Como funcionam as playlists personalizadas do Spotify?

Como funcionam as playlists personalizadas do Spotify?
O Spotify cria playlists personalizadas com base no seu histórico de reprodução, nas músicas que você pula ou curte, na sua interação com playlists e em metadados como gênero, andamento e clima. Ele também compara seu perfil de gosto musical com o de outras pessoas usando filtragem colaborativa, analisa letras e playlists criadas por usuários e considera seus hábitos de escuta em tempo real para recomendar músicas que você provavelmente vai gostar.

Por que o Spotify recomenda determinadas músicas?
O Spotify combina análise de áudio, feedback dos usuários (curtidas, músicas puladas e músicas salvas), aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para encontrar músicas que correspondam às suas preferências. Ele prioriza as músicas com as quais você interage e usa dados de ouvintes com gostos parecidos para sugerir faixas — embora isso possa gerar repetições se você não interagir ativamente ou explorar novas músicas.

O Spotify é conhecido pela enorme quantidade de playlists personalizadas. Quem tem uma conta recebe playlists atualizadas todos os dias. E elas vão muito além das recomendações básicas.

Há muitas maneiras de receber sugestões de músicas:

• Resultados de busca personalizados
• Seção de navegação personalizada
• Sugestões de playlists e recurso de aprimoramento de playlists
• Rádio de artista ou música e recursos de reprodução automática
• Playlists editoriais personalizadas
• Playlists personalizadas especiais (Your Time Capsule, On Repeat, Repeat Rewind etc.)
• Playlists de mixes por artista, década, clima ou gênero
• Suas playlists Daily Mix
• Playlists Discover Weekly e Release Radar

Entre as plataformas de streaming de música, o Spotify faz bastante coisa com seu algoritmo e seus dados.

Cada uma dessas recomendações musicais é criada a partir de diversos dados:

• Perfil demográfico e localização geográfica
• Padrões de escuta ao longo do tempo
• Preferências de popularidade e diversidade musical
• Preferências de gênero, clima, estilo e época
• Músicas e álbuns salvos e artistas seguidos
• Músicas e artistas favoritos e mais ouvidos

Seu perfil de gosto musical muda à medida que você busca e ouve novas músicas, permitindo que essas playlists geradas por algoritmos se adaptem a você. E, se você gosta do Blend, há outro detalhe interessante: essas playlists também são ajustadas com base nas características de cada participante, para que todos descubram mais músicas.

Para mudar a influência das músicas que você ouve para dormir, estudar ou em determinadas épocas do ano sobre a personalização, confira nosso guia sobre a configuração Excluir do seu perfil de gosto do Spotify.

Mas vamos voltar ao começo.

Selecionadas por pessoas

Muito antes de dependermos de códigos e cálculos, as playlists das plataformas de streaming de música eram criadas por pessoas.

É claro que o processo demorava mais — como poderia ser diferente? Mas curadores especializados procuravam músicas para montar ótimas playlists.

Naquela época, você não recebia 20 playlists adaptadas ao seu gosto; havia apenas algumas opções para cada gênero.

No início, a descoberta de músicas se limitava às playlists selecionadas manualmente nos serviços de streaming e aos canais e programas musicais de TV e rádio.

Hoje, basta olhar a enorme quantidade de playlists e atualizações diárias para perceber que seria impossível fazer tudo isso manualmente. É por isso que as playlists editoriais, que continuam sendo criadas por pessoas, têm um lugar especial.

Como funcionam as recomendações musicais?

O sistema de recomendação musical do Spotify funciona como um cupido. Ele combina seu perfil de gosto musical com as músicas disponíveis na plataforma. É bem parecido com o modo como o TikTok mostra vídeos com os quais você se identifica.

Embora já se tenha divulgado muita informação sobre esse funcionamento, os detalhes internos geralmente não são fáceis de encontrar. O Spotify não é o único serviço de streaming que mantém parte da magia do algoritmo em segredo: Deezer, Apple Music, Amazon Music e YouTube também fazem cálculos semelhantes para oferecer recomendações.

O gosto dos usuários e o algoritmo

Embora as playlists reúnam músicas, álbuns e artistas favoritos, entre outras coisas, elas têm um objetivo definido: reter usuários. Essas playlists personalizadas são criadas para manter você na plataforma pelo maior tempo possível.

