На днях я наткнулся на интервью с руководителем Яндекс.Музыки Александрой Сагалович и главным экспертом по рекомендациям Александром Сафроновым, и они рассказали много интересного о работе алгоритмов в сервисе. Раньше я был скептически настроен по отношению к алгоритмам Яндекс.Музыки, будучи преданным поклонником Spotify, но они смогли изменить мое мнение, представив Мою волну - систему рекомендаций, которая точно знает, какую музыку мне нравится.
Одним из важных открытий для меня было то, что Моя волна - это не просто ограниченный плейлист, а бесконечный поток музыки. Даже если я перезапускаю его каждые 20-30 минут, каждый раз я слышу совершенно новые треки. Еще одна интересная особенность Моей волны заключается в том, что она способна поддерживать и продвигать малоизвестных и начинающих исполнителей. Я сам заметил, что недавно я начал добавлять и лайкать музыку музыкантов, которых раньше никогда не слышал, и оказывается, это не единичный случай - есть реальные примеры того, как исполнители получают миллионы слушателей всего за месяц.
Интересно узнать, что два года назад рекомендации Яндекс.Музыки использовали около половины пользователей, а сейчас этот показатель превысил 78%. Команда Яндекс.Музыки также активно отслеживает, как пользователи лайкают музыку в Моей волне, и чем больше люди выражают свои предпочтения, тем лучше работают рекомендации.
Интересно, что геопозиция не является основным фактором в подборе рекомендаций. Конечно, она имеет некоторое значение, но гораздо важнее то, как мы себя ведем внутри сервиса и какие предпочтения мы проявляем. Нейросеть - это только часть алгоритма, используемого Яндекс.МузыкНа днях мне попалось интервью с руководителем Яндекс.Музыки Александрой Сагалович и главным специалистом по рекомендациям Александром Сафроновым, и я узнал много интересного о нейромаркетинге и их работе в этой области. Оказывается, Яндекс.Музыка применяет нейромаркетинговые подходы для более эффективного продвижения своих услуг и привлечения пользователей.
Одним из ключевых аспектов, о котором говорили в интервью, была значимость понимания психологии потребителей. Александра Сагалович подчеркнула, что чтобы создать уникальный пользовательский опыт, важно знать, что интересует людей, какие эмоции вызывают различные варианты продуктов или услуг. Такой анализ позволяет Яндекс.Музыке создавать персонализированные рекомендации и предлагать пользователям именно то, что им действительно интересно.
Одной из самых интересных деталей, которые я узнал, было то, что Яндекс.Музыка использует нейромаркетинговые исследования, чтобы изучать реакцию людей на музыку и аудио контент. Это помогает им оптимизировать свои рекомендации и создавать плейлисты, которые вызывают определенные эмоции и настроение у слушателей.
Александр Сафронов рассказал о важности многоканального подхода в нейромаркетинге. Яндекс.Музыка активно применяет анализ данных и машинное обучение для сбора информации о предпочтениях пользователей и создания индивидуальных рекомендаций. Они также используют нейрофизиологические методы, такие как измерение электроэнцефалограммы (ЭЭГ), чтобы изучать реакцию мозга на музыку и анализировать эмоциональные состояния пользователей.
В целом, интервью подчеркнуло важность нейромаркетинга в современной индустрии музыкальных стриминговых сервисов. Он позволяет лучше понимНа The Flow недавно появилось интервью с руководителем Яндекс.Музыки Александрой Сагалович и главным специалистом по рекомендациям Александром Сафроновым. Я с интересом прочитал это интервью, поскольку еще несколько лет назад я был преданным пользователем Spotify и не верил в эффективность алгоритмов Яндекс.Музыки. Однако ребята сделали то, что мне показалось настоящим чудом: систему рекомендаций под названием "Моя волна"
