Wie funktionieren die personalisierten Spotify-Wiedergabelisten?

March 26, 2024

Spotify ist bekannt für seine große Anzahl an persönlichen Wiedergabelisten. Wer ein Konto hat, erhält täglich aktualisierte Wiedergabelisten. Und das sind nicht nur die üblichen Empfehlungen.

Es gibt eine riesige Menge an Musiklieferungen:

  • Personalisierte Suchergebnisse
  • Personalisierter Browse-Bereich
  • Wiedergabelistenvorschläge und erweiterte Wiedergabelistenfunktion
  • Künstler/Song-Radio und Autoplay-Funktionen
  • Personalisierte redaktionelle Wiedergabelisten
  • Spezielle personalisierte Wiedergabelisten (Your Time Capsule, On Repeat, Repeat Rewind, etc.)
  • Künstler-/Dekaden-/Stimmung-/Genre-Mix-Wiedergabelisten
  • Ihre täglichen Mix-Wiedergabelisten
  • Wöchentliche Wiedergabelisten & Release Radar entdecken

Im Vergleich zu anderen Musikstreaming-Plattformen macht Spotify viel aus seinen Algorithmen und Daten.

Jede dieser Musikempfehlungen wird anhand einer Reihe von Daten erstellt:

  • Demografisches und geografisches Profil
  • Zeitliche Muster
  • Vorlieben für Beliebtheit und Vielfalt
  • Vorlieben für Genre, Stimmung, Stil und Epoche
  • Gespeicherte Songs und Alben und verfolgte Künstler
  • Meistgespielte und bevorzugte Titel und Künstler

Ihr Geschmacksprofil ändert sich, während Sie nach neuer Musik suchen und diese hören, so dass diese algorithmischen Wiedergabelisten Sie erreichen können. Noch interessanter ist, dass, wenn Sie wie Blend sind, diese Wiedergabelisten auch durch die Verwendung von Funktionen für jeden Einzelnen geändert werden, um mehr Musik zu hören.

Aber zurück zum Anfang.

Handverlesen von Menschen

Lange bevor wir uns auf Codes und Berechnungen verließen, wurden die Wiedergabelisten auf den Musikstreaming-Plattformen von Menschen erstellt.

Natürlich dauerte dieser Prozess länger - wie könnte es anders sein? Aber erfahrene Kuratoren von Wiedergabelisten suchten nach Musik, die sie zu großartigen Wiedergabelisten hinzufügen wollten.

Zu diesem Zeitpunkt gab es noch keine 20 Wiedergabelisten für den persönlichen Geschmack, sondern vielleicht eine Handvoll für jedes Genre.

In den Anfängen beschränkte sich das Entdecken von Musik auf handverlesene Wiedergabelisten bei Streaming-Diensten und Musikkanälen im Fernsehen und Radio.

Wenn man sich heute die große Menge an Playlists und täglichen Aktualisierungen ansieht, kann man sich nicht vorstellen, dass Menschen das tun. Deshalb gibt es jetzt einen speziellen Bereich für redaktionelle Playlists, die noch von Hand erstellt werden.

Wie funktionieren die Musikempfehlungen?

Die Musikempfehlung von Spotify funktioniert wie ein Matchmaker. Sie gleicht dein Geschmacksprofil mit der Musik ab, die auf der Plattform vorhanden ist. Das ist ähnlich wie bei TikTok, wo du Videos siehst, die du gut findest.

Obwohl es viele Informationen darüber gibt, wie es funktioniert, sind die Feinheiten der Funktionsweise normalerweise nicht leicht zu finden. Spotify ist nicht der einzige Streaming-Dienst, der einen Teil seiner Algorithmen geheim hält. Deezer, Apple Music, Amazon Music und YouTube haben alle ähnliche Berechnungen, die Empfehlungen liefern.

Benutzervorlieben und Algorithmus

Obwohl die Wiedergabelisten Lieblingssongs, -alben, -künstler und mehr enthalten, haben sie ein bestimmtes Ziel. Das Ziel dieser persönlichen Wiedergabelisten ist die Nutzerbindung. Sie sollen den Nutzer so lange wie möglich auf der Plattform halten.

