在中國(guó)，幾家頭部互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)的曲庫(kù)規(guī)模共計(jì)超過7000萬(wàn)首（如果計(jì)算重復(fù)），假設(shè)每首歌平均時(shí)長(zhǎng)3分鐘，一個(gè)人需要連續(xù)收聽400年才能聽完。

普通人一輩子往往只會(huì)聽三五千首歌曲。窮極一生，你也不可能遍歷這龐大的曲庫(kù)——不僅是你不能，甚至音樂平臺(tái)的編輯也做不到。

所以，誰(shuí)能為你推薦下一首歌？誰(shuí)來給你驚喜？

今天，聽歌似乎簡(jiǎn)單又容易，但從前并非如此。

早期互聯(lián)網(wǎng)音樂播放器比較原始，用戶需要主動(dòng)搜索并點(diǎn)歌。1999年上線的九天音樂，與后來的百度MP3、酷狗等，起初都是點(diǎn)播平臺(tái)。

與點(diǎn)播相對(duì)的，則是電臺(tái)音樂（Radio）——它由專業(yè)的編輯或算法決定用戶聽什么歌。

2009年，豆瓣基于推薦算法，推出豆瓣FM。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)從此進(jìn)入算法時(shí)代，QQ音樂、蝦米音樂、網(wǎng)易云音樂等也紛紛效仿。

這項(xiàng)功能頗有前瞻性——在國(guó)外，以推薦算法成名的Spotify，其電臺(tái)功能的上線時(shí)間，也比豆瓣FM晚兩年[1]。至于推薦算法在其它領(lǐng)域大殺四方，還要等到2012年才上線的今日頭條。

為什么互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)對(duì)算法這么積極？

算法不僅革新了產(chǎn)品體驗(yàn)，更能決定平臺(tái)的生死存亡——你能想到，僅僅把“搜歌”變成“推歌”，平臺(tái)就能省下一大筆錢嗎？

為啥做FM？還不是因?yàn)闆]錢

豆瓣FM做電臺(tái)的主要原因是——窮。

音樂行業(yè)有一套細(xì)致的版權(quán)定價(jià)規(guī)則。點(diǎn)播版權(quán)、配樂版權(quán)、下載版權(quán)的價(jià)格均有不同。其中，電臺(tái)播放的版權(quán)費(fèi)用比點(diǎn)播的版權(quán)費(fèi)更低。

現(xiàn)實(shí)條件是，豆瓣手里只有電臺(tái)播放的版權(quán)，于是因陋就簡(jiǎn)做了一款純電臺(tái)產(chǎn)品?！霸诙拱闒M里，你不能重聽前一首歌?！鼻岸拱闒M技術(shù)總監(jiān)趙凌告訴放大燈團(tuán)隊(duì)，這也是因?yàn)榘鏅?quán)的限制。

算法推送不僅降低了版權(quán)單價(jià)，也改變了音樂平臺(tái)向唱片公司付費(fèi)的邏輯。

此前，互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)以預(yù)付費(fèi)模式，花錢批量“租下”唱片公司的版權(quán)曲庫(kù)（租期2~3年），吸引用戶聽。但這種簡(jiǎn)單粗暴的模式有明顯漏洞，像傳統(tǒng)磁帶A面錄熱門歌，B面錄充數(shù)的“水歌”一樣，唱片公司也會(huì)把熱門歌和“水歌”打包售賣，導(dǎo)致一部分歌曲播放量極高，一部分播放量又奇低，因此，預(yù)先支付給唱片公司的費(fèi)用，本質(zhì)是為熱門曲庫(kù)買單。

低效的預(yù)付費(fèi)模式浪費(fèi)了版權(quán)資源利用率，互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)自然不能忍——如果不能單買熱門曲庫(kù)，那就必須改變計(jì)費(fèi)規(guī)則。

如今，國(guó)外音樂平臺(tái)如Spotify、Google、蘋果、亞馬遜等公司已開始嘗試按播放量支付版權(quán)費(fèi)（如 Spotify 定價(jià)0.00331美元/次，Google 定價(jià)0.0054美元/次，Apple Music 定價(jià)0.00495美元/次，Amazon 定價(jià)0.00395美元/次）[2]。就匠音樂創(chuàng)始人張昭軼告訴放大燈團(tuán)隊(duì)，按播放量付費(fèi)未來會(huì)成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

