אלגוריתם ההמלצות של ספוטיפיי

אלגוריתם ההמלצות של ספוטיפיי כמודל לאסטרטגיה שיווקית - חלק 1

---

ספוטיפיי היא כיום שירות הסטרימינג המוביל בעולם. היא עושה שימוש במאגר נתונים עצום ואלגוריתמים חכמים כדי ללמוד הרגלי האזנה, לאתר ולהמליץ למאזינים על מוזיקה שמתאימה להם ולספק את חוויית ההאזנה למוזיקה הטובה ביותר שאפשר.

מאחורי שיטות הפעולה והמבנה של הפלטפורמה עומדים מודלים עסקיים ומתודות שיווק המאפשרים לה להיות חברה מסחרית מצליחה. במאמר זה אסקור לרוחב ולעומק את ספוטיפיי, הצורה שבה היא עובדת, ההשפעות שלה על תעשיית המוזיקה ואיך היא מצליחה להביא לכם את השיר הבא שיתקע לכם בראש.

---

פתיחה

אלגוריתם ההמלצות של ספוטיפיי הוא אלגוריתם המוטמע בתוך הפלטפורמה, ומנתח מידע מסוגים שונים - כזה הקשור בפעילות המשתמש ובאינטראקציה שלו עם הפלטפורמה, במוזיקה שהוא מאזין לה, בטרנדים מקומיים או גלובליים ובפרמטרי מאקרו נוספים (המשפיעים על פעולת האלגוריתם לכלל המשתמשים, ולא רק למשתמש יחיד).

חשוב לציין - בפועל הפלטפורמה משתמשת במספר רב של אלגוריתמים, כל אחד ותפקידו, כדי ליצור מערכת יעילה וקוהרנטית. במאמר זה אני אשתמש במילה אלגוריתם ככינוי כולל לכל המערכת הזו, ואסקור אותה ברובו כיחידה אחת, למען הנוחות.

אין לי רקע באלגוריתמיקה או תכנות, ואני גם לא עובד בספוטיפיי. לכן אני לא מתיימר לתאר בצורה מדויקת את פעולת האלגוריתם, אלא רק את הרעיון והמודל התכנוני שעל פיו הוא עובד. קיימים כמובן הבדלים ברמת התוכנה בין התיאור כאן למציאות בשטח, בעיקר בגלל שינויים ושיפורים שמתרחשים כל הזמן במערכות של ספוטיפיי, אך כמו שאמרתי - מטרת המאמר היא לתאר את המבנה ושיטות הפעולה העקרוניות.

על פני השטח, תפקידו של האלגוריתם להמליץ למשתמש על מוזיקה שיכולה להתאים לטעם ולהעדפות שלו, ולחשוף אותו לתוכן שיתאים לו. בפועל - האלגוריתם משמש במקביל למטרה זו ככלי שיווקי לכל דבר. במאמר זה אסקור לעומק את המבנה וצורת הפעולה של האלגוריתם ואנסה לתאר את המודל השיווקי-עסקי, המטרות והרווח שספוטיפיי משיגה דרך פעולת האלגוריתם.

איך עובד האלגוריתם של ספוטיפיי

מטרתו הישירה של האלגוריתם היא להמליץ למשתמש על מוזיקה שהוא עוד לא מכיר ויכול לאהוב. מטרה זו משרתת את מטרת העל של הפלטפורמה - להשאיר את המשתמש מחובר כמה שיותר. האלגוריתם (ובכלל הפלטפורמה) עושה שימוש בכל מידע קיים וכל פעילות שהמשתמש מבצע בתוכנה, הכל מנוטר ושום דבר לא הולך לאיבוד.

אלגוריתם ההמלצות פועל בשני כיוונים המשלימים אחד את השני:

1. להכיר את המוזיקה הקיימת, האמנים הקיימים, ומה שהמשתמש כבר אוהב. זה הבסיס לדעת למה הוא מתחבר ולמה הוא מאזין.

2. להכיר מוזיקה חדשה של אמנים חדשים, לעקוב אחרי טרנדים ולדעת ליצור קישורים מאפס על מנת לקשור מידע חדש ושירים חדשים לבסיס הנתונים וניתוח המידע הקיים.

שני כיווני הפעולה האלו מכונים Exploit וExplore, בהתאמה. הסתכלות פנימה של ניתוח מה שכבר יש לנו, והסתכלות החוצה כדי לראות מה מגיע, מה יכול להתחבר ומה עובד כרגע בשוק. במסמך של ספוטיפיי משנת 2018 מתארים את זה כך: Exploitation, כלומר ניצול או נצילות, מאפשרת המלצות תוכן שבסבירות גבוהה יצור מעורבות מצד המשתמש. Exploration, כלומר גילוי, מפיק המלצות עם סבירות לא ידועה של 'הצלחה', למטרת איסוף מידע.

נקודה חשובה בExplore ששווה לשים אליה לב, היא שהאלגוריתם נדרש לעבוד בצורה שתוכל לתייג ולהכניס למערכות גם שיר ראשון של אמן חדש, שלכאורה אין עליו שום מידע ושום אינטראקציה. ספוטיפיי נדרשת להגיע לכל השירים ולכל שאר האייטמים בפלטפורמה מיום אפס, כדי לא ליצור מצב של ריק או שטח אפור שעלול לגדול עם הזמן ולהשאיר שטחים שלמים שהאלגוריתם מתעלם מהם.

בנוסף, האלגוריתם צריך לדעת להתמודד עם טרנדים ושינויי סגנונות במיינסטרים, שבעולם שלנו מתרחשים בקצב הולך וגובר. סרטון אחד בטיקטוק מסוגל להקפיץ פופולריות של שיר במאות אחוזים ולגרום לו לנסוק תוך זמן קצר מאוד, כמו שקרה לא מזמן עם השיר Infinity של Jaymes Young.

אז איך זה עובד? בואו נצלול פנימה.

איסוף מידע וניתוח נתונים

איסוף וניתוח המידע מתבצע בכמה ערוצים מרכזיים:

1. התנהגות משתמש