Die Benutzerbindung generiert Einnahmen. Je mehr Sie hören, desto mehr Geld erhalten Labels, Künstler und Spotify. Während Sie zuhören, sammelt Spotify weitere Hördaten, um seinen Algorithmus weiter zu verbessern. Das maschinelle Lernmodell kombiniert die Ziele von Spotify, um das gewünschte Ergebnis für das Unternehmen und den Nutzer zu erzielen.

Künstler-Metadaten

Jeder Track, den Spotify von Plattenfirmen, Aggregatoren oder Indie-Künstlern erhält, wird analysiert. Nicht in allen Fällen werden alle Daten zur Verfügung gestellt, aber in den Fällen, in denen dies der Fall ist, verwendet Spotify die folgenden Metadaten der Künstler.

  • Titel des Titels
  • Titel der Veröffentlichung
  • Name des Künstlers
  • Songwriter-Credits
  • Ausgewählte Künstler
  • Produzentennachweis
  • Label
  • Datum der Veröffentlichung
  • Zu den Tags gehören Genre und Untergenre, Musikkultur, Stimmungs-Tags, Hauptsprache und Stil.
  • In der Aufnahme verwendete Instrumente
  • Typologie des Titels
  • Lokaler Markt und Heimatstadt

Die Daten werden dann verarbeitet und dem Empfehlungssystem hinzugefügt, damit sie an Orte und Nutzer weitergeleitet werden, die ähnliche Künstler und Musik hören.

Audiosignaldaten

Während die oben genannten Metadaten in das System eingegeben werden, werden auch die Audiodaten selbst analysiert. Obwohl ein Großteil des Prozesses geheim ist, hat jeder Zugang zu diesem Tool und kann es zum Spaß nutzen. Obwohl es derzeit nicht für die Öffentlichkeit zugänglich ist, wird Spotify eine Version davon verwenden.

Zwölf Marker klassifizieren einen Titel. Diese 12 Punkte sagen der Maschine, an welche Wiedergabelisten sie die Musik senden soll:

  • Akustizität
  • Tanzbarkeit
  • Dauer
  • Energie
  • Instrumentalität
  • Taste
  • Lautstärke
  • Modus
  • Sprachlichkeit
  • Tempo
  • Zeit
  • Wertigkeit

Jedes dieser Elemente erstellt ein Profil für den Titel. Spotify kann den Song dann kategorisieren und ihn an Nutzer weiterleiten, die ähnliche Musik hören. Der Song wird auch in Bridges, Soli, Strophen und alles andere Bedeutsame unterteilt.

Obwohl die Informationen hier über die öffentlichen API-Seiten von Spotify verfügbar waren, wurden diese 12 Audiofunktionen 2013 verwendet.

Im Jahr 2021 veröffentlichte Spotify ein Forschungspapier, das die Berechnungen und Gleichungen enthält, die zum jetzigen Stand der Dinge führten: Multi-Task Learning of Graph-based Inductive Representations of Music Content (Multi-Task-Lernen von graphenbasierten induktiven Repräsentationen von Musikinhalten), die es wert ist, gelesen zu werden, wenn Sie sich wirklich für das Innenleben der Software interessieren.

Da die Verlagerung vom Inhalt zum Kontext ein großer Trend in der Musikbranche für 2024 ist, macht es Sinn, dass ein Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache ein weiteres Teil des Puzzles ist.

