Как платформы создают для вас рекомендации? Как они продвигают артиста?
Коллаборации и фиты
В первую очередь, алгоритм смотрит с кем артист записывал фит до этого. После чего переключается на артиста с которым был фит и смотрит его коллаборации. Тем самым, алгоритм собирает наиболее похожих и близких артистов.
Допустим вы слушаете «масло чёрного тмина», то вам в рекомендациях выйдет Хаски, затем Andy Panda и артисты с которыми у них были коллаборации.
Сами слушатели определяют работу алгоритма
Допустим вы слушаете T-Fest и затем сами переключаете на Скриптонита, алгоритм это считывает. Чем больше таких переключений с T-Fest на Скриптонита будет от других пользователей, тем чаще он будет рекомендовать слушателям T-Fest’а творчество Скриптонита.
Также, если вы включаете определенную песню сразу же после того как включили телефон и повторяете это действие несколько раз, то алгоритм считает, что это песня у вас на репите и будет рекомендовать другие треки автора.
Анализ песни
У каждой песни есть свой код внутри алгоритма. В котором учитывается темп, длина трека, танцевальный трек или нет, громкость и так далее. Благодаря этим данным, алгоритм находит схожие треки по похожим параметрам и рекомендует слушателю.
Интернет
Все, что находится в интернете про артиста, также влияет на рекомендации. Алгоритм смотрит на все сайты, все новости про артиста и особенно на имена которые появляются в одной статье про артиста. Чем больше артист взаимодействует с общей аудиторией другого артиста, тем чаще он будет появляться у его слушателей.
Достаточно всего 30 секунд, чтобы алгоритм засчитал ваше прослушивание и начал свою работу по поиску рекомендаций.
Сами платформы заставляют нас слушать больше новой музыки. Чем больше мы слушаем новых артистов, тем чаще алгоритм будет выдавать вам неизвестных исполнителей. Spotify больше всего занимается таким распространением новых артистов. Площадка даёт вам много новой музыки и собирает все это в плейлисты для удобства.