ಸಂಗೀತ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳ ಏರಿಕೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕೇಳುಗರು ಸಂಗೀತವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ. ಸಣ್ಣ ಮಾಸಿಕ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಶುಲ್ಕಕ್ಕಾಗಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಹಾಡುಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿಗೆ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಸಂಗೀತದ ನಿರಂತರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಂಗೀತ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಯುದ್ಧಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಸ್ವೀಡಿಷ್ ಮೂಲದ ಕಂಪನಿ ಸ್ಪಾಟಿಫೈ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ 400 ರಲ್ಲಿ 2022 ಮಿಲಿಯನ್ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಸಿಕ ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬೆಳೆದಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸಂಗೀತ ಸೇವೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, Spotify ನಿರಂತರವಾಗಿ AI ಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಗೀತ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಶಿಫಾರಸು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ.
ಡಿಸ್ಕವರ್ ವೀಕ್ಲಿ ಅಥವಾ ಡೈಲಿ ಮಿಕ್ಸ್ನಂತಹ ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಕಲಾವಿದರು ಮತ್ತು ಕೇಳುಗರನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. Spotify ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಈ ಲೇಖನವು ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಗೀತ ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ.
Spotify ನಿಮಗೆ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
Spotify ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. Spotify ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸರ್ವತ್ರವಾಗಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಸಂವಹನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀಡಲು Amazon, YouTube ಮತ್ತು Facebook ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
Spotify ನ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಎಂಜಿನ್ ಎರಡು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯಬೇಕಾಗಿದೆ: ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಟ್ರ್ಯಾಕ್.
ಸಂಗೀತ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು
Spotify ನಿಮಗೆ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕೆಲವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಪ್ರತಿ ಸಂಗೀತ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ರಚಿಸುವುದು ಸ್ವತಃ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. Spotify ತನ್ನ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದೆ.
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು, ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು Spotify ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ: ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್.
ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನಗಳು ಏನು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತದ ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವರು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್
ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಕಲಾವಿದರು Spotify ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅವರು ನಿಜವಾದ ಸಂಗೀತ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು. ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ಹಾಡಿನ ಹೆಸರು, ಅದು ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ವರ್ಷ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನ ಆಲ್ಬಮ್ ಮತ್ತು ಹಾಡಿನ ಉದ್ದವನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
Spotify ಈ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ, ಹಾಡುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಒದಗಿಸಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಅದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 1989 ರ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ರಾಕ್ ಸಿಂಗಲ್ ಅನ್ನು "ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಹಿಟ್ಸ್" ಅಥವಾ "80 ರ ದಶಕದ ರಾಕ್ ಸಾಂಗ್ಸ್" ನಂತಹ ಹಲವಾರು ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಹಾಕಬಹುದು.
ರಾ ಆಡಿಯೋ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಆದಾಗ್ಯೂ, Spotify ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನಿಂದ ಕೆಲವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿಯೇ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ಒಂದು ನೋಟ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ Spotify API, ನಾವು ಈ ಕೆಲವು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, API ಶಕ್ತಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಅದು "ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಅಳತೆ" ಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪ್ರಕಾರ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಶ್ರೇಣಿ, ಗ್ರಹಿಸಿದ ಜೋರಾಗಿ ಮತ್ತು ಟಿಂಬ್ರೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, Spotify ಹೈ-ಎನರ್ಜಿ ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಕೇಳುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು.
ಶಕ್ತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, Spotify ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನ ಲೈವ್ನೆಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್. ವೇಲೆನ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಎಷ್ಟು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಲೆನ್ಸಿ ಧ್ವನಿಯು ಹರ್ಷಚಿತ್ತದಿಂದ ಮತ್ತು ಸಂತೋಷದ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ವೇಲೆನ್ಸ್ ಧ್ವನಿಯು ದುಃಖ, ಖಿನ್ನತೆ ಅಥವಾ ಕೋಪದ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
Spotify ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದೇ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ವಿಭಾಗಗಳಿಂದ (ಕೋರಸ್, ಸೇತುವೆ, ವಾದ್ಯಗಳ ಏಕವ್ಯಕ್ತಿ), ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬೀಟ್ಗಳಿಗೆ. ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಹಾಡುಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು Spotify ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಆನ್ಲೈನ್ ಸಾಧನ ಅದು Spotify API ಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ವೇಲೆನ್ಸಿಯಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮೇಣ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಹಾಡುಗಳ ಮೂಲಕ ನಾವು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಬಹುದು.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
Spotify ನ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಮಾಡುವ ಎಂಜಿನ್ ಸಹ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅಥವಾ ಕಲಾವಿದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳು.
