Как Pandora использует данные для улучшения своих сервисов и музыкальных станций

1. Конвергенция науки и музыки
2. Более глубокий взгляд за кулисами
3. Ваши музыкальные вкусы - «все пальцы»
4. Данные являются основой Пандоры
5. Что хорошо для слушателей, то хорошо для рекламодателей

Когда дело доходит до поиска музыки, которую вы полюбите, немногие компании делают это лучше, чем Pandora. От ядра своего проекта Music Genome, который изучает более 450 различных музыкальных атрибутов для поиска песен в соответствии с уникальными вкусами каждого слушателя, до своего Thumbprint Radio, который создает станцию ​​на основе других песен, которые вам понравились, Pandora использует свои данные для полный объем.

Но как это сделать, и каковы конечные результаты? Вот что мы узнали о том, как Pandora использует большие данные, чтобы поддерживать ваш плейлист.

Конвергенция науки и музыки

Бьющееся сердце Пандоры - его Музыкальный проект Genome - изначально был коммерческим провалом. Идея состояла в том, чтобы музыканты слушали и расшифровывали «ДНК» песни, а затем классифицировали ее в соответствии с различными музыкальными качествами, такими как метр и тональность. Номера присваиваются более 450 различным атрибутам, и алгоритм Пандоры начал работать, находя другие песни, которые соответствуют этим же качествам.

Первоначально планировалось коммерческое лицензирование проекта Music Genome, но когда это было встречено прохладным откликом, была основана сама Pandora - создание основы для службы потоковой передачи музыки, которую мы все знаем и любим.

Но это даже не царапает поверхность. По словам главного ученого Пандоры и вице-президента по плейлистам (да, это его настоящий титул), Эрик Бишке отмечает, что контекст того, как, где и на каком устройстве пользователь слушает музыку, также является частью раскрытия его вкусов.

Поскольку Pandora доступна для всего, от автомобильной стереосистемы до мобильных телефонов, музыка, которую люди предпочитают слушать в разное время дня и на разных устройствах, может радикально отличаться друг от друга. Бешке объясняет, что то, что вы слушаете по утрам в спортзале через мобильное устройство, может заметно отличаться от того, что вы слушаете музыку по вечерам, когда вы выключаетесь после долгого дня. Задача Pandora состоит в том, чтобы включать такие вещи, как время суток, в предпочтения пользователя по прослушиванию и обеспечивать, чтобы следующая песня в плейлисте была тем, который им понравится.

Алгоритмы Pandora также взвешивают различные факторы в зависимости от действий, которые пользователь выполняет (или вообще не предпринимает) при прослушивании. Самые редкие и ценные идеи приходят в форме «большие пальцы вверх / большие пальцы вниз». Это простое действие немедленно влияет на следующую песню, которую вы слышите.

Бишке объясняет, что простой пропуск песни не имеет большого веса с алгоритмом, так как смысл пропуска может быть любым: от «Я слышал это раньше» до «Я не в настроении для этого прямо сейчас». . »Однако, если вы не пропускаете песни регулярно, а затем начинаете делать это значительно, Pandora принимает это к сведению и соответствующим образом адаптирует ваш список воспроизведения.

Более глубокий взгляд за кулисами

Первый ученый Пандоры, Гордон Риос, проводит много времени, разбираясь в тонкостях машинное обучение и музыкальные рекомендации. Одна из главных причин, почему Pandora остается столь популярной (особенно учитывая надвигающийся призрак конкурентов, таких как Spotify), коренится в ее простоте.

Но, согласно Риосу, есть определенный компромисс. Простота использования может повлиять на сложность данных и на то, насколько сложны методы сбора данных. К счастью, Pandora имеет несколько лет прослушивания предпочтений и атрибутов для каждого каталогизированного и проанализированного слушателя. это рекомендации имеют решающее значение для его успеха Таким образом, много времени и усилий уходит на то, чтобы сделать эти рекомендации как можно лучше.

Стоит отметить, что Pandora собрала более 65 миллиардов «больших пальцев» - главный показатель того, насколько он соответствует музыкальным вкусам слушателей. И хотя Pandora сталкивается с серьезной конкуренцией со стороны других потоковых сервисов, таких как Apple Music, Spotify и Slacker, их команда считает, что пытаться сопоставить музыкальные вкусы исключительно с тем, какие песни или альбомы, купленные пользователем (как это делает iTunes), слишком близоруки.

Правда в том, что одни только данные о покупке могут сделать очень много. Существует четкое разделение между музыкой, которую люди покупают, и музыкой, которую люди хотят слушать в любой момент. Пандора учитывает первое и полностью охватывает второе.

Ваши музыкальные вкусы - «все пальцы»

Одна из самых больших и самых популярных функций Пандоры Thumbprint Radio , Благодаря более чем 370 миллионам часов прослушивания более 150 000 артистов, Thumbprint Radio считается «самой популярной радиостанцией в мире», и легко понять, почему. Thumbprint Radio объединяет все ваши «большие пальцы» с разными песнями на всех ваших станциях, чтобы дать вам радиостанцию, состоящую только из тех песен, которые вам нравятся, и нескольких добавок, которые вам «могут понравиться» на основе ваши предпочтения.