計(jì)費(fèi)方式改變后，算法會(huì)在很大程度上影響唱片公司的收入。

一方面，算法面前，曲庫(kù)與曲庫(kù)并不平等。

通過播放量，算法將輕易分辨出熱門/冷門音樂，并將其經(jīng)濟(jì)價(jià)值分為三六九等。以早年蝦米音樂的獨(dú)家曲庫(kù)為例，滾石音樂的曲庫(kù)規(guī)模只有幾萬(wàn)首，但都很熱門，所以很快被網(wǎng)易云音樂搶走；BMG的曲庫(kù)規(guī)模超過250萬(wàn)首，但多數(shù)冷門，所以遲遲無(wú)人爭(zhēng)搶，幾乎到了蝦米關(guān)閉前夜才轉(zhuǎn)給網(wǎng)易云音樂。

接下來，算法分發(fā)將引發(fā)馬太效應(yīng)，熱門曲庫(kù)會(huì)給唱片公司帶來更多收入，而曲庫(kù)冷門的唱片公司就討不到什么好處。通過按需付費(fèi)，互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)可以將經(jīng)費(fèi)用在刀刃上——購(gòu)買消費(fèi)者真正喜歡的歌曲。

另一方面，算法本身并非完全中立，它更能體現(xiàn)出平臺(tái)的意志。

算法不僅能決定推什么歌，還能決定推誰(shuí)的歌。蝦米音樂的算法，就更傾向于向用戶推薦小眾音樂人和他們的作品[3]。這也意味著，唱片公司在蝦米音樂得到的推薦量會(huì)更少，其版權(quán)收入也會(huì)因此縮水。張昭軼表示：“這樣一來，傳統(tǒng)唱片公司的地位會(huì)變得十分被動(dòng)?！?/p>

音樂App的推薦，如何一發(fā)入魂？

算法給互聯(lián)網(wǎng)音樂公司帶來的不止是經(jīng)濟(jì)效益，還有更好的用戶體驗(yàn)。

Spotify研究總監(jiān)莫妮亞·拉瑪斯·羅列克稱，Spotify的“靈魂”是一個(gè)名為BaRT的算法系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)能分析每一個(gè)用戶的特點(diǎn)，選出用戶感興趣的音樂，生成“千人千面”的推薦歌單[4]。莫妮亞還表示，BaRT能夠幫助提高用戶的使用體驗(yàn)——讓用戶更久、更頻繁地使用算法推薦（wanting to use the technology longer and often）[4]。

此外，隨著算法不斷迭代，互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)推薦的內(nèi)容越來越準(zhǔn)，用戶還會(huì)對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生依賴。而算法留住的用戶越多，用戶停留的時(shí)間越長(zhǎng)，他們?yōu)閮?nèi)容付費(fèi)的可能性也就越大?！斑@件事有難度，但如果能做好，它會(huì)給音樂平臺(tái)帶來很大收益?！壁w凌認(rèn)為。

但早期的推薦算法，不像現(xiàn)在的那么“高級(jí)”。

“推薦算法剛在音樂行業(yè)火起來的時(shí)候，大家用的都是協(xié)同過濾算法。”趙凌告訴放大燈團(tuán)隊(duì)。

舉個(gè)例子，如果有兩個(gè)用戶a和b，他們都聽了A歌和B歌，那協(xié)同過濾算法就會(huì)把a(bǔ)、b當(dāng)作兩個(gè)相似用戶，會(huì)把用戶a聽到的另一首C歌推薦給用戶b，這就是簡(jiǎn)單的“用戶協(xié)同過濾”邏輯。

用戶協(xié)同過濾算法工作原理 | 放大燈團(tuán)隊(duì)制圖

事實(shí)上，協(xié)同過濾算法誕生于上世紀(jì)80年代，在本世紀(jì)初，亞馬遜將其用于商品推薦，而它的確也比較適和推薦復(fù)雜內(nèi)容，不僅僅是豆瓣FM，網(wǎng)易云音樂也用過這種基礎(chǔ)算法[5]。

就在2020年底，還有一位新消費(fèi)圈的創(chuàng)業(yè)者曾發(fā)文總結(jié)自己一年來的朋友圈，其中就有一條提到音樂推薦算法，她將Spotify基于行為的協(xié)同過濾算法稱為高級(jí)的，并認(rèn)為國(guó)內(nèi)的音樂App算法“好弱哦”。