Hier sind vor allem drei Punkte zu nennen:

  • Von Nutzern erstellte Wiedergabelisten: Da die Kuratierung von Wiedergabelisten und nutzergenerierte Inhalte immer mehr an Bedeutung gewinnen, sind diese eine nützliche Quelle für Erkenntnisse. Die Verwendung des Namens der Wiedergabeliste und des Profils jedes Titels + des Textes = Kontext für die Lieder. Wenn ein Lied in einer von Nutzern erstellten Wiedergabeliste, die auf eine bestimmte Stimmung ausgerichtet ist, häufig vorkommt, ist das eine wertvolle Information. Sie helfen, die Annahmen des MLM zu bestätigen.
  • Lyrische Analyse: Der Song Pumped-Up Kicks hat peppige Musik, aber einen viel düsteren Text. Viele Jahre später ist es unwahrscheinlich, dass derselbe Fehler noch einmal passiert. Die in den Texten erwähnten Personen, Stimmungen, Gefühle, Orte und mehr können bei der Kategorisierung helfen.
  • Im Internet gesammelte Daten: Medien, soziale Medien, Blogs und vieles mehr geben Aufschluss darüber, wie Menschen Musik beschreiben. Diese Beschreibungen können helfen, den Kontext der Musik weiter zu destillieren.

Es wird noch komplizierter, und es gibt noch mehr Ebenen - aber Sie können bereits erkennen, wie sich aus einigen wenigen Teilen des magischen Algorithmus ein umfassendes Bild zusammensetzt. Ihr Musikgeschmack und die Art der Wiedergabelisten, die Sie hören, haben also großen Einfluss darauf, welche Spotify-Mixe Sie erhalten.

Was ist ein Nutzer-Geschmacksprofil?

über GIPHY

Dein Geschmacksprofil sagt genauso viel darüber aus, was du überspringst und ausblendest, wie darüber, was du dir anhörst. Deine Lieblingskünstler werden wahrscheinlich nie übersprungen - ein starkes Signal, dass dieses Genre und andere ähnliche Genres in deinem Geschmacksprofil enthalten sind.

Spotify (und andere Musik-Streaming-Dienste) legen mehr Gewicht auf zwei Dinge:

  • Passives/implizites Feedback - Titel in der Wiederholung, Hörgewohnheiten wie die Dauer der Sitzung, wie lange Sie sich die Titel anhören, und Ihre allgemeine musikalische Reise.
  • Aktives/explizites Feedback - Likes, gespeicherte Titel in der Bibliothek, die Art der Wiedergabelisten, die Sie erstellen, die Musik, die Sie zu Wiedergabelisten hinzufügen oder mit "Gefällt mir" markieren, wiederholtes Anhören und Vorspeichern.

Explizites Feedback erfordert eine Aktion des Nutzers, und wenn ein Nutzer etwas unternimmt, wird dies bei den Empfehlungen stärker gewichtet als eine einfache Hörsitzung. Mit anderen Worten: Nur weil Sie 12 Stunden lang Musik gehört haben, heißt das nicht, dass sie Ihnen mehr oder weniger gut gefallen hat als andere Musik. Das Klicken auf eine Schaltfläche deutet jedoch auf eine emotionale Reaktion hin.

Im Rahmen der Spotify-Forschung hat Spotify mit zehn intensiven Musikhörern zusammengearbeitet und Geschmacksprofile auf der Grundlage ihrer Hörgewohnheiten erstellt:

how-do-spotify-personalized-playlists-workQuelle: Den stummen Daten eine Stimme geben: Designing with Personal Music Listening History

Interessantes, aber vor allem hochkarätiges Material, das Sie jetzt in Spotify Wrapped finden können. Die Geschmacksprofile werden geteilt, weil die Daten das Musikerlebnis des Nutzers validieren - und ihn weiter mit der Plattform verbinden.

Was hat es mit der kollaborativen Filterung auf sich?

Es sind nicht nur die Musikhörgewohnheiten eines Nutzers, die sich auf die Songempfehlungen auswirken. Andere Nutzer, die die gleichen oder ähnliche Künstler hören, haben ein Geschmacksprofil, das sich in einigen Bereichen überschneidet. In anderen Bereichen jedoch hat jeder Nutzer Künstler und Musik, die sich nicht überschneiden.

