Читать книгу В одно касание. Бизнес-стратегии Google, Apple, Facebook, Amazon и других корпораций - Нил Мехта - Страница 8

Утром каждого понедельника Spotify отправляет своим слушателям список из 30 треков, которые волшебным образом идеально соответствуют их вкусам. Этот плейлист под названием Discover Weekly мгновенно стал популярным: в течение шести месяцев после запуска, в июне 2015 года, он был прислан более 1,7 млрд раз. Но как Spotify настолько хорошо удается узнать предпочтения своих 200 млн пользователей?

Spotify действительно нанимает специалистов, которые вручную создают открытые плейлисты, но подготовить их для всех 200 млн пользователей никоим образом невозможно. Вместо этого Spotify применяет алгоритм, который запускается каждую неделю.

Алгоритм Discover Weekly начинает свою работу с изучения двух основных моментов. Для начала он просматривает все треки, которые прослушал пользователь и которые ему настолько понравились, что он добавил их в библиотеку или плейлист. Эта программа достаточно умна, чтобы понять, что если трек переключили в течение первых тридцати секунд, то, вероятно, он не понравился. Затем алгоритм рассматривает все плейлисты, созданные другими людьми, предполагая, что каждый из них объединен какой-то общей темой; например, может быть плейлист для бега или плейлист Beatles.

Получив эти данные, Spotify использует два метода поиска треков, которые могут понравиться. Первый метод предполагает сравнение двух наборов данных, чтобы выяснить, какие из новых треков относятся к тем, которые нравятся пользователю. Предположим, что кто-то создал плейлист из восьми треков и семь из них есть в библиотеке пользователя. Ему, скорее всего, нравится такая музыка, поэтому Discover Weekly может порекомендовать тот трек, которого нет в его библиотеке.

Алгоритм Spotify для автоматической рекомендации музыки. Источник: Quartz

Эта методика называется «совместная (коллаборативная) фильтрация», и именно ее использует Amazon, чтобы предложить товары, которые могут заинтересовать клиента, исходя из его истории покупок и покупок миллионов других пользователей. Список рекомендуемых фильмов, которые предлагает Netflix, видео, предлагаемые YouTube, и список возможных друзей на Facebook – все это возможно благодаря совместной фильтрации.

Совместная фильтрация становится все более полезной, так как сервис получает больше пользователей. В нашем примере, если у Spotify появляется больше пользователей, то программе легче найти человека с похожим вкусом и, следовательно, легче предложить рекомендацию. Но, по мере роста пользовательской базы, работа таких алгоритмов может стать медленнее и требовать большого объема вычислений.

Второй метод, который использует Spotify для создания плейлиста, – это «профиль вкуса». На основе только тех треков, которые прослушал пользователь и которые ему понравились, Spotify определяет, какие жанры (например, инди-рок или R&B) и поджанры (например, Chamber Pop или New Americana) он предпочитает, и рекомендует музыку этих жанров. Это другая форма стратегии Spotify – предлагать треки на основании ранее прослушанных.