我們現(xiàn)在知道了，國(guó)內(nèi)音樂App們也在用協(xié)同過濾，豆瓣FM甚至比Spotify還早做出來兩年。

然而，協(xié)同過濾是一條簡(jiǎn)單粗暴的算法路線。它的優(yōu)勢(shì)在于，機(jī)器不需要理解內(nèi)容，僅憑用戶行為數(shù)據(jù)就可以完成推薦。而這也是它最大的問題，協(xié)同過濾算法無(wú)法判斷歌曲的特點(diǎn)，只知道其中的相關(guān)性，但這個(gè)相關(guān)性往往不那么準(zhǔn)確。

協(xié)同過濾算法的精確度與行為數(shù)據(jù)的積累量有關(guān)，它的確越用越好用，但新用戶初來乍到、新歌曲剛剛上線，都是協(xié)同過濾算法的處理盲區(qū)。但新用戶的體驗(yàn)又至關(guān)重要——每一個(gè)增長(zhǎng)黑客理論中，“新用戶留存”都是重要的環(huán)節(jié)。

隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器也逐漸學(xué)會(huì)“理解”內(nèi)容——簡(jiǎn)單來說，算法會(huì)抽取歌曲的音樂和歌詞特征，給每首歌都打上數(shù)個(gè)“標(biāo)簽”。通過標(biāo)簽理解歌曲內(nèi)容，再將其匹配給最合適的聽眾。

于是，互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)紛紛拋棄協(xié)同過濾，把希望寄托在基于標(biāo)簽簇的個(gè)性化推薦算法上。

網(wǎng)易云音樂算法團(tuán)隊(duì)告訴放大燈團(tuán)隊(duì)，推薦算法不僅會(huì)給歌曲、歌單打標(biāo)簽，還會(huì)盤點(diǎn)用戶的群體特征，“如果系統(tǒng)判定你喜歡‘旅行’標(biāo)簽的歌單，就可能把這群用戶偏好的其它標(biāo)簽歌單也推給你。”

基于標(biāo)簽簇的推薦算法工作原理 | 放大燈團(tuán)隊(duì)制圖

如今看來，基于標(biāo)簽簇的推薦算法比協(xié)同過濾算法更先進(jìn)。它是主流在線音樂平臺(tái)的標(biāo)配，但不包括Apple Music。

蘋果現(xiàn)任CEO庫(kù)克認(rèn)為，相比起冷冰冰的算法，由真人進(jìn)行運(yùn)作的Apple Music更懂它的聽眾[6]。

雖然路線一致，但不是所有在線音樂平臺(tái)都能把算法做到盡善盡美。用戶在使用時(shí)，會(huì)感到明顯差異，而這又涉及公司之間不同的推薦策略，以及它們?cè)谒惴?xì)節(jié)上不同的處理方式。

用戶和算法，誰(shuí)在調(diào)教誰(shuí)？

對(duì)于普通用戶而言，評(píng)價(jià)音樂播放器算法的維度非常簡(jiǎn)單：它推的歌適合我的口味嗎？

豆瓣FM是國(guó)內(nèi)最早啟動(dòng)純算法推薦機(jī)制的音樂電臺(tái)。在豆瓣FM上線10年后、幾乎沒有什么市場(chǎng)份額的2019年，還有人在知乎回答：豆瓣最大的優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的算法，它“總會(huì)找到我喜歡的歌曲”[7]。

豆瓣FM的初始定位是一款后臺(tái)產(chǎn)品，在用戶聊天、工作、居家時(shí)播放背景音樂。

豆瓣FM由豆瓣孵化，后者是以興趣為核心的社交網(wǎng)站，用戶會(huì)產(chǎn)生并積累大量書、影、音等標(biāo)記和偏好數(shù)據(jù)，可供豆瓣FM作更精準(zhǔn)的音樂推薦。

用戶在豆瓣FM上能進(jìn)行的交互行為不多：點(diǎn)紅心、跳過、暫停、下一首……但所有這些行為都會(huì)被豆瓣FM收集起來，用來分析用戶的喜好。

早期豆瓣FM還嘗試過用一些新奇的辦法來優(yōu)化算法。比如，采取人機(jī)賽馬的方式，分兩組、按照歌詞情感屬性對(duì)音樂進(jìn)行分類。在這次嘗試?yán)铮祟悇俪隽恕獧C(jī)器只能分出幾個(gè)大類，再細(xì)分其準(zhǔn)確度就會(huì)下降。

不過，豆瓣還是通過幾十個(gè)推薦引擎，日以繼夜地為用戶推送音樂。趙凌表示，這些推薦引擎也并非一成不變，會(huì)隨著產(chǎn)品的運(yùn)行不斷修正。

