Bij Spotify willen we elke gebruiker een goede en unieke ervaring bieden. We willen iedereen helpen nieuwe favorieten te ontdekken en de horizon te verbreden. Elke luisteraar is anders, en daarom worden de Spotify-ervaring en veel van onze aanbevelingen gepersonaliseerd. Als we onze luisteraars vragen wat ze leuk vinden aan Spotify, noemen de meesten onze personalisatie als beste kenmerk. Misschien vraag je je af hoe we de aanbevelingen in Home, playlists, zoekresultaten en andere gedeelten van de service genereren. Daar geven we graag meer uitleg over.
Bij Spotify zetten we mensen en technologie in om relevante aanbevelingen te bieden. Sommige aanbevelingen zijn gebaseerd op selectie door editors, zoals een pop-playlist die is gemaakt door muziek-editors. Andere aanbevelingen stemden we af op de unieke smaak van een luisteraar. Denk aan een gepersonaliseerde playlist op basis van onze algoritmen ontwikkeld door experts.
We vinden dat aanbevelingen niet alleen moeten optimaliseren voor de volgende klik, maar met je smaak mee moeten veranderen. We hebben speciale teams die ervoor zorgen dat je aanbevelingen echte betrokkenheid mogelijk maken en zinvolle connecties stimuleren. We verbeteren onze aanbevelingssystemen voortdurend om ervoor te zorgen dat je relevante en leuke content aangeboden krijgt.
Editors van Spotify gebruiken data-inzichten, hun intuïtie en kennis van culturele trends om content zodanig te plaatsen dat deze het meest aanslaat bij fans over de hele wereld. Ze maken doordachte selecties, bijvoorbeeld in playlists, om content op Spotify aan te bevelen. Onze editors van over de hele wereld beschikken over uitgebreide kennis van lokale muziek en cultuur, waardoor ze programmeringsbeslissingen kunnen nemen met de beste luisterervaring in gedachten.
Spotify biedt op algoritmen gebaseerde aanbevelingen die relevant, uniek en specifiek zijn voor elke gebruiker. Onze algoritmen selecteren en ordenen content in de Spotify-ervaring van elke luisteraar, inclusief Zoeken, Home en gepersonaliseerde playlists.
Onze algoritmen gebruiken verschillende soorten invoer om deze aanbevelingen te geven. Het belang van deze soorten invoer kan in de loop van de tijd veranderen, afhankelijk van hoe je Spotify gebruikt. We vinden je smaakprofiel de belangrijkste invoer voor het bieden van de beste gebruikerservaring. Hieronder vind je meer informatie over de belangrijkste soorten invoer en hoe ze werken.
Terwijl je Spotify gebruikt, beïnvloeden acties zoals zoeken, luisteren, overslaan of opslaan in je bibliotheek onze interpretatie van je smaak. Dit noemen we je smaakprofiel. Het geeft onze algoritmen een indicatie van waarin je geïnteresseerd bent en hoe je graag luistert.
Aanbevelingen worden ook gebaseerd op de informatie die je met Spotify deelt, zoals je algemene locatie (niet nauwkeurig), je taal, je leeftijd en wie je volgt. Deze informatie geeft onze algoritmen signalen over de onderwerpen die je interesseren of welke artiesten je wilt volgen.
Onze algoritmen analyseren trends en de algemene voorkeuren en gedragingen van gebruikers om de aanbevelingen te verbeteren voor iedereen. Wanneer gebruikers vergelijkbare acties ondernemen voor bepaalde content, krijgen onze algoritmen meer informatie over hoe mensen ermee kunnen omgaan.
Onze algoritmen houden rekening met de kenmerken van de content, zoals het genre, de releasedatum, de podcastcategorie, enz. Zo kunnen we bepalen welke content vergelijkbare kenmerken heeft en mogelijk door vergelijkbare luisteraars leuk wordt gevonden.
We evalueren welke impact ons platform heeft op makers, luisteraars en community's. Spotify doet er alles aan om te zorgen voor passende veiligheidsmaatregelen en processen, waaronder maatregelen om blootstelling aan schadelijke content te voorkomen. We nemen onze verantwoordelijkheid voor algoritmen serieus. Daarom werken onze beleids-, product- en researchteams nauw samen en raadplegen we externe experts, onder meer van de Spotify Safety Advisory Council.
De regels van het Spotify-platform gelden voor alle content op het platform, inclusief aanbevolen content. Deze regels zijn opgesteld door een intern team met input van veel verschillende externe experts. Als we content die mogelijk onze regels schendt ontdekken, controleren we of de content aan ons beleid voldoet en nemen we passende maatregelen. Een van de mogelijke maatregelen is het voorkomen dat de niet-toegestane content wordt aanbevolen.
Je aanbevelingen worden constant beïnvloed door hoe je naar content luistert op Spotify. Hoe meer je naar content die je leuk vindt luistert en hoe meer je de app gebruikt, hoe beter je aanbevelingen waarschijnlijk bij je passen.
We bieden ook manieren om je aanbevelingen te beïnvloeden en hier feedback op te geven, zodat je minder van een bepaald iets te zien krijgt. Hieronder staan een paar voorbeelden:
In sommige gevallen kun je je aanbevelingen ook ordenen en filteren op basis van wat je het liefst wilt zien. Je kunt bijvoorbeeld je Home filteren op alleen podcasts of alleen muziek.
Spotify geeft bij het aanbevelen van content prioriteit aan de tevredenheid van luisteraars. In bepaalde gevallen kunnen commerciële overwegingen, zoals de kosten van content en of we er geld mee kunnen verdienen, onze aanbevelingen beïnvloeden. Zo geeft Discovery Mode artiesten en labels de mogelijkheid om nummers aan te wijzen die voor hen het belangrijkst zijn. Ons systeem voegt die aanwijzing toe aan de algoritmen die de content voor persoonlijke luistersessies bepalen. Wanneer een artiest of label Discovery Mode aanzet voor een nummer, brengt Spotify commissie in rekening voor streams van dat nummer in gedeelten van het platform waarin Discovery Mode actief is. Discovery Mode is niet actief in playlists van onze editors. Zo wordt de kans groter dat de geselecteerde nummers worden aanbevolen, maar dit kunnen we niet garanderen. We raden alleen nummers aan waarvan de kans groot is dat luisteraars ze leuk vinden. Zoals bij alle aanbevelingen registreren we het als een luisteraar niks doet met een nummer, waaronder nummers in Discovery Mode, en houden we hier rekening mee bij nieuwe aanbevelingen.