi vokal. Nilai di atas 0.5 menunjukkan lagu instrumental. "Ooh" dan "aah" suara diperlakukan sebagai instrumental.
Kecerdasan berbicara
Sebuah ukuran 0.0-1.0 kehadiran kata diucapkan. konten gaya podcast skor tinggi; skor musik instrumen murni rendah.
permukaan algoritma
Temukan Seminggu
Daftar lagu yang dipersonalisasi dari 30 lagu yang belum pernah didengar sebelumnya, diperbarui setiap Senin. Utamanya didukung oleh pemfilteran kolaboratif. Penjelas lengkap →
Hapus Radar
Daftar puter baru yang dipersonalisasi dari artis yang diikuti dan aksi serupa, diperbarui setiap hari Jumat.
Radio
Sebuah antrian lagu yang dihasilkan secara otomatis mirip dengan lagu atau artis benih.
Autoplay
Fitur yang terus memainkan musik ketika playlist atau album berakhir. Dilengkapi oleh sinyal yang sama dengan Radio, memperpanjang sesi mendengarkan tanpa batas waktu.
Campuran harian
Sebuah set dari 4-6 playlist yang mengelompokkan musik Anda disimpan dan lagu-lagu serupa menurut genre atau mood.
DJ AI
Pengalaman radio yang dipersonalisasi dengan komentar suara sintetis. Menggunakan mesin personalisasi yang sama dengan permukaan lain tetapi menambahkan konteks berbicara tentang seniman dan lagu. Penjelas lengkap →
Alat promosi
Mode Penemuan
Peraturan pembagian royalti di mana seniman menerima komisi 30% yang dikurangi pada streaming dari Radio, Autoplay, dan Mixes sebagai imbalan untuk peningkatan kemungkinan rekomendasi. Penjelas lengkap →
Marquee
Sebuah iklan pop-up layar penuh untuk rilis baru (dalam 21 hari), yang ditampilkan ketika audiens bertarget membuka aplikasi seluler. Bagian dari Campaign Kit; harga bayar per klik.
Toko pertunjukan
Sebuah iklan banner di Home feed Spotify untuk setiap rilis. Bagian dari Campaign Kit; harga bayar per klik. Penjelas lengkap →
Kanvas
Sebuah video looping 3-8 detik yang diputar di belakang trek Anda di ponsel. Tidak langsung algoritmik, tetapi dapat meningkatkan metrik keterlibatan dengan mendorong pendengar untuk menonton dan menyimpan.
Konsep teknis
Eksplorasi vs eksploitasi
Kompensasi BaRT antara menunjukkan konten yang Anda sukai (eksploitasi) dan menguji konten baru untuk mempelajari preferensi Anda (eksploitasi). Pengguna baru mendapatkan lebih banyak eksplorasi; pengguna yang sudah mapan mendapatkan lebih banyak eksploitasi.
Masalah awal dingin
Tantangan merekomendasikan musik untuk seniman baru atau pengguna baru yang tidak memiliki riwayat mendengarkan. Analisis audio membantu memecahkan hal ini dengan memungkinkan rekomendasi kesamaan suara tanpa data perilaku.
Strategi Epsilon-bercenda
Algoritma khusus yang digunakan BaRT untuk menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi. Sebagian besar waktu itu dieksploitasi (menunjukkan rekomendasi kepercayaan tinggi); terkadang ia mengeksplorasi (menunjukkan rekomendasi yang tidak pasti untuk mengumpulkan data).
Bandit kontekstual
BaRT adalah sistem bandit kontekstual yang mempertimbangkan konteks pengguna (waktu hari, perangkat, aktivitas baru-baru ini) ketika membuat rekomendasi.
Spektrogram
Sebuah representasi visual dari frekuensi suara dari waktu ke waktu. CNN Spotify menganalisis spektrogram untuk mengekstrak fitur audio dari bentuk gelombang mentah.
Mikrogena
Sebuah klasifikasi sub-genre yang granular digunakan untuk personalisasi. Spotify mempertahankan taksonomi mikro genres yang besar berdasarkan pola mendengarkan dan karakteristik audio.
Segmen pendengar
Pendengar aktif
Pendengar yang sengaja mencari musik Anda dari sumber aktif (profil artis, halaman rilis, daftar puter pribadi, pencarian) dalam 28 hari terakhir.
Pendengar aktif bulanan
Subset dari pendengar bulanan yang sengaja streaming dari sumber aktif, bukan hanya daftar puterannya pasif atau paparan Radio.
Pendengar yang terprogram
Pendengar yang telah mendengar musik Anda melalui daftar lagu algoritmik atau editorial tetapi tidak secara aktif mencari Anda.
Konsep platform
Aturan 30 detik
Sebuah aliran hanya menghitung ke royalti dan keterlibatan metrik jika pendengar memainkan lagu selama 30 detik atau lebih. Melompat sebelum 30 detik tidak menghasilkan pendapatan dan mengirim sinyal negatif. Penjelas lengkap →
Perbatasan aliran 1.000
Pada tahun 2024, trek harus mengumpulkan 1.000 aliran dalam periode 12 bulan untuk menghasilkan royalti.
Indeks popularitas
Skor 0-100 Spotify menugaskan setiap lagu dan artis berdasarkan kecepatan streaming terbaru. Skor yang lebih tinggi menunjukkan pertumbuhan yang lebih cepat relatif terhadap rata-rata platform. Penjelas lengkap →
Profil rasa
Spotify membangun model algoritma untuk setiap pengguna berdasarkan riwayat mendengarkan, menyimpan, melewatkan, dan aktivitas playlist.