除了豆瓣FM，蝦米音樂的推送品質(zhì)也為人稱許。

與豆瓣FM的定位不同，蝦米想要建立起高質(zhì)量的音樂社區(qū)。成立初期，為了完善曲庫(kù)，蝦米音樂“從全球范圍內(nèi)召集了300多個(gè)音樂愛好者，用社區(qū)的方式去做”[8]。

蝦米音樂充分動(dòng)員了用戶——它鼓勵(lì)用戶自由上傳曲目，修改音樂分類、編輯歌詞、專輯信息。這些用戶們“調(diào)教”算法的行為數(shù)據(jù)，成為算法完善數(shù)據(jù)庫(kù)、提高推送精度的幫手。

得益于用戶眾包，蝦米建立起全網(wǎng)音樂曲風(fēng)分類最全、流派分類最細(xì)的音樂庫(kù)。在2020年7月舉辦的上海國(guó)際獨(dú)立音樂季（IMS）活動(dòng)中，蝦米音樂產(chǎn)品及用戶運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人龍吉就表示，蝦米音樂擁有超過3000萬(wàn)首曲庫(kù)[9]。而根據(jù)蝦米音樂用戶2021年初的整理，蝦米音樂曲風(fēng)流派共有24個(gè)大類，566個(gè)小類[10]。

從豆瓣FM和蝦米音樂的案例中，我們可以看到，算法想“隨我心意”，需要產(chǎn)品定位、曲庫(kù)規(guī)模、用戶行為、運(yùn)營(yíng)策略等因素的共同參與。

算法在努力推送用戶喜愛的歌曲，但推薦歌單里用戶喜歡的歌越多，就越好嗎？

并非如此。我們可以假設(shè)一個(gè)極端的狀況——如果一個(gè)用戶只收聽某個(gè)特定類型的歌曲，會(huì)發(fā)生什么？

事實(shí)是這個(gè)用戶很快會(huì)進(jìn)入“聽歌繭房”：算法不再推薦新的音樂類型，用戶也對(duì)新音樂類型不感興趣，同時(shí)對(duì)已收藏的歌曲感到煩膩。音樂App用戶的黏性和使用時(shí)長(zhǎng)也會(huì)降低。

是推送用戶喜愛的特定歌曲，還是探索用戶的興趣邊界？是選擇低風(fēng)險(xiǎn)的大眾流行，還是冒更高的風(fēng)險(xiǎn)嘗試給用戶一些驚喜？算法必須做出權(quán)衡。

網(wǎng)易云音樂算法團(tuán)隊(duì)向放大燈團(tuán)隊(duì)介紹，為了規(guī)避“聽歌繭房”現(xiàn)象，網(wǎng)易云音樂會(huì)推薦用戶平時(shí)不太接觸的歌曲，增加用戶聽歌類型的多樣性。

擾動(dòng)因素的作用 | 放大燈團(tuán)隊(duì)制圖

在推送中加入擾動(dòng)因素——用戶比較陌生的歌曲，也已經(jīng)成了在線音樂播放器的標(biāo)配。

算法運(yùn)轉(zhuǎn)之下，數(shù)千萬(wàn)首歌曲從曲庫(kù)中出發(fā)，被推薦到用戶耳邊。在這個(gè)過程中，用戶對(duì)音樂App推送算法有了朦朧認(rèn)知：蝦米的推送很有品位、豆瓣FM的推送很準(zhǔn)、QQ音樂更喜歡推流行歌……

還有網(wǎng)友腦補(bǔ)網(wǎng)易云音樂“算法小哥”的小劇場(chǎng)：“我還不知道你好那一口？”“你以為歌單80%都會(huì)是日語(yǔ)POP？呵呵，我知道這個(gè)時(shí)候你需要一首后搖來調(diào)整回喪的氛圍?！盵11]

網(wǎng)易云音樂是在故意推薦特定情緒類型的音樂嗎？

網(wǎng)易云音樂算法團(tuán)隊(duì)向放大燈團(tuán)隊(duì)表示，網(wǎng)易云音樂的“情感”歌單一共有懷舊、清新等13個(gè)類型。根據(jù)2020歌單年度報(bào)告的統(tǒng)計(jì)，平臺(tái)歌單的高頻詞第1名正是“治愈”，超過75%的用戶聽過治愈相關(guān)的歌單。

