算法是音乐App们的救命稻草吗?

在中国,几家头部互联网音乐平台的曲库规模共计超过7000万首(如果计算重复),假设每首歌平均时长3分钟,一个人需要连续收听400年才能听完。

普通人一辈子往往只会听三五千首歌曲。穷极一生,你也不可能遍历这庞大的曲库——不仅是你不能,甚至音乐平台的编辑也做不到。

所以,谁能为你推荐下一首歌?谁来给你惊喜?

本文来自微信公众号:放大灯(ID:guokr233),策划:放大灯团队,作者:陈颖、杨景诒,编辑:李拓、刘冬宇 ,原文标题:《一发入魂的音乐,如何来到你的耳边?》,题图来自视觉中国

今天,听歌似乎简单又容易,但从前并非如此。

早期互联网音乐播放器比较原始,用户需要主动搜索并点歌。1999年上线的九天音乐,与后来的百度MP3、酷狗等,起初都是点播平台。

与点播相对的,则是电台音乐(Radio)——它由专业的编辑或算法决定用户听什么歌。

2009年,豆瓣基于推荐算法,推出豆瓣FM。中国互联网音乐平台从此进入算法时代,QQ音乐、虾米音乐、网易云音乐等也纷纷效仿。

这项功能颇有前瞻性——在国外,以推荐算法成名的Spotify,其电台功能的上线时间,也比豆瓣FM晚两年[1]。至于推荐算法在其它领域大杀四方,还要等到2012年才上线的今日头条。

算法是音乐App们的救命稻草吗?

国内互联网音乐平台发展历程 | 放大灯团队制图

为什么互联网音乐平台对算法这么积极?

算法不仅革新了产品体验,更能决定平台的生死存亡——你能想到,仅仅把“搜歌”变成“推歌”,平台就能省下一大笔钱吗?

为啥做FM?还不是因为没钱

豆瓣FM做电台的主要原因是——穷。

音乐行业有一套细致的版权定价规则。点播版权、配乐版权、下载版权的价格均有不同。其中,电台播放的版权费用比点播的版权费更低。

现实条件是,豆瓣手里只有电台播放的版权,于是因陋就简做了一款纯电台产品。“在豆瓣FM里,你不能重听前一首歌。”前豆瓣FM技术总监赵凌告诉放大灯团队,这也是因为版权的限制。

算法推送不仅降低了版权单价,也改变了音乐平台向唱片公司付费的逻辑。

此前,互联网音乐平台以预付费模式,花钱批量“租下”唱片公司的版权曲库(租期2~3年),吸引用户听。但这种简单粗暴的模式有明显漏洞,像传统磁带A面录热门歌,B面录充数的“水歌”一样,唱片公司也会把热门歌和“水歌”打包售卖,导致一部分歌曲播放量极高,一部分播放量又奇低,因此,预先支付给唱片公司的费用,本质是为热门曲库买单。

低效的预付费模式浪费了版权资源利用率,互联网音乐平台自然不能忍——如果不能单买热门曲库,那就必须改变计费规则。

如今,国外音乐平台如Spotify、Google、苹果、亚马逊等公司已开始尝试按播放量支付版权费(如 Spotify 定价0.00331美元/次,Google 定价0.0054美元/次,Apple Music 定价0.00495美元/次,Amazon 定价0.00395美元/次)[2]。就匠音乐创始人张昭轶告诉放大灯团队,按播放量付费未来会成为行业标准。

计费方式改变后,算法会在很大程度上影响唱片公司的收入。

一方面,算法面前,曲库与曲库并不平等。

通过播放量,算法将轻易分辨出热门/冷门音乐,并将其经济价值分为三六九等。以早年虾米音乐的独家曲库为例,滚石音乐的曲库规模只有几万首,但都很热门,所以很快被网易云音乐抢走;BMG的曲库规模超过250万首,但多数冷门,所以迟迟无人争抢,几乎到了虾米关闭前夜才转给网易云音乐。

接下来,算法分发将引发马太效应,热门曲库会给唱片公司带来更多收入,而曲库冷门的唱片公司就讨不到什么好处。通过按需付费,互联网音乐平台可以将经费用在刀刃上——购买消费者真正喜欢的歌曲。

另一方面,算法本身并非完全中立,它更能体现出平台的意志。

算法不仅能决定推什么歌,还能决定推谁的歌。虾米音乐的算法,就更倾向于向用户推荐小众音乐人和他们的作品[3]。这也意味着,唱片公司在虾米音乐得到的推荐量会更少,其版权收入也会因此缩水。张昭轶表示:“这样一来,传统唱片公司的地位会变得十分被动。”

音乐App的推荐,如何一发入魂?

