Entender cómo funciona el algoritmo de Spotify, te ayudará comprender la razón por la cual algunos tracks son más expuestos que otros. Esto sin duda alguna es una herramienta indispensable para hacer crecer tu público, pues entre más exposición tengas, mayores serán tus posibilidades de obtener nueva audiencia.
¿Por qué es importante?
Spotify emplea desde el 2015 una alternativa llamada “Discover weekly”, la cual es una compilación de 30 nuevas canciones que son mostradas a los distintos usuarios semanalmente. Estos 30 lanzamientos usualmente se ajustan a las preferencias de cada quien, aun cuando no los hayan escuchado jamás.
Esta herramienta es sumamente potente, pues allí es donde tus canciones pueden ser mostradas a un público más amplio que no te conoce previamente. Éstos podrían convertirse en tus nuevos fans, permitiendo que de esta forma crezca tu comunidad.
¿Cómo funciona el algoritmo de Spotify?
Básicamente, el algoritmo de Spotify toma en consideración 3 factores al momento de seleccionar qué tipo de contenido debe sugerir a sus usuarios. Estos son:
- Filtros colaborativos
- Procesamiento del Lenguaje Natural
- Modelos de audio
Cada uno de estos aspectos tiene un rol fundamental a la hora de dar mayor relevancia a ciertos temas. Por ello, es conveniente estudiarlos a profundidad.
1. Filtros colaborativos
Este factor toma en consideración los gustos similares que se generan entre los distintos usuarios, cotejándolos por medio de una matriz matemática. Esto lo realiza registrando las preferencias de los usuarios y haciendo una comparación entre cada una de ellas, para así sacar conclusiones acertadas.
Gracias a este método, se pueden hacer ciertas predicciones de cuál sería el nuevo contenido adecuado para mostrar a cada usuario.
Para entenderlo de una forma simple, al seleccionar pistas de audio que son del agrado de personas con gustos similares a los tuyos, es posible que algunas de ellas también sean de tu agrado.
Ejemplo:
Supongamos que estudiamos a dos usuarios denominados A y B, ambos con una tendencia marcada por tener gustos en música alternativa.
Si llevamos un registro de las 10 canciones que más escuchan cada uno de ellos habitualmente, podremos notar que existirán ciertas coincidencias.
En este caso, notamos que 8 de ellas son comunes entre ambos. Es decir, los dos escuchan exactamente la misma música a excepción de dos canciones.
Por lo tanto, es una posibilidad que si le sugerimos al usuario B que escuche las dos canciones diferentes que están en la lista del usuario A, a éste le parezca una buena elección y las incluya entre sus favoritas. Lo mismo sucederá si lo realizamos de modo contrario, presentando los temas musicales del usuario B al usuario A.
Este es un método usado por otras plataformas, tanto de música como de videos, para predecir el comportamiento del usuario. Por lo tanto esta es una de las formas en las que opera el algoritmo de Spotify, la cual te ayudará a empezar a aparecer en las listas semanales de temas por descubrir, de los usuarios que escuchan contenido similar a los gustos de tus fans.
Aunque esto parezca sencillo, la realidad es que la matriz matemática en la cual se realiza el análisis de cada usuario es gigantesca. De hecho, cada usuario se analiza respecto a la totalidad de miembros de Spotify, por lo que se ejecuta entre más de 300 millones de usuarios, ampliando así el abanico de posibilidades de llegar a nueva audiencia.
2. Procesamiento del Lenguaje Natural
A pesar de que los audios no contengan palabras escritas, el algoritmo de Spotify toma en consideración los textos disponibles en la web, relacionados a cada canción. Esto puede ser un poco complejo, pues las tecnologías que se aplican para el procesamiento del texto y su correlación con las canciones suele ser un proceso profundo, desarrollado específicamente para comprender de alguna manera, los sentimientos que se quieren expresar en cada frase.
Como consecuencia, esta inteligencia artificial es capaz de determinar los buenos y malos comentarios que puedan existir en torno a un tema en particular. Para ello realiza un “escaneo” de los contenidos publicados en blogs, sitios web de noticias o cualquier otro donde se pueda expresar literariamente alguna frase que se correlacione a la canción en estudio.
Posteriormente, el algoritmo usa esta información para realizar su matriz informativa, desarrollando así una base de datos con contenido similar entre sí. Asimismo, se le agrega cierta ponderación a cada término que define el track musical, de manera que puede entender la relevancia de cada palabra según sea el tema.
Ejemplo:
Si se analiza un tema con un estilo tropical, probablemente las frases que se relacionen a éste sean verano, fresco, divertido…
También es común que se relacione el nombre del artista o del productor, en fin, todo aquel texto que haga referencia directamente al tema estudiado.
Por ello, es indispensable que tengas algún tipo de exposición en la web, que no sea únicamente en la plataforma de Spotify. Aunque es razonable pensar que si eres un artista que recién está empezando, no tengas este nivel de alcance en variados sitios, pero es una meta que debes proponerte e ir canalizando poco a poco.
3. Modelos de audio
Además de los factores evaluados previamente, el algoritmo de Spotify emplea un tercer método para detectar las posibles muestras de contenido nuevo para los usuarios. Se trata de una correlación entre las características de audio que poseen las distintas canciones.
Se refiere básicamente a analizar la esencia sonora del tema musical, para así lograr establecer relaciones con temas similares y hallar una posible audiencia para cada uno.
Esto lo logra por medio de la aplicación de Redes Neuronales Convolucionales, que es el tipo de tecnología empleada para realizar tareas de análisis profundo que imitan la actividad del cerebro humano. Estas redes son usadas en el campo de detección biométrica o simulares, sin embargo, en el caso de Spotify, se emplea el audio en lugar de los pixeles, para hacer las comparaciones entre dos o más elementos.
Como resultado, se obtienen rasgos particulares que permiten hacer una agrupación precisa de las canciones. Estos rasgos se pueden clasificar de acuerdo al estilo, la tonalidad semejante o los niveles de audio.
Ejemplo:
Si se analiza un tema estilo rock, se puede determinar si la canción emplea tonos agudos repetidamente, o por el contrario mantiene un ritmo constante y solo realiza aumentos en momentos determinados.
Esta resonancia puede hacer que se generen similitudes acústicas, que pueden resultar interesantes para la audiencia de grandes éxitos populares.
Lo más importante de este factor es que no discrimina entre canciones nuevas en la plataforma o éxitos que tienen miles de reproducciones, solo correlaciona las posible coincidencias.
Precisamente, gracias a este estudio de los modelos de audio se puede lograr tener una gran exposición a una nueva audiencia, ya que, a diferencia de los primeros dos métodos, éste no requiere de tener presencia en la web, ni un gran número de fans en Spotify.
Una vez conoces los factores que inciden en la selección de temas para ser incluidos en la lista de nuevas sugerencias, puedes empezar a tomar las acciones necesarias para intentar acceder a la mayor cantidad de selecciones para el “Discover weekly”.
