豆瓣電台聽了41000多首歌,猜中喜歡的概率不算高,但通過電台發現了很多歌曲,這也體現推薦系統要平衡多樣性和精准度。不像我之前吐槽的那樣,依賴於播放已喜歡的歌曲,有了精准度,但是多樣化不夠。比較同類產品蝦米,以播放熱門歌曲為主,選擇的成本較大,推薦長尾歌曲的力度較低。
對於內容的喜歡是會隨著時間和心情改變的,早期我會傾向於熱門內容,在手機端聽紅心頻道時會選擇某些歌曲不再播放,最近紅心頻道聽煩了,私人兆赫中推薦的歌曲比較相似,換個口味改聽爵士或其他用戶編輯的專輯。
電台在不斷增加頻道(也就是兆赫)、"專家用戶"制作的專輯和風格,謹慎地為用戶提供多維度的推薦,而風格中歌曲也是根據用戶的選擇生成。
電台以後台播放為主,沒有歌曲的相關描述,需要用戶浏覽推薦的界面中需要增加可信賴的推薦理由,比如評分、基於某個好友的推薦或者簡短的評語,視覺上的優先級甚至要高於內容本身的屬性。個人以為食神搖搖的推薦理由文案還夠好,對於這樣以推薦為核心的產品,文案的視覺不夠突出。
在電台出現之前,豆瓣已經有了音樂評分等用戶反饋,用戶提交更多的反饋,系統才有可能算出用戶的喜歡。反饋可以是喜歡,也可以是商品的購買或、頁面停留時間和視頻的觀看時長。一方面界面需要分析用戶行為,另一方面界面本身要有利於用戶反饋。手機版大眾點評的界面中提交反饋的操作成本很高,需要評分和寫幾十字的評語,很不利用系統的推薦,所以界面中信息量較大,不利於快速選擇。
推薦系統需要內容品質一致,否則用戶反饋和內容對應關系不一致。早些時間豆瓣電台中有演唱會版本的歌曲,聲音非常噪雜,最近沒有再出現過,可能淘汰了低質量內容或者內容獲得推薦的概率已經大幅降低。內容質量、呈現方式、界面布局和交互都可能影響用戶的選擇。
推薦系統的可以提高粘度和提升關鍵系指標,交互上可以減少操作成本,比如降低用戶搜索、查找步驟和界面之間的跳轉次數,界面架構中可利用推薦來避免產品的同質化。
文章來源:曉生語錄