算法给互联网音乐公司带来的不止是经济效益,还有更好的用户体验。

Spotify研究总监莫妮亚·拉玛斯·罗列克称,Spotify的“灵魂”是一个名为BaRT的算法系统。这个系统能分析每一个用户的特点,选出用户感兴趣的音乐,生成“千人千面”的推荐歌单[4]。莫妮亚还表示,BaRT能够帮助提高用户的使用体验——让用户更久、更频繁地使用算法推荐(wanting to use the technology longer and often)[4]。

此外,随着算法不断迭代,互联网音乐平台推荐的内容越来越准,用户还会对产品产生依赖。而算法留住的用户越多,用户停留的时间越长,他们为内容付费的可能性也就越大。“这件事有难度,但如果能做好,它会给音乐平台带来很大收益。”赵凌认为。

但早期的推荐算法,不像现在的那么“高级”。

“推荐算法刚在音乐行业火起来的时候,大家用的都是协同过滤算法。”赵凌告诉放大灯团队。

举个例子,如果有两个用户a和b,他们都听了A歌和B歌,那协同过滤算法就会把a、b当作两个相似用户,会把用户a听到的另一首C歌推荐给用户b,这就是简单的“用户协同过滤”逻辑。

算法是音乐App们的救命稻草吗?

用户协同过滤算法工作原理 | 放大灯团队制图

事实上,协同过滤算法诞生于上世纪80年代,在本世纪初,亚马逊将其用于商品推荐,而它的确也比较适和推荐复杂内容,不仅仅是豆瓣FM,网易云音乐也用过这种基础算法[5]。

就在2020年底,还有一位新消费圈的创业者曾发文总结自己一年来的朋友圈,其中就有一条提到音乐推荐算法,她将Spotify基于行为的协同过滤算法称为高级的,并认为国内的音乐App算法“好弱哦”。

算法是音乐App们的救命稻草吗?

我们现在知道了,国内音乐App们也在用协同过滤,豆瓣FM甚至比Spotify还早做出来两年。

然而,协同过滤是一条简单粗暴的算法路线。它的优势在于,机器不需要理解内容,仅凭用户行为数据就可以完成推荐。而这也是它最大的问题,协同过滤算法无法判断歌曲的特点,只知道其中的相关性,但这个相关性往往不那么准确。

协同过滤算法的精确度与行为数据的积累量有关,它的确越用越好用,但新用户初来乍到、新歌曲刚刚上线,都是协同过滤算法的处理盲区。但新用户的体验又至关重要——每一个增长黑客理论中,“新用户留存”都是重要的环节。

随着技术的发展,机器也逐渐学会“理解”内容——简单来说,算法会抽取歌曲的音乐和歌词特征,给每首歌都打上数个“标签”。通过标签理解歌曲内容,再将其匹配给最合适的听众。

于是,互联网音乐平台纷纷抛弃协同过滤,把希望寄托在基于标签簇的个性化推荐算法上。

网易云音乐算法团队告诉放大灯团队,推荐算法不仅会给歌曲、歌单打标签,还会盘点用户的群体特征,“如果系统判定你喜欢‘旅行’标签的歌单,就可能把这群用户偏好的其它标签歌单也推给你。”

算法是音乐App们的救命稻草吗?

基于标签簇的推荐算法工作原理 | 放大灯团队制图

如今看来,基于标签簇的推荐算法比协同过滤算法更先进。它是主流在线音乐平台的标配,但不包括Apple Music。

苹果现任CEO库克认为,相比起冷冰冰的算法,由真人进行运作的Apple Music更懂它的听众[6]。

虽然路线一致,但不是所有在线音乐平台都能把算法做到尽善尽美。用户在使用时,会感到明显差异,而这又涉及公司之间不同的推荐策略,以及它们在算法细节上不同的处理方式。

用户和算法,谁在调教谁?

对于普通用户而言,评价音乐播放器算法的维度非常简单:它推的歌适合我的口味吗?

