En Spotify, queremos crear experiencias asombrosas y únicas para cada usuario. Nuestro objetivo es conectar a todas las personas con lo que les gusta y ayudarlas a descubrir algo nuevo. No hay dos oyentes iguales, por lo que la experiencia de Spotify de cada uno, y muchas de nuestras recomendaciones, son personalizadas. Cuando se les pregunta qué les gusta de Spotify, la mayoría de los oyentes nombran nuestra personalización como su función principal. Puede que te preguntes cómo generamos estas recomendaciones en el feed del inicio, las playlists, los resultados de búsqueda u otras partes del servicio, y queremos ayudar a romper el mito de cómo funcionan.
En Spotify, las personas y la tecnología trabajan juntas para ofrecer recomendaciones relevantes. Algunas recomendaciones se basan en la selección editorial, como una playlist de música pop creada por editores musicales. Otras recomendaciones se adaptan al gusto único de cada oyente, como una playlist personalizada impulsada por nuestros algoritmos diseñados por expertos.
Creemos que las recomendaciones no deberían limitarse a optimizarse para el siguiente clic, sino evolucionar con tus gustos. Contamos con equipos dedicados que garantizan que tus recomendaciones permitan una interacción real y contribuyan a conexiones significativas. Trabajamos de forma constante en la mejora de nuestros sistemas de recomendaciones para asegurarnos de que te mostramos contenido relevante y agradable.
Los editores en Spotify utilizan datos estadísticos, oídos afinados y una comprensión de las tendencias culturales para ubicar el contenido donde tiene más probabilidades de ser relevante para fans de todo el mundo. Realizan una selección minuciosa para recomendar contenido en Spotify, como en las playlists editoriales. Nuestros editores alrededor del mundo saben todo acerca de música y cultura local, lo que les permite tomar sus decisiones de programación teniendo en cuenta las mejores experiencias de los oyentes.
Spotify ofrece recomendaciones algorítmicas que son relevantes, únicas y específicas para cada usuario. Nuestros algoritmos seleccionan y ordenan contenido a través de la experiencia de Spotify de cada oyente, incluso en la sección de búsqueda, el inicio y las playlists personalizadas.
Para hacer estas recomendaciones, nuestros algoritmos se basan en una serie de fuentes de información. La importancia de estas fuentes puede variar con el tiempo, según el uso individual que le des a Spotify. Creemos que tu perfil de gustos es la más importante para crear la mejor experiencia de usuario a nivel general. A continuación, encontrarás más información sobre las fuentes de información más significativas y cómo funcionan.
A medida que interactúas con Spotify, las acciones como buscar, escuchar, saltar o guardar en Tu biblioteca influyen en nuestra interpretación de tus gustos. A esto lo llamamos tu "perfil de gustos", y les da a nuestros algoritmos una indicación de lo que te interesa y cómo te gusta escuchar contenido.
Nuestros algoritmos tienen en cuenta las tendencias y los gustos y comportamientos generales de los usuarios para mejorar las recomendaciones para todas las personas. Cuando los usuarios realizan acciones similares con determinado contenido, nuestros algoritmos tienen más información sobre cómo las personas podrían querer interactuar con él.
Nuestros algoritmos tienen en cuenta las características del propio contenido, como su género, fecha de lanzamiento, categoría de podcast, etc. Esto nos permite identificar qué contenidos tienen características similares y podrían gustarles a oyentes parecidos.
Como plataforma, evaluamos el impacto que tenemos en los creadores, los oyentes y las comunidades. Spotify trabaja para garantizar que haya medidas y procesos de seguridad adecuados, incluidas las medidas para evitar la exposición a contenido inapropiado. Nos tomamos en serio la responsabilidad algorítmica y colaboramos con los equipos de políticas, producto e investigación. Además, consultamos con expertos externos, como el Spotify Safety Advisory Council.
Las Reglas de la Plataforma de Spotify se aplican a todo el contenido de la plataforma, incluido el contenido recomendado. Estas reglas fueron elaboradas por equipos internos con asesoría de una amplia gama de expertos externos. Cuando notamos que hay contenido que puede infringir las reglas, ese contenido se revisa según nuestras políticas y luego se toman las medidas adecuadas. Estas acciones incluyen, por ejemplo, restringir el contenido infractor para que no sea recomendado.
Lo que influencia tus recomendaciones de forma constante es tu interacción con el contenido en Spotify. Cuanto más escuches el contenido que te gusta y más interactúes con la aplicación, más creemos que disfrutarás de tus recomendaciones.
También ofrecemos maneras para que puedas participar y darnos tu opinión sobre lo que aparece en tus recomendaciones, así como ver menos de algún contenido en particular. Algunos ejemplos se describen a continuación:
En algunos casos, también puedes organizar y filtrar las recomendaciones según lo que más quieras ver. Por ejemplo, puedes filtrar tu página de inicio para ver solo podcasts o solo música.
Spotify prioriza la satisfacción de los oyentes a la hora de recomendar contenido. En algunos casos, las consideraciones comerciales, como el costo del contenido o la posibilidad de monetizarlo, pueden influir en nuestras recomendaciones. Por ejemplo, Discovery Mode les ofrece a los artistas y a los sellos discográficos la oportunidad de identificar canciones que son una prioridad para ellos, y nuestro sistema agregará esa señal a los algoritmos que determinan el contenido de las sesiones de reproducción personalizadas. Cuando un artista o sello discográfico activa Discovery Mode para una canción, Spotify cobra una comisión sobre las reproducciones de esa canción en las áreas de la plataforma donde Discovery Mode está activo (Discovery Mode no está activo en nuestras playlists editoriales). Esta señal aumenta la probabilidad de que se recomienden las canciones seleccionadas a los oyentes, pero no garantiza que suceda. Solo recomendamos canciones con altas probabilidades de que los oyentes las disfruten. Como con todas las recomendaciones, observamos cuando un oyente no interactúa con una canción, incluidas las que aparecen en Discovery Mode, y lo tenemos en cuenta al momento de determinar qué es lo que recomendaremos en el futuro.