Memahami rekomendasi di Spotify

Bagaimana cara kerja rekomendasi Spotify?

Di Spotify, kami ingin menciptakan pengalaman yang menyenangkan dan unik bagi setiap pengguna. Tujuan kami adalah untuk menghubungkan semua pengguna dengan konten yang mereka sukai dan membantu mereka menemukan konten baru. Tidak ada dua pendengar yang sama, jadi sebagian besar rekomendasi kami dan pengalaman Spotify setiap orang dipersonalisasi. Saat ditanya apa yang paling disukai dari Spotify, sebagian besar pendengar menyebutkan bahwa fitur personalisasi kami adalah fitur favorit mereka. Anda mungkin penasaran bagaimana kami menghasilkan rekomendasi ini di seluruh feed Home, playlist, hasil pencarian, atau bagian lain dari layanan, jadi kami ingin membantu mengungkap cara kerjanya.

Di Spotify, manusia dan teknologi bekerja sama untuk memberikan rekomendasi yang relevan. Beberapa rekomendasi didasarkan pada kurasi editorial, misalnya playlist pop dibuat oleh editor musik. Rekomendasi lainnya disesuaikan dengan selera unik setiap pendengar, misalnya playlist yang dipersonalisasi didukung oleh algoritma kami yang dirancang para pakar.

Kami percaya rekomendasi seharusnya tidak hanya dioptimalkan untuk lagu berikutnya, tetapi juga berevolusi dengan selera Anda. Kami memiliki tim khusus yang bertugas memastikan rekomendasi Anda memungkinkan keterlibatan nyata dan mengembangkan hubungan yang berarti. Kami selalu berupaya meningkatkan sistem rekomendasi untuk memastikan tampilan konten yang relevan dan menyenangkan bagimu.

Kurasi editorial

Editor di Spotify memakai wawasan data, pendengaran yang tajam, dan pemahaman tentang tren budaya untuk menempatkan konten di bagian yang paling mungkin untuk menarik perhatian penggemar di seluruh dunia. Mereka memakai kurasi yang cermat untuk merekomendasikan konten di Spotify, misalnya dalam playlist editorial. Di seluruh dunia, editor di Spotify memiliki pengetahuan yang luas tentang musik dan budaya lokal, sehingga mereka bisa membuat keputusan pemrograman dengan mempertimbangkan pengalaman terbaik bagi pendengar.

Rekomendasi yang dipersonalisasi

Spotify menawarkan rekomendasi algoritmis yang relevan, unik, dan spesifik untuk setiap pengguna. Algoritma kami memilih dan mengurutkan konten di seluruh pengalaman Spotify pendengar, termasuk di Cari, Home, dan playlist yang dipersonalisasi.

Untuk membuat rekomendasi ini, algoritma kami mengandalkan sejumlah input. Pentingnya input ini bisa bervariasi dari waktu ke waktu, tergantung pada setiap penggunaan Anda di Spotify. Kami percaya profil selera Anda adalah input terpenting untuk membuat pengalaman pengguna yang terbaik secara keseluruhan. Di bawah ini, Anda akan menemukan detail lebih lanjut tentang input yang paling signifikan dan cara kerjanya.

"Profil selera"

Saat Anda berinteraksi dengan Spotify, tindakan seperti mencari, mendengarkan, melewati, atau menyimpan ke Koleksi Kamu akan memengaruhi interpretasi kami tentang selera Anda. Kami menyebutnya "profil selera", dan ini memberikan indikasi ke algoritma kami tentang musik yang Anda minati dan cara mendengarkan yang Anda sukai.

• Contoh: Jika Anda mendengarkan artis tertentu, kami mungkin akan merekomendasikan lebih banyak lagu dari artis tersebut.
• Contoh: Playlist Release Radar kami merekomendasikan rilis terbaru yang menurut kami akan Anda sukai berdasarkan musik serupa yang pernah Anda dengarkan.
• Contoh: Jika Anda mendengarkan podcast olahraga, kami mungkin akan merekomendasikan podcast olahraga lainnya kepada Anda.

Informasi yang kamu bagikan kepada kami

Rekomendasi juga didasarkan pada informasi yang Anda bagikan kepada Spotify, seperti lokasi umum (perkiraan), bahasa, dan usia Anda serta siapa yang Anda ikuti. Hal ini memberikan petunjuk kepada algoritma kami tentang topik yang Anda minati atau artis yang ingin Anda ikuti perkembangannya.

• Contoh: Jika Anda mengikuti podcast tertentu, kami mungkin merekomendasikan episode dari podcast tersebut.
• Contoh: Jika Anda memilih bahasa Jerman sebagai bahasa Anda di Spotify, kami mungkin akan merekomendasikan podcast berbahasa Jerman.

Tren

Algoritma kami mempertimbangkan tren serta selera dan perilaku umum pengguna untuk meningkatkan rekomendasi bagi semua orang. Saat pengguna melakukan tindakan yang mirip pada konten tertentu, algoritma kami akan mendapat lebih banyak informasi tentang cara pengguna mungkin ingin berinteraksi dengan konten tersebut.

