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Cómo Spotify sugiere canciones que te gustan

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Photo by John Tekeridis on Pexels.com

En la era de internet las páginas de mayor éxito han conseguido ser exitosas debido a que ofrecen a la gente lo que necesitan. O al menos, les hacen creer que lo necesitan. Cuanto más tiempo pase una persona en una página web, más probable es que gaste dinero en ella. Un claro ejemplo es Spotify, pero podemos decir que todo comenzó con Youtube. La plataforma de videos nos necesita para que veamos los anuncios de los videos y de esa forma más beneficio. Cuanto más tiempo más dinero.

En este artículo voy a hablar de cómo Spotify tiene una aproximación similar, pero en vez de ofrecernos un video tras otro, nos ofrece una canción tras otra. Y es que Spotify hace todo lo posible para que escuchemos más y más música y estemos mucho tiempo conectados a su plataforma.

Recomendación y búsqueda en Spotify

La misión de Spotify es promover la música y a los artistas. Ofrecen una plataforma donde creadores ofrecen sus obras musicales para que que sean disfrutadas por sus fans o cualquier que desee escuchar su música. Esa mezcla de fans y artistas es el corazón de Spotify, puesto que la plataforma va a tratar de ofrecerte música relevante para ti en función de tus gustos.

Del mismo modo que cuando navegas por la red y encuentras anuncios relevantes para ti puesto que las páginas web rastrean lo que haces, Spotify también va a intentar recompensarte ofreciendo lo que encaje mejor con tus gustos musicales. Se parte de un catálogo inmenso de canciones, luego existe una serie de playlist (lista de canciones), podcasts, etc, que clasifican las canciones del catálogo. Por otro lado, el usuario busca las canciones que le gusta y es esa elección lo que activa las sugerencias de Spotify.

La recuperación de información y el filtrado de información son, de hecho, dos caras de la misma moneda (Nicholas J. Belkin y W. Bruce Croft, 1992). Spotify tiene esta afirmación en mente. Puesto que el sistema de recomendación y búsqueda trabaja baja la recuperación y la filtración de datos. Trabajan juntos para ofrecer música que el oyente disfruta.

Pantalla de inicio de Spotify, el paradigma push

La pantalla de inicio de la aplicación Spotify es un excelente ejemplo de cómo los algoritmos gobiernan una experiencia auditiva. Su objetivo es ayudar rápidamente a los usuarios a encontrar algo que les guste escuchar y que lo escuchen enseguida.

La pantalla de inicio se rige por un algoritmo de machine learning denominado BaRT (“Bandits for Recommendations as Treatments”). La tarea del sistema es organizar cada pantalla de inicio de forma personalizada para cada usuario. Eso incluye los “estantes”, o filas de listas de reproducción, que siguen un tema como “el mejor de los artistas” o “mantener el ambiente”, y el orden en que aparecen las listas de reproducción en esos estantes. Ayuda por tanto a que se escuche música enseguida.

El algoritmo Bart permite personalizar conjuntamente recomendaciones y explicaciones asociadas para brindar sugerencias más transparentes y comprensibles a los usuarios. Bart es un método eficaz para abordar el problema de exploración-explotación en recomendación.

Spotify utiliza algoritmos de machine learning cuando el usuario no está conectado, offline, que toman decisiones para cuando vuelva a estar en línea y ofrecerle las listas de canciones adecuadas.

Búsqueda, el paradigma pull

El poseer un catálogo de canciones inmenso hace que sea necesario tener un mecanismo de búsqueda de música adecuado. Spotify posee más de 40 millones de canciones en 79 mercados diferentes. Hay diferentes tipos de modalidades como podcasts, música, audios, etc. El encontrar lo que busca el usuario es el corazón del paradigma pull.

Cuando buscas en Spotify te va ofreciendo instantáneamente las mejores sugerencias letra a letra teniendo en cuenta los gustos del usuario. Escucha y organiza la información para ofrecerte lo más adecuado para ti.

Datos de usuarios en Spotify a septiembre 2021

Si te interesan los números este apartado va precisamente sobre ellos. En el tercer trimestre de 2021 todos los indicadores principales del negocio de Spotify han terminado de manera muy satisfactoria para la compañía.

Los usuarios activos mensuales crecieron un 19% interanual hasta los 381 millones en el trimestre, frente a los 365 millones del último trimestre. Spotify tuvo un crecimiento interanual de dos dígitos en todas las regiones, con especial fortaleza en el resto del mundo (el mundo salvo Europa y América), donde el rendimiento se vio favorecido por la reanudación de la actividad de marketing en India junto con un crecimiento por encima del plan en Filipinas e Indonesia.

Los suscriptores premium crecieron un 19% interanual llegando hasta los 172 millones en el trimestre, frente a los 165 millones del último trimestre.

Referencias

  • https://onezero.medium.com/how-spotifys-algorithm-knows-exactly-what-you-want-to-listen-to-4b6991462c5c
  • https://www.slideshare.net/mounialalmas/recommending-and-searching-spotify
  • https://ciir-publications.cs.umass.edu/pub/web/getpdf.php?id=131
  • https://research.atspotify.com/publications/explore-exploit-explain-personalizing-explainable-recommendations-with-bandits/
  • https://static1.squarespace.com/static/5ae0d0b48ab7227d232c2bea/t/5ba849e3c83025fa56814f45/1537755637453/BartRecSys.pdf
  • https://investors.spotify.com/financials/press-release-details/2019/Spotify-Technology-SA-Announces-Financial-Results-for-First-Quarter-2019/default.aspx
  • http://dx.doi.org/10.1145/138859.138861
  • http://pchandar.github.io/static/Gruson2019-a2c9a8576182dcb33019d20a7c7a51b7.pdf
  • https://twitter.com/thexxlman/status/1455140141970903043?s=21

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