Безлимитные релизы, 1200+ площадок. Создать аккаунт

Как стриминговые сервисы рекомендуют песни новым слушателям

На что смотрят рекомендательные системы Spotify, Яндекс Музыки и YouTube: поведение слушателей, звук, метаданные, контекст и на что ты можешь повлиять.

4 мин чтения

Нет одного алгоритма, который решает, как стриминговые сервисы рекомендуют песни. На каждой площадке одновременно работают несколько рекомендательных систем: главная страница, персональные миксы и потоки вроде «Моей волны», радио, автовоспроизведение, плейлисты для открытий. В деталях они различаются, но все ищут ответ на один вопрос: кому эта песня, скорее всего, понравится следующему? Понимать, как они на него отвечают, полезнее любых слухов о секретных приёмах.

Три вида информации

Рекомендательные системы опираются в основном на три источника.

  1. Поведение слушателей. Самый важный. Если многие, кто слушает артиста А, слушают и тебя, система делает вывод, что твоё место где-то рядом с артистом А. Такой подход сравнивает слушателей, а не звук, и именно поэтому твоих «соседей» определяет твоя аудитория.
  2. Сам звук. Сервисы анализируют аудио: темп, энергию, инструменты, есть ли вокал, общее настроение. Это помогает новой песне почти без истории прослушиваний найти стартовую точку.
  3. Текст и метаданные. Жанр, язык, указанные соавторы, названия плейлистов, в которые попадает песня, а иногда и то, что пишут о музыке в других местах. Трек, который раз за разом оказывается в плейлистах с названием «ночная дорога», кое-что сообщает системе.

Сверху добавляется контекст: время суток, устройство, что человек слушал минуту назад. Один и тот же слушатель получает разные подсказки в понедельник утром и в субботу ночью.

Сигналы «это стоит услышать большему числу людей»

Ни одна площадка не раскрывает, сколько весит каждый сигнал, поэтому считай это общей картиной, а не формулой.

Сигналы, которые обычно работают в твою пользу:

  • прослушивание до конца или почти до конца
  • сохранение песни или добавление в личный плейлист
  • возвращение того же человека к песне в течение нескольких дней
  • переход в твой профиль, подписка, прослушивание других песен
  • репосты и отправка друзьям

Сигналы, которые работают против:

  • пропуск в первые секунды
  • «скрыть песню» или «не предлагать этого артиста»
  • удаление из плейлиста вскоре после добавления

Поведение одного слушателя мало что значит. Важна общая картина по многим слушателям в сравнении с похожими песнями.

Как новая песня получает первый шанс

Свежий релиз стартует почти без данных. Обычно системы начинают с людей, которые уже с тобой связаны: подписчиков, слушателей прошлых песен, поклонников артистов с пересекающейся аудиторией. Звук и метаданные подсказывают, где ещё можно попробовать.

Если первая группа реагирует хорошо, круг расширяется. Если пропускает, рост замедляется или останавливается. Поэтому первые слушатели так важны, включая тех, кого ты сам приводишь из соцсетей. Они тоже становятся сигналами.

Возьмём вымышленного лоу-фай продюсера Тимура Лиса. Он кидает новый трек в большой чат друзей, которые слушают в основном жёсткий рэп. Те из вежливости нажимают «play», пропускают через двадцать секунд и больше не возвращаются. Система узнаёт, что трек плохо заходит любителям рэпа. Это правда, но толку от неё никакого. Если поделиться треком в сообществах музыки для учёбы и отдыха, с меньшим, но подходящим кругом людей, система получит правильных соседей.

Та же логика объясняет вред накруток. Боты и фермы прослушиваний опасны не только удалением релиза. Они учат систему, что твоя музыка нужна слушателям, которых не существует или которым всё равно.

Почему помогают регулярные релизы

Каждый релиз добавляет данных о том, кто твои слушатели. Артист, который выпускается регулярно, даёт рекомендательным системам больше шансов проверить, научиться и расширить круг. Подписчики видят новые релизы в персональных подборках, а долгие паузы ослабляют эту связь.

Старые песни тоже выигрывают. Когда новый релиз приводит людей в профиль, часть из них идёт дальше по каталогу, и эти песни снова начинают рекомендоваться.

Но регулярность не означает количество. Выпускать слабые песни каждую неделю, чтобы «кормить» алгоритм, значит собирать пропуски, а пропуски тоже считаются сигналом. Ровный ритм песен, в которые ты веришь, работает лучше потока.

На что ты действительно можешь повлиять

  • Точные метаданные. Правильный жанр, правильный язык, корректно указанные соавторы. Ошибка в языке может отправить песню людям, которые её не понимают.
  • Первые секунды. Быстро переходи к интересному. Долгое тихое вступление провоцирует ранние пропуски.
  • Правильная первая аудитория. Делись там, где уже собираются люди, которым песня понравится. Проси поклонников сохранить её и добавить в плейлисты, а не гонять по кругу с выключенным звуком.
  • Коллаборации. Правильно указанный фит соединяет твоих слушателей со слушателями другого артиста.
  • Подача в редакцию. Если площадка позволяет, отправляй неизданную песню редакторам заранее, до даты релиза.

Мифы, на которые можно не обращать внимания

Выпуск в «волшебную» минуту, повторная загрузка одной и той же песни, ключевые слова в названии, просьбы слушать трек без остановки. Ни за одним из этих советов нет доказательств, а некоторые нарушают правила площадок. Единственный надёжный способ остаётся прежним: хорошая песня перед правильными людьми.

Безлимитные релизы, 1200+ площадок

Создай аккаунт, выбери тариф и загрузи музыку. На любом тарифе релизы без ограничений, права остаются у тебя.

Создать аккаунт