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cf静态电影扮演者

2022-09-17来源:萧翱瘁编辑:佚名标签: ⽹易云⾳乐7.0推荐场景分析-进化明显 退化更明显 

文章导读
对网易云音乐新版本来说,场景推荐是新亮点,不过又旧版本已有的情况下,网易云音乐的推荐策略为何如何糟糕呢?笔者将针对这一问题做出深层分析。目录:1. 首页是重要的营销场景,先拿TA开刀1.1 首页布局的

对网易云音乐新版本来说,场景推荐是新亮点,不过又旧版本已有的情况下,网易云音乐的推荐策略为何如何糟糕呢?笔者将针对这一问题做出深层分析。

目录:

1. 首页是重要的营销场景,先拿TA开刀

1.1 首页布局的核心变化1.2 全面取消无限下拉1.3 全面突出各种推荐

2. 当我试图深入分析三大推荐场景时,直接跪了!

2.1 推荐歌单为什么重复推荐?2.2 风格推荐为什么也重复推荐?2.3 场景推荐为什么继续重复推荐?

1. 首页是重要的营销场景,先拿TA开刀1.1 首页布局的核心变化

左:旧版本首页楼层;右:新版本首页楼层

从上图的新老版本对比,看看各个楼层的变化:

新老版本楼层变化

1.2 全面取消无限下拉

这个是新版本最显著的变化,取消了由云村、商城等内容组成的无限下拉场景。

“到底啦”

取消基于云村内容的无限下拉,意味着三个有趣的事情:

彻底淡化由歌曲、歌单所衍生出来的云村(UGC/PGC)的内容类型几乎每个楼层都有“查看更多”的引导入口,引导用户进入不同的子场景进行内容消费首页更像是整个APP中所有内容的“目录和提纲”,而不是内容消费的主场景

一般的,存在无限下拉的页面或场景,是产品设计中为用户建设的消费主场景,是产品活跃、留存和时长的主要贡献者。

最常见的无限下拉场景,就是信息流。

但全面取消无限下拉还不是重点……

1.3 全面突出各种推荐

我们把新版本首页楼层分分类,合并同类项,就出现了有趣的情况:

很明显,新版本把首页的区域划分为三个区域:

顶部的核心功能,包括banner和五大金刚其次的推荐场景,包括推荐歌单、风格推荐、场景推荐等最后的其他分发场景,包括云村、语音直播、新歌等等

如果加上首页首屏的视觉位置,那么约有1/2的推荐场景在首屏视觉范围内,所以这三大推荐场景(歌单、风格和场景)就是网易云音乐7.0的重点宣传和传播point。

但是基于推荐的分发,效率还不是很高,且分发的内容类型有限(歌单和歌手),为了弥补这点不足,在首页最后的区域增加了其他内容类型的分发场景。

特别的,新歌的分发场景降权很严重,可能的原因:

新歌在网易云音乐的首发越来越少新歌的分发效率未达要求新歌的用户转化(消费频次、加入播放列表等)未达要求

但全面突出各种推荐还不是重点。

这里有一个疑问:“大家都在听”,这么强推荐的场景,为啥排在这么低~~~这种cf协同过滤的分发场景不是应该营销价值更高,位置更靠上的吗?并且“大家都在听”是和“风格推荐”,唯二两个没有“查看更多”的场景,即只能在首页这里消费,完全依赖首页楼层位置的流量权重。但“大家都在听”的位置如此之低,实在令人费解。

2. 当我试图深入分析三大推荐场景时,直接跪了!2.1 推荐歌单为什么重复推荐?

下表是下拉刷新10次,观察推荐歌单的列表,相当惊人!

由上图可以看出,推荐歌单10次的刷新中,出现了反复和重复的推荐。

事实上,这个问题在旧版本已经出现。在我看来,根本原因在于推荐系统的底层策略,对于隐式上报的负反馈(即每次刷新用户并没有点击推荐的内容),应当给与一定的降权,并让出槽位安排用户兴趣探索,而不应该这么傻兮兮的重复推荐。

用户体验很糟糕,至少我用网易云音乐这么多年,极少从推荐歌单中看到符合自己口味的歌曲。

所以,基于歌单的分发策略,在首页的场景中,效果不大。

在我做这个部分的分析时发生了一件有趣的事情,我的输入法告诉我:

2.2 风格推荐为什么也重复推荐?