Die Titel, die sich nicht überschneiden, passen wahrscheinlich zu den Geschmacksprofilen von Nutzern, die dieselben Künstler hören, und diese Titel werden durch Empfehlungen gefördert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass hier einige Fairnessprobleme im Spiel sind, da es leicht möglich ist, dieselben Empfehlungen wiederholt in verschiedenen Wiedergabelisten zu erhalten.

Es gibt ein Schleifenproblem: Je öfter Sie ein bestimmtes Genre hören, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie nur diese empfohlenen Titel erhalten. Das bedeutet, dass beliebte Künstler auch häufiger auftauchen, was Teil eines größeren Problems der Sichtbarkeit auf Streaming-Plattformen ist.

Spotify kombiniert, was du hörst, was Nutzer mit ähnlichen Geschmacksprofilen hören, wie du und diese Nutzer interagieren, und Stichproben aus über 700 von Nutzern erstellten Wiedergabelisten.

Probleme mit dem Spotify-Algorithmus

Der letzte Punkt, die Feedbackschleife, erklärt eines der größten Probleme mit der personalisierten Wiedergabelistenmaschine. Es gab schon viele Beschwerden und Empfehlungen, weil die Nutzer mehrere fast identische Wiedergabelisten erhielten.

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Vertraute Songs zu hören, kann toll sein, aber in einer Endlosschleife mit denselben 20 Liedern stecken zu bleiben, kann ziemlich ermüdend sein.

Das Hauptproblem ist, dass die Empfehlungsmaschine vielleicht zu effizient ist, weil sie sich so sehr darauf konzentriert, Musik zu liefern, von der sie weiß, dass sie Ihnen gefällt, anstatt ein paar Platzhalter einzubauen.

Wie kann man die Spotify-Empfehlungen verbessern?

  • Das Engagement der Nutzer ist eine der besten Möglichkeiten, die Empfehlungen von Spotify zu verbessern. Auch wenn es nicht narrensicher ist, gibt es Leute, die aktiv Musik mögen und überspringen und gelegentlich trotzdem diese Titel bekommen.
  • Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie Ihre personalisierten Spotify-Wiedergabelisten aufpeppen können:
  • Erstellen Sie eklektische Wiedergabelisten mit einer breiten Palette von Titeln - gehen Sie auf Entdeckungsreise und fügen Sie einen Mix aus verschiedenen Genres hinzu.
  • Nutzen Sie die Suchfunktion und suchen Sie nach Wiedergabelisten, die andere Leute erstellt haben.
  • Werden Sie im Feedback deutlicher, liken Sie öfter, gehen Sie zu den Künstlerprofilen und nehmen Sie eine aktivere Rolle in Ihrer Hörzeit ein.
  • Schauen Sie sich die Discover Weekly-Wiedergabeliste an, denn hier finden Sie höchstwahrscheinlich Musik, die Sie noch nicht gehört haben (die Ihnen aber wahrscheinlich gefallen wird).
  • Verwenden Sie das Tool Artist Explorer, um zu sehen, ob es Künstler gibt, von denen Sie noch nie gehört haben - und nutzen Sie die Funktion zum Erstellen von Wiedergabelisten.
  • Nehmen Sie sich Zeit, um Musikblogs zu lesen, die über neue Musik berichten.
  • Erstellen Sie gemischte Wiedergabelisten mit Freunden, die nicht den gleichen Geschmack haben wie Sie

Ihre Wiedergabelisten werden nicht von heute auf morgen völlig neu sein, aber wenn Sie Spotify aktiver nutzen, werden Sie ein angenehmeres, persönlicheres Erlebnis haben.

Für einige Nutzer hat der Mangel an großartigen Entdeckungen jedoch dazu geführt, dass sie sich andere Plattformen suchen. Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, können Sie Ihre Spotify-Wiedergabelisten auf andere Plattformen übertragen, die sich mehr auf die Musikentdeckung konzentrieren, wie Deezer oder TIDAL. Die vollständige Liste der Dienste, zu denen Sie wechseln können, finden Sie hier: Übertrage und synchronisiere deine Musikbibliothek.

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