A retenção de usuários gera receita. Quanto mais você ouve, mais as gravadoras, os artistas e o Spotify recebem. Enquanto você escuta, o Spotify coleta mais dados sobre seus hábitos para aperfeiçoar o algoritmo. Seu modelo de aprendizado de máquina combina os objetivos do Spotify para chegar ao resultado desejado tanto pela empresa quanto pelo usuário.

Metadados dos artistas

Cada faixa que o Spotify recebe de gravadoras, agregadores ou artistas independentes é analisada. Nem todos os dados são fornecidos em todos os casos, mas, quando estão disponíveis, estes são os metadados dos artistas que o Spotify utiliza.

• Título da faixa
• Título do lançamento
• Nome dos artistas
• Créditos de composição
• Artistas convidados
• Créditos de produção
• Gravadora
• Data de lançamento
• Marcadores que incluem gênero e subgênero, cultura musical, clima, idioma principal e estilo
• Instrumentos usados na gravação
• Tipo de faixa
• Mercado local e cidade de origem

Esses dados são processados e adicionados ao sistema de recomendação para direcionar as músicas a regiões e usuários que ouvem artistas e músicas semelhantes.

Dados do sinal de áudio

Enquanto os metadados acima entram no sistema, o próprio áudio também é analisado. Embora boa parte do processo seja mantida em segredo, essa ferramenta já esteve acessível para qualquer pessoa explorar por diversão. Atualmente, ela não está disponível para uso público, mas o Spotify continua usando alguma versão dela.

Doze indicadores classificam uma faixa. Esses 12 pontos informam ao sistema para quais playlists a música deve ser enviada:

• Acusticidade
• Dançabilidade
• Duração
• Energia
• Instrumentalidade
• Tonalidade
• Intensidade sonora
• Modo
• Presença de fala
• Andamento
• Compasso
• Valência

Cada um desses indicadores ajuda a construir o perfil da faixa. Assim, o Spotify pode categorizar a música e recomendá-la a usuários que ouvem músicas semelhantes. A faixa também é dividida em pontes, solos, versos e outros trechos relevantes.

Embora essas informações estivessem disponíveis nas páginas públicas da API do Spotify, essas 12 características de áudio já eram usadas em 2013.

Em 2021, o Spotify publicou trabalhos de pesquisa que abordam os cálculos e as equações por trás da evolução do sistema, como Multi-Task Learning of Graph-based Inductive Representations of Music Content. Vale a leitura se você tem bastante interesse em entender seu funcionamento interno.

Como a mudança de foco do conteúdo para o contexto foi uma grande tendência na música para 2024, faz sentido que um modelo de processamento de linguagem natural seja outra peça desse quebra-cabeça.

Há três pontos principais que se aplicam aqui:

• Playlists criadas por usuários: com a crescente influência da curadoria de playlists e do conteúdo produzido por usuários, essas listas são uma fonte valiosa de informações. O nome da playlist, somado ao perfil de cada faixa e à letra, dá contexto às músicas. Se uma música aparece com frequência em playlists criadas por usuários para um clima específico, essa informação é valiosa. Ela ajuda a confirmar as hipóteses do modelo de aprendizado de máquina.
• Análise das letras: a música Pumped-Up Kicks tem uma sonoridade animada, mas uma letra muito mais sombria. Anos depois, é pouco provável que o mesmo erro se repita. As pessoas, os estados de espírito, os sentimentos, os lugares e outros elementos mencionados nas letras podem ajudar na categorização.
• Dados coletados na web: veículos de comunicação, redes sociais, blogs e outras fontes revelam como as pessoas descrevem a música. Essas descrições ajudam a refinar ainda mais o contexto musical.

O processo é mais complexo e tem outras camadas, mas essas poucas peças já dão uma ideia geral da magia do algoritmo. Por isso, seu gosto musical e os tipos de playlist que você ouve têm grande influência nos mixes que o Spotify prepara para você.

O que é um perfil de gosto musical?

via GIPHY

Seu perfil de gosto musical depende tanto do que você pula e oculta quanto do que você ouve. Você provavelmente nunca pula as músicas dos seus artistas favoritos — um sinal forte de que aquele gênero e outros semelhantes fazem parte do seu gosto musical.

O Spotify e outros serviços de streaming de música dão mais peso a dois tipos de informação:

• Feedback passivo ou implícito — músicas ouvidas no modo de repetição, hábitos como a duração das sessões, quanto tempo você escuta cada faixa e seu percurso musical em geral.
• Feedback ativo ou explícito — curtidas, itens salvos na biblioteca, tipos de playlists que você cria, músicas que você adiciona às playlists ou marca como favoritas, reproduções repetidas e pré-salvamentos.