先普及三个名词,看图说话

推荐语:或者叫标题推荐列表:看图说话推荐信号外显:看图说话(这点做得不错)

风格推荐给我的第一感觉就是:似乎并不是按照当前歌曲的风格、作者等来推荐,并且推荐策略非常迷惑。

例如当前歌曲是无印良品的《想见你》,风格推荐却是欢迎进入欧美圈,什么鬼策略?

右上角:无印良品的《想见你》,风格推荐的是《欢迎进入欧美圈》

另外,风格推荐和心动模式有什么区别呢?都是当前歌曲的推荐,并且推荐曲目有一定的重合,所以,风格推荐的业务场景到底是什么?

更加严重的是,风格推荐依然出现大量的重复推荐。

不断下拉刷新,开始进入重复内容的循环推荐:

刷新了50次,推荐语在16条文案中不断重复刷新了50次,推荐歌曲在固定的6首中文歌和9首英文歌中循环刷新了50次,推荐歌曲的语种在 中文-英文-中文-英文 不断循环刷新了50次,约前6次均有新的推荐语,但是之后开始,重复率越来越高

所以猜测推荐歌单是离线计算完成的,静态的;而推荐语是从语料库中拼接出来的,动态的,但仅仅根据歌曲的语种来组合,中文歌曲就捞“华语”,非中文歌曲就捞“欧美”;同时预测用户不会刷新超过6次,所以前6次都不相同,但超过6次,推荐系统开始出现重复,并且重复的频率逐步加大,意味着语料库见底了。

如果属实,那么这真是一个非常偷懒的推荐策略,换汤不换药的推荐策略。仅仅改动推荐语来试图引导用户注意力,而并没有在歌曲本身做更深入的特征挖掘。大概等于每次推荐都是不断地换皮!没错,换皮!并且所处楼层比场景推荐还要好,流量权重更高。这个提出批评!

2.3 场景推荐为什么继续重复推荐?

首先,场景推荐并不是新的功能,旧版本就存在,不过要多次无限下拉后才会出现。

其次,场景推荐比较精准,请留意截图的时间和场景推荐的标题,非常的契合。

于是刷新看看,卧槽,立刻暴露了场景推荐的本质。场景推荐和风格推荐一样,推荐策略如出一辙,换汤不换药。

这里是刷新9次,场景推荐的记录:

由上图可以看出,推荐列表首位的大佬(下班听我的),你也好歹变一下呀。我真没看出来首位的(下班听我的)有什么特殊的标记,难道是人工下发要求必须在这个列表置顶?如果是人工下发,大概率场景分类不会很多,也就没法达到“场景推荐”的推荐要求。

猜测可能的原因:

推荐语重复更大,猜测语料库内容更少推荐歌单更少,并且坑位固定推荐的极不精准(二次元和全球百大DJ管我什么鸟事啊)

疑问更多:

或许场景推荐仅仅根据时间来做推荐,这样的推荐策略不是非常非常粗啊宣传的很厉害,可是为啥你在首页第二屏,这么一个不重要的位置呀?场景推荐并不像一个推荐场景,更像是75%的专家规则+25%的推荐下发

总结

最后我们总结一下,推荐场景中的三大推荐基本无效,基本无法达成歌曲、歌单等内容的高效分发,因为出现大量的重复推荐,并且推荐的精准和准确性也不高,对于歌曲的分发贡献有限,我亦没见过如此稀烂的工程级推荐系统。

随着这个爆炸性的消息,文章已到尾声,如果你喜欢我的文章, 欢迎点赞、评论和分享,周末愉快~~~

作者:磊叔,非资深互联网产品经理

本文由 @磊叔 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unspalsh, 基于CC0协议

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