ಹಾಡಿನ ಸಾಹಿತ್ಯವು ಹಾಡಿನ ವಿಷಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ Spotify ಹುಡುಕುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಅಥವಾ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೊಸ ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೇಡಿಯೋಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ.
ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅಥವಾ ಕಲಾವಿದನನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವೆಬ್ ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅಥವಾ ಕಲಾವಿದರನ್ನು ನೈಜ ಜನರು ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು Spotify ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಆನ್ಲೈನ್ ಮಾಧ್ಯಮ ಔಟ್ಲೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಹಕಾರಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್
ಸಹಯೋಗಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದಾದ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರ A ಕಲಾವಿದರು X ಮತ್ತು Y ಅನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಬ್ಬ Spotify ಬಳಕೆದಾರ B ಕೂಡ X ಮತ್ತು Y ಅನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ. ಬಳಕೆದಾರ B ಅವರು ಕಲಾವಿದ Z ನಿಂದ ಬಹಳಷ್ಟು ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ, ಬಳಕೆದಾರ A ಕೂಡ ಅವರನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನೊಂದಿಗಿನ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಗೀತದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಭಿರುಚಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಕಲಾವಿದರು X ಮತ್ತು Y ಗಿಂತ ಕಲಾವಿದ Z ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, Spotify ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಆಲಿಸುವ ಸೆಶನ್ ಸಹ-ಸಂಭವವನ್ನು ನೋಡುವ ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಒಂದೇ ಪ್ಲೇಲಿಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳು ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಸೆಶನ್ನಲ್ಲಿ ಜನರು ಕೇಳುವ ಹಾಡುಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು.
Spotify ಈ ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಹಾಡಿನ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಅಭಿರುಚಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು
ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅಥವಾ ಕಲಾವಿದನನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು?
Spotify ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆ ಅದರ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಗೀತದ ಅಭಿರುಚಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ನೀವು ಮೊದಲು Spotify ಖಾತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಅನುಸರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಕಾರಗಳು ಅಥವಾ ಕಲಾವಿದರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು Spotify ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಕೇಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
ನಂತರ, Spotify ನ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಎಂಜಿನ್ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಲಿಸುವ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಹುಡುಕುವುದು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಗೀತವಾಗಿದ್ದರೆ Spotify ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಗೀತ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಆಲಿಸುವುದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. Spotify ನೀವು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಹಾಡುಗಳು, ನೀವು ಉಳಿಸುವ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೀವು ಅನುಸರಿಸುವ ಕಲಾವಿದರನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಸಂವಹನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ಸಕ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಅದರ ಮೇಲೆ, Spotify ಸೂಚ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಲಿಸುವ ಅವಧಿಯ ಉದ್ದವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನೀವು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಹಾಡನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, Spotify ಈಗ ಪ್ರಕಾರ, ಮನಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಯುಗದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ವಾರದ ದಿನ ಅಥವಾ ದಿನದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವೇದಿಕೆಯು ಊಹಿಸಬಹುದು.
Spotify ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಗೀತದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಸತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, Spotify ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಎಂಜಿನ್ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಆಪಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಮತ್ತು ಟೈಡಲ್ನಂತಹ ಸೇವೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಷ್ಠೆಯ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಸಂಗೀತ ಚಂದಾದಾರರ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ಸ್ಪಾಟಿಫೈ ಮುಂದುವರಿಸಿದೆ. ಆ ಯಶಸ್ಸಿನ ಭಾಗವು ಅದರ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ದಶಕದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ.
Spotify ನ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುರಿಯು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೃಪ್ತಿದಾಯಕ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಅದು ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಕಾಲ ಕಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. Spotify ನಂತಹ ಆನ್ಲೈನ್ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಬಂದಾಗ ಬಳಕೆದಾರರ ಧಾರಣವು ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ.
Oskar Stal ಪ್ರಕಾರ, Spotify ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ VP, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ "ನಿಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಆಡಿಯೊ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ" ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, Spotify ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಲಾವಿದರು ಬೆಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೇಳಲು ಅವಕಾಶವಿದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