Но, как и у большинства людей, ваши предпочтения могут сильно отличаться. Вы могли бы любить некоторые накачанные электронные миксы утром, но предпочитаете классический ночью. Последнее, что хочет сделать Thumbprint Radio, - это удар одной техно в одну минуту, а Бетховена в следующую. Поэтому необходимо было разработать новые персональные рекомендации и алгоритмы, чтобы использовать эти предпочтения.

Было проведено много тестов, и различные прототипы были представлены слушателям. Одним из алгоритмов была «прогулка» по разным песням, основанная на случайных треках с большим пальцем со всех ваших станций. Проблема с этим первым вариантом заключалась в том, что в общих качествах станции было мало изменений. Так что, если вам больше всего нравится блюзовая музыка, радиостанция «застрянет» на блюзе.

Второй алгоритм пытался объединить станции в соответствии с различными атрибутами, а затем случайным образом пройти через их «скопления». Это был более идеальный вариант, поскольку разработчики могли четко наметить различия между такими вещами, как блюз и джаз.

Но у этого алгоритма был свой набор проблем, а именно: если слушатель обычно любит блюз, насколько он также любит джаз? С этим алгоритмом невозможно точно знать, поэтому Pandora снова должна продолжить сбор данных, чтобы сделать более уверенные корректировки и корректировки курса.

Спорим, ты не думал, что так много мыслей (и данных) ушло на музыку, которую ты слушаешь?

Данные являются основой Пандоры

В его Письмо 2016 года акционерам , Пандора основатель и генеральный директор Тим Вестергрен писал о важности сбора и анализа данных:

Данные являются основой практически для каждой части нашего бизнеса. От механизма персонализации плейлистов до возможности таргетинга рекламы мы еще больше обратились к науке о данных. Каждый год приносит миллиарды часов прослушивания с дополнительной информацией о предпочтениях, добавляя все больше и больше точности в наш выбор песен. Мы будем использовать эти данные, когда вступаем в новые бизнес-направления, такие как услуги подписки по запросу, прямые трансляции и многое другое.

Каждое конкурентное преимущество - персонализация, легкое обнаружение, монетизация, масштабирование и данные - стимулирует рост нашего основного бизнеса и способствует нашему выходу на новые рынки.

Что хорошо для слушателей, то хорошо для рекламодателей

Все эти разговоры о музыкальных вкусах и предпочтениях хорошо воспринимаются слушателем, но когда вы слушаете Pandora, вы можете не знать, что Пандора слушает в ответ , Опираясь на годы сбора данных и текущая база слушателей 76 миллионов человек Компания начала анализировать эти предпочтения, чтобы определить, какие виды рекламы могут им заинтересовать. Думаете, у вкусов рекламы и музыки мало общего? Подумай еще раз.

Эрик Бишке отмечает: «Представьте себе кого-то, у кого авантюрное музыкальное настроение после обеда в выходные дни… Ваша гипотеза состоит в том, что этот слушатель может с большей вероятностью нажать на объявление, скажем, на приключенческое путешествие в Коста-Рику, чем на человека в офисе. в понедельник утром слушаю знакомые мелодии. И этот человек в офисе может быть более склонен реагировать на более консервативную туристическую рекламу для тура по ресторану и музею Парижа ».

Он продолжает: «Для нас становится совершенно очевидным, что мир воспроизведения идеальной музыки для людей и мир воспроизведения идеальной рекламы для них поразительно похожи».

По своей сути это поведенческий таргетинг - с добавленным слоем музыкальной сложности. Pandora - не первая компания, которая связывает предпочтения пользователя с потенциальными покупками. Netflix также хорошо известен для анализа предпочтений пользователя в фильмах, чтобы предложить новые клики, и Amazon рассматривает широкий спектр ваших покупок, чтобы сделать вывод о вас.

Но Пандора идет намного глубже. Виталий Шматиков, доцент кафедры информатики в Техасском университете (Остин), изучающий компьютерную безопасность и конфиденциальность, считает, что наш музыкальный выбор могли бы предсказать наши индивидуальные мировоззрения с высокой степенью точности.

У Pandora даже есть система политического таргетинга рекламы, которую она использует для президентских кампаний и кампаний в Конгрессе. И хотя они не смотрят на индивидуальное отношение пользователей рекламы к определенным ключевым политическим вопросам, их система показывает объявления для разных кандидатов на основе станций и артистов, которые вам нравятся. А поскольку Pandora запрашивает ваш почтовый индекс при регистрации, они могут дополнительно адаптировать политическую рекламу к конкретным районам.

Когда вы связываете все эти вещи вместе, вы получаете очень надежную, управляемую данными систему, которая построена, возможно, на самых уникальных данных, собранных из всех - не ваших покупок или покупательских привычек, а ваших слушательских привычек. Пандора уже довольно много сделала для вас вывод, основываясь на музыке, которую вы любите. Кто знает, что они смогут узнать о нас, поскольку они продолжают расти?

Что вы думаете о том, как Pandora использует большие данные? Считаете ли вы, что его станции соответствуют вашим вкусам, или вы думаете, что еще есть над чем поработать? Поделитесь своими мыслями с нами в комментариях ниже!

Об авторе: Шерис Джейкоб помогает владельцам бизнеса улучшить дизайн веб-сайта и повысить коэффициент конверсии за счет убедительного копирайтинга, удобного дизайна и интеллектуального анализа аналитики. Узнайте больше на iElectrify.com и загрузите бесплатный контрольный список настройки и преобразования веб-копии уже сегодня!

Похожие

Комментарии