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网易云音乐是如何做到和那些妖艳贱货不一样
2018-09-10 15:25:40         来源:[db:作者]  
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网易云音乐 (1).jpg

出于互联网低端人才人力成本的上升,以及整个行业的竞争要点全面转向数据和策略驱动的精细化运营,我们认为未来2- 3 年内,“策略”类人才必将成为整个互联网业内的普遍刚需。

那种一个产品内,依靠少数几个“策略”就干掉了诸多人力劳动成本,极大提升了效率的现象将会越来越多见。

因而,我们认为,“策略”能力将会是成为最值得互联网从业者们学习的能力。

然而,到目前为止,我们也发现,“策略”这个词对绝大部分互联网从业者来说,仍然是抽象、模糊的,很多人都不知道它意味着什么,即便有人多少理解一些“策略”两个字背后的意义,也不知道自己该如何学习它。

因此,我们希望通过一系列真实案例的解读,以定期连载的形式来向大家进行普及:到底策略是什么,它能解决哪些问题及带来哪些价值,以及其背后的底层思考方法是怎样的,希望可以借此让更多人可以走入“策略”的大门。

作为网易云音乐的忠实用户,最近我就发现,网易云音乐的发展过程,策略起到了很大的帮助。这一次,我们就把目光放在网易云音乐的歌曲推荐功能,来看看策略是如何在其中发挥作用的。

众所周知,在音乐播放器市场中,网易云音乐完完全全是一个新人。

目前几个主流音乐播放器,酷狗音乐成立于 2004 年,QQ音乐成立于 2005 年,酷我音乐、虾米音乐成立于 2006 年,天天动听成立于 2008 年,百度音乐的前身千千静听更是成立于 2003 年……

而且在 2016 年,伴随着BAT大幅并购,市场上主流音乐应用,除了网易云音乐,几乎都已经归入到BAT旗下。面对巨头环伺,无论是资本还是歌曲版权,网易云音乐都不占优势。即便如此,网易云依旧在不到四年时间里,实现了注册用户超过 2 亿,月活用户超过 7000 万(数据来源于易观)的成绩,成为音乐播放器市场的一线玩家。

在谈及网易云音乐高速增长背后的原因时,一定会提到的三点是——

1,精准推荐,时常会给用户带来惊喜的歌曲推荐功能;

2,良好的社区氛围和UGC内容产出带来的用户黏性;

3,内容丰富,十分戳人的歌单;

在这三点中,歌曲推荐功能的实现,与策略之间天然有着密不可分的关系。

今天,我们就一起来看看网易云音乐最受好评的“歌单推荐”功能中,策略都起了哪些作用。

在讨论歌曲推荐的策略之前,我们有必要先对音乐行业有一个基本的了解。

网易云音乐副总裁王诗沐在混沌大学的一次分享中,讲到了他对音乐行业的理解。

在他看来,人们想要听歌,无非是两种需求——

一种是用户对音乐本身的诉求,说白了就是好听。

另一种是寻求音乐和人的心灵、情感链接的需求,也就是寻求共鸣。

需求很清晰,但神奇的事情是,很长一段时间里,人们对于音乐的需求并没有被充分的满足。最直观的表现就是,很长一段时间,大多数人经常听的歌可能就只有几百首,小众音乐和独立音乐只能在很小的圈子内传播。

而这个现象的出现,除了一些历史因素,社会背景之外,与音乐,或者说歌曲这种产品本身的形态有关。

歌曲天然具有这样三个特点——

1,时长短,体量小。一般而言,很少会有一首时长超过 8 分钟,大多数都在3~ 4 分钟左右。

2,数量非常多。全世界有几千万甚至上亿首歌曲。这使得用户在面对各式各样的曲目时,很难做出明确的判断,即使他们很有可能对某一类型的音乐非常感兴趣。

3,音乐本身在不断发生变化。音乐是不断革新的内容载体,民族,地区,文化,时代背景的不同都会带来不同的音乐形式。也就是说,在市场上,始终存在有潜力流行,但是尚未被发掘出来的小众音乐。

这带来两个现象。

一方面,在内容生产端,阶段性的会有全新的音乐形式出现,诸如前几年大热的民谣,这几年十分流行的嘻哈,都是近几年形成并流行的。

另一方面,在内容消费端,除非音乐本身极具传播性,否则只能依靠权威性的媒体或平台发布才有可能被听众接触到,最典型的是过去的电台排行榜。这种推荐模式使得,小众音乐天然不具有优势,这也是为什么我们经常听的歌只有几百首。

这就意味着,如果有一款产品,能够帮助用户发现ta可能喜欢,但是之前没有机会接触的歌曲,将会是市场中很大的机会点。

更进一步,如果能够让用户在听完歌曲之后,产生一种“惊喜”感,或者说,让ta产生真的“懂”他的感觉,那么,很有可能带来用户自发分享,形成产品的自增长。

网易云音乐正是发现了这个机会点,并借此实现了高速增长。

但是,传统上,想要实现上述效果,单纯依靠的人力几乎不可能,这个时候,正是“策略”大显身手的地方。

所谓“策略”,是一套由数据驱动,存在于产品当中的一套规则与机制。

再换个角度解释,在实际业务当中,我们常常会遇到一些人力无法完成,或者仅仅依靠人力,成本极高的需求,这个时候,我们会希望利用机器来帮助我们完成,而指导和规范机器完成工作的规则,就是“策略”。

当我们面临海量的需求和信息需要处理,又积累了足够多的数据,我们就可以借助于策略帮助我们解决许多依赖人力难以解决的问题。

而对于网易云音乐来说,要解决的问题就是将数以亿计的用户与数以千万计的歌曲之间,通过算法和策略进行匹配。

1.jpg

具体到“推荐”的算法当中,策略的实现路径可能是这样的。

首先,我们需要借助数据分析和挖掘,分别对用户和曲库中的歌曲进行分类打标签。比如说,我们将三亿用户,分为A、B、C、D、E五类用户,将歌曲分为F、G、H、I、J等。这个过程我们可以称之为“建模”。

2.jpg

接着,对用户分类之后,需要对不同的用户和歌曲之间制定分类规则,确保能够进行有效地匹配。比如说,用户A可以和歌曲G进行匹配,用户B可以和歌曲F匹配。按照一定的方法,我们逐个将用户和歌曲之间进行匹配。最后的效果可能如下图所示,,我们称之为“建立规则”。

3.jpg

最后,则是根据用户在实际过程中的行为和数据,通过机器学习,算法优化等,不同的优化和改良二者之间的匹配规则。这个实现过程,相对来说比较复杂,这里我们就不再赘述。

基本上,网易云音乐想要实现精准推荐,流程大致如此。在具体场景中,根据推荐想要实现的效果不同,对于如何打标签,以及用户和歌曲之间如何匹配的规则,也会各有不同。

接下来,我们就来看,具体实践中,网易云音乐是如何利用策略实现歌曲推荐的“精准”与“惊喜”的。

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