豆瓣FM是国内最早启动纯算法推荐机制的音乐电台。在豆瓣FM上线10年后、几乎没有什么市场份额的2019年,还有人在知乎回答:豆瓣最大的优势在于其强大的算法,它“总会找到我喜欢的歌曲”。

豆瓣FM的初始定位是一款后台产品,在用户聊天、工作、居家时播放背景音乐。

豆瓣FM由豆瓣孵化,后者是以兴趣为核心的社交网站,用户会产生并积累大量书、影、音等标记和偏好数据,可供豆瓣FM作更精准的音乐推荐。

用户在豆瓣FM上能进行的交互行为不多:点红心、跳过、暂停、下一首……但所有这些行为都会被豆瓣FM收集起来,用来分析用户的喜好。

早期豆瓣FM还尝试过用一些新奇的办法来优化算法。比如,采取人机赛马的方式,分两组、按照歌词情感属性对音乐进行分类。在这次尝试里,人类胜出了——机器只能分出几个大类,再细分其准确度就会下降。

不过,豆瓣还是通过几十个推荐引擎,日以继夜地为用户推送音乐。赵凌表示,这些推荐引擎也并非一成不变,会随着产品的运行不断修正。

除了豆瓣FM,虾米音乐的推送品质也为人称许。

与豆瓣FM的定位不同,虾米想要建立起高质量的音乐社区。成立初期,为了完善曲库,虾米音乐“从全球范围内召集了300多个音乐爱好者,用社区的方式去做”[8]。

虾米音乐充分动员了用户——它鼓励用户自由上传曲目,修改音乐分类、编辑歌词、专辑信息。这些用户们“调教”算法的行为数据,成为算法完善数据库、提高推送精度的帮手。

得益于用户众包,虾米建立起全网音乐曲风分类最全、流派分类最细的音乐库。在2020年7月举办的上海国际独立音乐季(IMS)活动中,虾米音乐产品及用户运营负责人龙吉就表示,虾米音乐拥有超过3000万首曲库[9]。而根据虾米音乐用户2021年初的整理,虾米音乐曲风流派共有24个大类,566个小类[10]。

从豆瓣FM和虾米音乐的案例中,我们可以看到,算法想“随我心意”,需要产品定位、曲库规模、用户行为、运营策略等因素的共同参与。

算法在努力推送用户喜爱的歌曲,但推荐歌单里用户喜欢的歌越多,就越好吗?

并非如此。我们可以假设一个极端的状况——如果一个用户只收听某个特定类型的歌曲,会发生什么?

事实是这个用户很快会进入“听歌茧房”:算法不再推荐新的音乐类型,用户也对新音乐类型不感兴趣,同时对已收藏的歌曲感到烦腻。音乐App用户的黏性和使用时长也会降低。

是推送用户喜爱的特定歌曲,还是探索用户的兴趣边界?是选择低风险的大众流行,还是冒更高的风险尝试给用户一些惊喜?算法必须做出权衡。

网易云音乐算法团队向放大灯团队介绍,为了规避“听歌茧房”现象,网易云音乐会推荐用户平时不太接触的歌曲,增加用户听歌类型的多样性。

算法是音乐App们的救命稻草吗?

扰动因素的作用 | 放大灯团队制图

在推送中加入扰动因素——用户比较陌生的歌曲,也已经成了在线音乐播放器的标配。

算法运转之下,数千万首歌曲从曲库中出发,被推荐到用户耳边。在这个过程中,用户对音乐App推送算法有了朦胧认知:虾米的推送很有品位、豆瓣FM的推送很准、QQ音乐更喜欢推流行歌……

还有网友脑补网易云音乐“算法小哥”的小剧场:“我还不知道你好那一口?”“你以为歌单80%都会是日语POP?呵呵,我知道这个时候你需要一首后摇来调整回丧的氛围。”[11]

网易云音乐是在故意推荐特定情绪类型的音乐吗?

网易云音乐算法团队向放大灯团队表示,网易云音乐的“情感”歌单一共有怀旧、清新等13个类型。根据2020歌单年度报告的统计,平台歌单的高频词第1名正是“治愈”,超过75%的用户听过治愈相关的歌单。

推荐算法风格的差异也导致用户群进一步分化。

赵凌向放大灯团队介绍,2013年,QQ音乐曾试图和豆瓣FM合作,将QQ音乐的用户行为数据导入豆瓣FM,改进各自的算法。可该项目在开始不久后,就被叫停了。

原因是,两方用户行为之间的差异实在是太大了。QQ音乐的用户呈现出偏低龄、爱听流行歌的整体特征,这和豆瓣FM的用户特征发生了剧烈冲突。

但音乐App的竞争维度不只是算法,产品、社区和最基本的核心版权曲库规模也非常重要,正是由于这些短板,豆瓣FM和虾米在版权大战中相继失势。

虾米音乐创始人王皓在接受播客《坏蛋调频》采访时表示,不认可互联网音乐平台打版权战。恶性竞争之下,版权价格会越抬越高。但王皓也进行了反思:“当时真的很天真地以为,我们可以在互联网时代找到更透明、更直接的方法帮到所有音乐家。”[12]

虾米没有找到更好的方法,优秀的推荐算法没能挽救虾米。2021年2月,虾米正式停止运营。

算法改变了什么?