推薦算法風(fēng)格的差異也導(dǎo)致用戶群進(jìn)一步分化。

趙凌向放大燈團(tuán)隊(duì)介紹，2013年，QQ音樂曾試圖和豆瓣FM合作，將QQ音樂的用戶行為數(shù)據(jù)導(dǎo)入豆瓣FM，改進(jìn)各自的算法。可該項(xiàng)目在開始不久后，就被叫停了。

原因是，兩方用戶行為之間的差異實(shí)在是太大了。QQ音樂的用戶呈現(xiàn)出偏低齡、愛聽流行歌的整體特征，這和豆瓣FM的用戶特征發(fā)生了劇烈沖突。

但音樂App的競(jìng)爭(zhēng)維度不只是算法，產(chǎn)品、社區(qū)和最基本的核心版權(quán)曲庫(kù)規(guī)模也非常重要，正是由于這些短板，豆瓣FM和蝦米在版權(quán)大戰(zhàn)中相繼失勢(shì)。

蝦米音樂創(chuàng)始人王皓在接受播客《壞蛋調(diào)頻》采訪時(shí)表示，不認(rèn)可互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)打版權(quán)戰(zhàn)。惡性競(jìng)爭(zhēng)之下，版權(quán)價(jià)格會(huì)越抬越高。但王皓也進(jìn)行了反思：“當(dāng)時(shí)真的很天真地以為，我們可以在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代找到更透明、更直接的方法幫到所有音樂家。”[12]

蝦米沒有找到更好的方法，優(yōu)秀的推薦算法沒能挽救蝦米。2021年2月，蝦米正式停止運(yùn)營(yíng)。

算法改變了什么？

推薦算法的初衷，是用技術(shù)手段幫用戶挖掘“好歌”。但實(shí)際上，無(wú)論推薦音樂還是流量變現(xiàn)，15秒的短視頻都比動(dòng)輒三四分鐘的單曲更高效。

QuestMobile發(fā)布的《2020中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)半年度報(bào)告》顯示，至2020年6月，短視頻行業(yè)MAU已經(jīng)達(dá)到8.52億。而同期，中國(guó)在線音樂行業(yè)的MAU為6.55億。同時(shí)，短視頻App占據(jù)用戶的時(shí)長(zhǎng)份額接近20%，成為了僅次于即時(shí)通訊的第二大互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)[13]。迅速崛起的短視頻App正成為不折不扣的流量黑洞。

這些短視頻App帶火了眾多“一夜爆紅”的神曲。從《學(xué)貓叫》到《綠色》再到《酒醉的蝴蝶》，歷代“抖音神曲”不光影響了聽眾的音樂品味，也帶來其它改變。

借由神曲們的崛起，短視頻App的推薦算法也開始影響音樂制作。

張昭軼向放大燈團(tuán)隊(duì)介紹，在沒有算法的時(shí)代，“1645”“4536251”和“卡儂”這三套和弦已是“大歌”要素，而算法將這幾套和弦體系的顯著性繼續(xù)放大。為了追求效率，算法傾向于推薦與熱門神曲相似的音樂。除了和弦體系，短旋律重復(fù)、反拍副歌這些刺激性更強(qiáng)的音樂特征，同樣被算法強(qiáng)化。

對(duì)于音樂制作人來說，如果想讓自己的歌曲得到算法的青睞，那么就必須迎合算法的口味?！笆聦?shí)上，很多音樂人、經(jīng)紀(jì)團(tuán)隊(duì)和MCN已經(jīng)開始這樣做了?！睆堈演W告訴放大燈團(tuán)隊(duì)。

從這個(gè)角度來說，推薦算法已經(jīng)在迫使上游的音樂制作行業(yè)，去生產(chǎn)符合算法口味的歌曲。

在蝦米音樂宣布停止運(yùn)營(yíng)之際，有人在知乎上提問：“蝦米能不能把個(gè)人推薦算法公開？”但即便這套算法被公開，但它能幫某個(gè)小而美的播放器殺出重圍嗎？或者，某個(gè)巨頭把它買下來，就能改善用戶體驗(yàn)嗎？

從互聯(lián)網(wǎng)音樂到短視頻，算法的形態(tài)、作用和影響看似發(fā)生了變化，但有一點(diǎn)確定無(wú)疑：算法不斷更迭，但它終歸要服務(wù)于互聯(lián)網(wǎng)音樂產(chǎn)品的核心定位，以及背后公司的意志。

算法不是音樂行業(yè)唯一的神，但它讓音樂App更有神采。

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