• Contoh: Kalau banyak pengguna berinteraksi dengan hasil pencarian tertentu (misalnya, lagu atau podcast), kami mungkin akan merekomendasikan hasil tersebut kepada pengguna lain yang mencari hal yang mirip.

Informasi tentang konten

Algoritma kami mempertimbangkan karakteristik konten itu sendiri, seperti genre, tanggal rilis, kategori podcast, dsb. Hal ini memungkinkan kami untuk mengidentifikasi konten yang memiliki karakteristik yang mirip dan mungkin dinikmati oleh pendengar yang mirip.

• Contoh: Jika Anda banyak mendengarkan musik pop, kami mungkin akan merekomendasikan lagu pop lain yang mirip.
• Contoh: Jika Anda mendengarkan banyak buku audio kriminal, kami mungkin merekomendasikan buku audio kriminal lainnya.

Keamanan pendengar

Sebagai platform, kami mengevaluasi dampak yang kami timbulkan terhadap kreator, pendengar, dan masyarakat luas. Spotify berupaya memastikan bahwa semua prosedur dan proses keamanan yang tepat telah dijalankan, termasuk prosedur untuk mencegah paparan konten berbahaya. Kami melaksanakan tanggung jawab algoritmis secara serius dan menyelaraskan kerja tim kebijakan, produk, dan riset, serta berkonsultasi dengan pakar eksternal seperti Spotify Safety Advisory Council.

Aturan Platform Spotify berlaku untuk semua konten di platform, termasuk konten yang direkomendasikan. Aturan ini dikembangkan oleh tim internal dengan mempertimbangkan saran dari banyak pakar luar. Saat kami mengetahui ada konten yang berpotensi melanggar, konten tersebut akan diperiksa kesesuaiannya dengan kebijakan kami, dan tindakan yang sesuai akan diambil. Tindakan tersebut termasuk, misalnya, membatasi konten yang melanggar tersebut agar tidak direkomendasikan.

Bagaimana Anda bisa memengaruhi rekomendasi Anda?

Rekomendasi Anda secara konstan dipengaruhi oleh interaksi Anda dengan konten di Spotify. Makin sering Anda mendengarkan konten yang Anda sukai dan makin sering Anda berinteraksi dengan app, kami akan makin yakin bahwa Anda akan menyukai rekomendasi Anda.

Kami juga menawarkan cara yang bisa Anda pakai untuk memberikan pengaruh dan umpan balik tentang konten yang muncul dalam rekomendasi Anda dan mengurangi konten tertentu. Beberapa contoh tercantum di bawah ini:

• Kecualikan dari profil selera: Jika Anda mengecualikan playlist dari profil selera Anda, playlist tersebut akan memiliki pengaruh yang lebih kecil pada rekomendasi Anda di masa mendatang.
• Memberikan umpan balik tentang rekomendasi: Jika Anda mengetuk [tidak tertarik/jempol ke bawah] pada rekomendasi di Spotify, Anda akan diberi lebih sedikit rekomendasi yang mirip dengan rekomendasi tersebut.
• Filter konten eksplisit: Jika Anda menonaktifkan konten eksplisit, setiap konten yang memiliki tag eksplisit akan berwarna abu-abu dan Anda tidak akan bisa memutarnya.

Dalam kasus tertentu, Anda juga bisa mengatur dan memfilter rekomendasi Anda berdasarkan apa yang paling ingin Anda lihat. Misalnya, Anda dapat memfilter halaman Home agar hanya melihat podcast, atau hanya melihat musik.

Apa pengaruh pertimbangan komersial terhadap rekomendasi?

Spotify memprioritaskan kepuasan pendengar saat merekomendasikan konten. Dalam kasus tertentu, pertimbangan komersial, seperti biaya konten atau apakah kami bisa memonetisasinya, mungkin memengaruhi rekomendasi kami. Misalnya, Discovery Mode memberikan kesempatan kepada artis dan label untuk mengidentifikasi lagu yang menjadi prioritas mereka, dan sistem kami akan menambahkan sinyal tersebut ke algoritma yang menentukan konten untuk sesi mendengarkan yang dipersonalisasi. Kalau artis atau label mengaktifkan Discovery Mode untuk sebuah lagu, Spotify akan mengenakan komisi untuk streaming lagu tersebut di area platform tempat Discovery Mode aktif (Discovery Mode tidak aktif di playlist editorial kami). Sinyal ini meningkatkan kemungkinan lagu yang dipilih untuk direkomendasikan, tetapi tidak menjaminnya. Kami hanya merekomendasikan lagu yang kemungkinan besar akan disukai pendengar. Seperti halnya semua rekomendasi, kami mencatat saat pendengar tidak terlibat dengan lagu, termasuk lagu dalam Discovery Mode, dan mempertimbangkan hal ini saat menentukan lagu yang akan direkomendasikan di masa mendatang.