推荐算法的初衷,是用技术手段帮用户挖掘“好歌”。但实际上,无论推荐音乐还是流量变现,15秒的短视频都比动辄三四分钟的单曲更高效。

QuestMobile发布的《2020中国移动互联网半年度报告》显示,至2020年6月,短视频行业MAU已经达到8.52亿。而同期,中国在线音乐行业的MAU为6.55亿。同时,短视频App占据用户的时长份额接近20%,成为了仅次于即时通讯的第二大互联网行业[13]。迅速崛起的短视频App正成为不折不扣的流量黑洞。

这些短视频App带火了众多“一夜爆红”的神曲。从《学猫叫》到《绿色》再到《酒醉的蝴蝶》,历代“抖音神曲”不光影响了听众的音乐品味,也带来其它改变。

借由神曲们的崛起,短视频App的推荐算法也开始影响音乐制作。

张昭轶向放大灯团队介绍,在没有算法的时代,“1645”“4536251”和“卡侬”这三套和弦已是“大歌”要素,而算法将这几套和弦体系的显著性继续放大。为了追求效率,算法倾向于推荐与热门神曲相似的音乐。除了和弦体系,短旋律重复、反拍副歌这些刺激性更强的音乐特征,同样被算法强化。

对于音乐制作人来说,如果想让自己的歌曲得到算法的青睐,那么就必须迎合算法的口味。“事实上,很多音乐人、经纪团队和MCN已经开始这样做了。”张昭轶告诉放大灯团队。

从这个角度来说,推荐算法已经在迫使上游的音乐制作行业,去生产符合算法口味的歌曲。

在虾米音乐宣布停止运营之际,有人在知乎上提问:“虾米能不能把个人推荐算法公开?”但即便这套算法被公开,但它能帮某个小而美的播放器杀出重围吗?或者,某个巨头把它买下来,就能改善用户体验吗?

从互联网音乐到短视频,算法的形态、作用和影响看似发生了变化,但有一点确定无疑:算法不断更迭,但它终归要服务于互联网音乐产品的核心定位,以及背后公司的意志。

算法不是音乐行业唯一的神,但它让音乐App更有神采。

References:

[1] Marketplace上关于Spotify上线广播功能的新闻报道

https://www.marketplace.org/2011/12/09/spotify-radio/

[2] 2018 Streaming Price Bible! Per Stream Rates Drop as Streaming Volume Grows. YouTube’s Value Gap is Very Real.

https://thetrichordist.com/2019/01/29/2018-streaming-price-bible-per-stream-rates-drop-as-streaming-volume-grows-youtubes-value-gap-is-very-real/

[3] 陈白:虾米音乐关停 互联网告别“小而美”.经济观察报.2021.01.07.

http://www.eeo.com.cn/2021/0107/454037.shtml

[4] Spotify研究总监莫妮亚·拉玛斯·罗列克的分享:Prsonalizing the listening experience

https://www.slideshare.net/mounialalmas/personalizing-the-listening-experience

[5] 当App沉迷做个性化定制:我在300次推送中完成了20场角色扮演.全媒派.2018.09.07

https://mp.weixin.qq.com/s/BYkf38WEAOEIJMVUKVi3yQ

[6] 李昌丰:Apple Music这场“Spotify追击战”是如何初见成效的?| 案例池.音乐财经.2018.08.09

https://mp.weixin.qq.com/s/Ac_-F5UU_A36T1I2t0NHJA

[7] 知乎提问:豆瓣fm为什么能生存?靠什么优势

https://www.zhihu.com/question/22016508

[8] 普通小夏、蓝莲花:创始人、用户、员工,虾米音乐背后的三重故事. 剁椒娱投.2020.12.06

https://mp.weixin.qq.com/s/eVQHhP3vuHGvVryAwoPZVw

[9] 虾米音乐曲库突破3000万用技术创新为数字音乐发展护航.央广网.2020.07.22

http://tech.cnr.cn/techph/20200722/t20200722_525176723.shtml

[10] 虾米音乐贴吧中用户进行的虾米音乐流派分类

https://tieba.baidu.com/p/7181760618

[11] 浮云频率:虾米和网易云音乐 哪家“每日推荐”质量更好?少数派.2017.06.04.

https://sspai.com/post/39527

[12] 播客节目《坏蛋调频》专访虾米音乐创始人王皓

https://www.lizhi.fm/box#play

[13] QuestMobile《2020中国移动互联网半年度报告》

https://www.questmobile.com.cn/research/report-new/118

本文来自微信公众号:放大灯(ID:guokr233),作者:放大灯团队

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