O feedback explícito exige uma ação do usuário. Quando alguém age, isso tem mais peso nas recomendações do que uma simples sessão de escuta. Em outras palavras, ouvir música por 12 horas não significa que você gostou mais ou menos daquelas faixas do que de outras. Já clicar em um botão indica uma reação emocional.

Em uma pesquisa do próprio Spotify, a equipe trabalhou com dez pessoas que ouviam muita música e criou perfis de gosto musical com base no histórico de reprodução delas:

Fonte: Giving Voice to Silent Data: Designing with Personal Music Listening History

É interessante, mas são, em grande parte, informações gerais que hoje você encontra no Spotify Wrapped. Esses perfis são compartilhados porque os dados confirmam a experiência musical do usuário, fortalecendo sua conexão com a plataforma.

Onde entra a filtragem colaborativa?

As recomendações de músicas não dependem apenas dos hábitos de escuta de cada usuário. Pessoas que ouvem os mesmos artistas ou artistas semelhantes têm perfis de gosto musical que coincidem em alguns pontos. Em outros, porém, cada uma terá artistas e músicas diferentes.

Essas faixas que não aparecem nos dois perfis provavelmente também combinam com o gosto de quem ouve os mesmos artistas e, por isso, entram nas recomendações. No entanto, há algumas questões de equilíbrio nessa distribuição: é fácil receber as mesmas recomendações repetidamente em playlists diferentes.

Isso cria um ciclo: quanto mais você ouve um único gênero, maior a chance de receber apenas recomendações de faixas desse gênero. Assim, artistas populares também aparecem com mais frequência, o que faz parte de um problema maior de visibilidade nas plataformas de streaming.

O Spotify combina o que você ouve, o que outros usuários com gostos semelhantes ouvem, como vocês interagem com as músicas e amostras de mais de 700 playlists criadas por usuários.

Problemas com o algoritmo do Spotify

O último ponto, o ciclo de repetição, ajuda a explicar um dos maiores problemas do sistema de playlists personalizadas. Ele já recebeu muitas reclamações e sugestões de melhoria de pessoas que recebem várias playlists quase idênticas.

Ouvir músicas conhecidas pode ser ótimo, mas ficar preso em um ciclo interminável das mesmas 20 músicas pode cansar bastante.

O principal problema talvez seja que o sistema de recomendação é eficiente até demais: ele se concentra tanto em oferecer músicas que sabe que você gosta que acaba deixando pouco espaço para algumas surpresas.

Como melhorar as recomendações do Spotify?

• Interagir com a plataforma é uma das melhores formas de melhorar o que o Spotify gera para você. Mas isso não é infalível: algumas pessoas curtem e pulam músicas ativamente e, mesmo assim, às vezes continuam recebendo aquelas faixas.
• Veja como dar uma renovada nas suas playlists personalizadas do Spotify:
• Crie playlists ecléticas com uma boa variedade de faixas — explore novas músicas e misture gêneros.
• Use a busca para encontrar playlists criadas por outras pessoas.
• Dê um feedback mais explícito: curta músicas com mais frequência, visite perfis de artistas e participe mais ativamente das suas sessões de escuta.
• Confira a playlist Discover Weekly, pois é nela que você tem mais chances de encontrar músicas que nunca ouviu, mas provavelmente vai gostar.
• Use a ferramenta Artist Explorer para descobrir artistas que você ainda não conhece e aproveite a função de criar playlists.
• Reserve um tempo para ler blogs de música que apresentam novidades musicais.
• Crie playlists Blend com amigos que tenham gostos diferentes dos seus.

Suas playlists não vão se renovar completamente de um dia para o outro, mas usar o Spotify de forma mais ativa vai tornar sua experiência mais agradável e personalizada.

Para alguns usuários, porém, a dificuldade de descobrir boas músicas os levou a procurar outras plataformas. Se você se identifica com isso, pode transferir suas playlists do Spotify para plataformas que dão mais atenção à descoberta musical, como Deezer ou TIDAL. A transferência das primeiras 600 músicas é gratuita. Confira aqui a lista completa de serviços para os quais você pode migrar: Transfira e sincronize sua biblioteca musical.