協調フィルタリングは、Spotifyの「Fans Also Like」のおすすめや、「Discover Weekly」の多くの部分を支える技術です。あなたの音楽がどのようなサウンドであるかを分析するのではなく、リスナーが何をしているかを分析します。
核となる考え方はシンプルです。もしAアーティストを愛する人々がBアーティストも保存する傾向があるなら、Spotifyはそのアーティストがジャンル的に同一でなくても隣接していると見なします。
概念的な仕組み
Spotifyは大規模な行動を観察し、リスナーを好みの近隣グループに分類します。リスナーがその近隣グループと一貫して関与すると、Spotifyはそのグループ内の人々が保存したり、リピートしたり、プレイリストに追加したりする他のトラックを推奨します。
実際には、これはあなたのトラックが、隣接するアーティストをすでに気に入っている新しいリスナーに推奨される可能性が高まることを意味します。
協調フィルタリングが重視するシグナルは？
Spotifyはユーザーに曲の評価を求めることはありません。代わりに、暗黙的なフィードバックから好みを推測します。
| シグナル | Spotifyが得る情報 |
|---|---|
| ライブラリに保存 | 強力な「いいね」と将来の意図 |
| プレイリストへの追加 | 実際のリスニングループにおけるコンテキスト適合性 |
| リピート再生 | 深い親和性 |
| 最後まで再生 | セッションへの適合性 |
| 早期スキップ | ミスマッチと拒否 |
協調フィルタリングは、多くのリスナーにわたってこれらのパターンが繰り返されることに基づいています。単一の保存は重要ではありません。似たようなファンの保存のクラスターが重要になります。
アーティストにとっての意味
協調フィルタリングはオーディエンスの重複と明確さに報います。
- もしあなたのリスナーが認識可能な隣接アーティストも聴いているなら、Spotifyはそれらのアーティストのファンにあなたを推薦するための明確な道筋を得ます。
- もしあなたのストリームがランダムまたはミスマッチなリスナーからのものである場合、アルゴリズムは弱くノイズの多い関連性を学習します。
Tip 隣接アーティストのファンをターゲットにし、ストリームよりも保存を優先し、一貫したサウンドの世界の中でリリースを行いましょう。
よりクリーンな協調フィルタリングのデータを構築するための実践的なテコは3つあります。第一に、隣接アーティストの実際のファンに届くマーケティングを通じて適切なリスナーをターゲットにすること。第二に、最も明確なシグナルである保存とプレイリストへの追加を優先すること。第三に、Spotifyがあなたをより確信を持って配置できるように、一貫したサウンドの世界の中でリリースを続けることです。
協調フィルタリングとオーディオ分析の違い
オーディオ分析は、Spotifyがまだ履歴のない新しい曲を配置するのに役立ちます。協調フィルタリングは、十分な人々が関与した後に引き継がれます。
キャリアの初期段階にある場合、両方が重要です。オーディオ分析は初期の試聴機会をもたらします。協調フィルタリングは、試聴が成功した場合にスケールアップへと転換させます。
オーディオ側の詳細については、How Spotify Audio Analysis Worksを参照してください。