Aun con el abanico de opciones que hay para escuchar música streaming, Spotify sigue siendo el líder al momento de reproducir canciones en línea.
Datos de Statista nos muestran que, hasta finales de enero de 2021, esta plataforma digital registró 155.6 millones de suscriptores, casi el doble del que reportó Apple Music (77.9 millones).
Al el consentido de millones, la data que tienen de cada uno de sus suscriptores y usuarios es gigantesca y muy útil, sin duda.
Muestra de ello son las recomendaciones que diariamente nos hace al entrar a nuestra cuenta o perfil.
Como sabemos, esas playlists son resultado de un análisis previo de nuestra navegación e interacción dentro de la plataforma, algo nada ajeno a nosotros.
Lo que sí puede ser menos familiar o incluso desconocido es cómo es que Spotify procesa esa información para determinar qué canciones, discos, listas o artistas sugerir.
Bueno, si tienes esa inquietud a continuación te explicamos cómo lleva a cabo esto.
¿Cómo usa Spotify tus datos para recomendarte canciones?
El algoritmo es una palabra que hoy en día solemos escuchar con frecuencia cuando se habla de rede sociales, buscadores, apps y demás plataformas web.
Y así como está presente en ellas también así en Spotify, pues gracias a un algoritmo es como identifica nuestro comportamiento en el sitio, ayudándole a predecir y recomendar, entre otras cosas.
Pero en esta ocasión nos limitaremos a explicar cómo es que le hace para recomendarte ciertas canciones.
Una de las primeras cosas que hace dicho agregador de música es empaquetar canciones en lista de reproducción, como lo que sucedía con formatos como el casete, todo ello basándose en los datos de usuario.
Cada track que se suma a Spotify es analizada a detalle para después revisar todos los metadatos que el proveedor le facilita cuando lo da de alta.
Para llevar a cabo esta etapa del proceso, la compañía toma en cuenta los siguientes elementos:
- Título de la canción
- Fecha
- Nombre del cantante
- Compositor
- Discográfica
- Fecha de lanzamiento
- Género y subgénero
- Idioma
- Tipo de artista
- Tipología de la canción, es decir, si se trata de un remix, versión acústica, etc.
Enseguida Spotify hace un análisis de las pistas de audio en bruto, esto con la finalidad de aislar más elementos del track y determinar cosas como la emoción que puede generar en el usuario, estilo y cómo la percibe el escucha.
A la ecuación habría que sumar un análisis del lenguaje natural con base en la información que dan las canciones, es decir, si habla de una pérdida cómo es que los usuarios se refieren a ella en navegadores u otros sitios online.
De igual forma hace un análisis de cada sesión de usuario para así conocer su huella digital, saber cómo interactuó en la plataforma y qué datos vale la pena recabar.
Así mismo Spotify también toma en cuenta el contexto de la persona, es decir, desde qué dispositivo accede, tiempo de la sesión, ubicación geográfica, fecha y hora.
Una vez que hizo lo anterior la inteligencia artificial de la plataforma de streaming usa todos los datos recabados a fin de aprender de ella y del propio escucha.
Esto le permitirá no solo recomendar ciertas canciones, sino que además ayuda a predecir posibles artistas o tracks que podrían ser de su interés, de ahí que sus principales valores a analizar sean la tasa de clics y reproducciones.
¿Qué pasa con las listas de reproducción que vemos al inicio?
Cada lista de reproducción que vemos en la página principal es resultado de la actividad que tenemos dentro de la plataforma, la cual es analizada por algoritmos.
Lo que buscarán es generar una conexión entre usuarios y canciones.
Uno de los principales objetivos de su algoritmo es descubrir qué motiva a las personas a escucha determinada música, de ahí la ‘emoción’ como una variable en su análisis.
En resumen, lo que ha hecho muy bien Spotify es no solo condicionar lo que escuchamos y cómo, sino también controla nuestra predisposición a ciertas canciones o contenidos que presenta.