09 ਮਾਰਚ 2025·8 ਮਿੰਟ
Spotify ਦਾ ਗੁਪਤ ਉਤਪਾਦ: ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੌਦਿਆਂ 'ਤੇ ਬਣੀ ਖੋਜ
ਜਾਣੋ ਕਿ Spotify ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਕਰਨ, ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਸੌਦੇ ਅਤੇ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲ ਕੇ ਸੁਣਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਲਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਾਣੋ ਕਿ Spotify ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਕਰਨ, ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਸੌਦੇ ਅਤੇ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲ ਕੇ ਸੁਣਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਲਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Spotify ਸਿਰਫ਼ ਆਡੀਓ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਕ ਐਸਾ ਸਥਾਨ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਅਗਲੇ ਵਾਰ ਕੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ “ਖੋਜ ਉਤਪਾਦ ਹੈ,” ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਸਿਰਫ਼ ਕੈਟਾਲੌਗ ਹੈ (ਲੱਖਾਂ ਟ੍ਰੈਕ ਅਤੇ ਐਪੀਸੋਡ), ਬਲਕਿ ਉਹ ਤਜਰਬਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਰਾਦ ਨਹੀ ਸੀ।
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਪਲੇਬੈਕ ਤਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਖੋਜ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਉਠੇ ਸਮੇਂ ਤੇ ਸਹੀ ਗੀਤ, ਇਕ ਪੋਡਕਾਸਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੈਠਕ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਸੁਣ ਲੈਂਦੋ, ਇੱਕ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮੂਡ ਨਾਲ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੇ।
ਉਹ ਅਨੁਭਵ ਦੋ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਤੋਂ ਬਣਦਾ ਹੈ:
ਖੋਜ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗਰੁੱਪ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਖੋਜ-ਕੇਂਦਰਤ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਇਹ ਸਾਰੇ ਉਤਸਾਹ ਜਤਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਉੱਚ ਸਤਰ 'ਤੇ Spotify ਦੀ ਖੋਜ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ: ਵਿਅਕਤੀਕਰਨ ਨੀਤੀ ਕਿਵੇਂ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਲਾਉ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਟੂਲ ਰੀਚ ਅਤੇ ਵਿਰਧੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਜਾਣ-ਪਹਚਾਨ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਾਵਿਆਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਹੋਮ ਸਕਰੀਨ ਇੱਥੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਇਸ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Spotify ਦੀ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਇਕ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਰਫੇਸ ਦਾ ਇਕ ਸੈਟ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ session ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਪਲੇ ਵੱਲ ਧੱਕੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਟੈਪ ਅਤੇ ਸਕਿਪ ਇਕ ਸੁਣਨ ਦੀ ਚੋਣ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਗਨਲ ਵੀ ਹੈ।
Home ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸ਼ਾਰਟਕਟ ਵੇਖੋਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖੇਡਦੇ ਹੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ—ਮਨਪਸੰਦ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਰਿਲੀਜ਼, “ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਬਣਾਇਆ” ਕਤਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਮੁਤਾਬਕ ਸੁਝਾਵ (ਵਰਕਆਊਟ, ਯਾਤਰਾ, ਫੋਕਸ)। ਇਹ ਘੱਟ-ਘੇੜਾ ਖੋਜ ਹੈ: ਥੋੜ੍ਹਾ ਖੋਜ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਨਟਿਨਿਊਏਸ਼ਨ।
Search ਇੱਕ ਯੂਟਿਲਿਟੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਇੱਕ ਖੋਜ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਸਿੱਧਾ ਕਿਸੇ ਕਲਾਕਾਰ ਜਾਂ ਟ੍ਰੈਕ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਖੋਜਾਂ, ਮੂਡ/ਜਾਨਰ ਟਾਈਲਾਂ, ਅਤੇ ਕਵੈਰੀ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਯੋਜਨਾ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, Search ਅਕਸਰ ਉਸ ਨੂੰ ਇਕ ਵੱਖ ਰਾਹ 'ਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ—“ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਵੀ ਖੋਜਦੇ ਹਨ,” ਤੁਹਾਡੇ ਮਨਸੂਬੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪਲੇਅਲਿਸਟਾਂ, ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਤ ਕਲਾਕਾਰ।
ਸੰਪਾਦਕੀ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਮਨੁੱਖੀ-ਕਿਊਰੇਟ ਨਜ਼ਰੀਏ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (ਥੀਮ, ਸਭਿਆਚਾਰ, ਮੁਹੂਰਤ)। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਿਕਸ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—"ਸੇਫ਼ ਬਿਹੈਟਸ" ਅਤੇ ਉਹ ਟ੍ਰੈਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾ ਸੁਣੇ ਹੋ, ਉਸ ਦਾ ਸੁਮੇਲ। ਇਹ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਲਨ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤਿਆਗ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਨਵੀਨਤਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਲੋਕ ਛੱਡ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਜਾਣ-ਪਹਚਾਨ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਖੋਜ ਰੁਕੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
Track Radio, Artist Radio, Autoplay ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਫਲੋਜ਼ ਇਕ ਚੋਣ ਨੂੰ ਅਨੰਤ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਲੂਪ ਤੰਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
listen → Spotify ਸਿਗਨਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ (plays, skips, repeats, saves) → ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸੁਧਰਦੀਆਂ ਹਨ → ਤੁਸੀਂ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੁਣਦੇ ਹੋ।
ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ subscription ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ad-supported ਯੋਜਨਾ 'ਤੇ ਹੋ, ਲੰਮੇ ਸੈਸ਼ਨ ਲਕਸ਼ ਹੈ। ਵੱਧ ਸੁਣਨਾ subscribers ਲਈ churn ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ free users ਲਈ ad inventory ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਸਿਰਫ ਨਵੀਂ ਚੀਜ਼ ਲੱਭਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ “ਅੱਜ-ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ” ਲੱਭਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਖੇਡ ਦਬਾਉਂਦੇ ਰਹੋ।
Spotify ਦੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਮਨੋ-ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨਹੀਂ—ਉਹ pattern-matching ਹਨ। ਹਰ ਟੈਪ, ਪਾਜ਼, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਖੇਡਣਾ ਇਕ ਛੋਟਾ ਵੋਟ ਵਰਗਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਵਾਰ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਵੋਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਉਪਯੋਗੀ “ਅਗਲਾ ਟ੍ਰੈਕ” ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਇਨਪੁਟ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਹੋਰ ਗੈਰ-ਸਿੱਧੇ ਪਰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿਗਨਲ:
ਇੱਕ save ਜਾਂ playlist add ਆਮ ਖੇਡ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਜਿਗਿਆਸਾ ਨਹੀਂ।
ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸੁਣਨ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਹਾਇਤਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ:
ਦੋਹਾਂ ਮੋਡ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਤਲਬ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਪਾਰਟੀ ਗੀਤ ਖੋਜਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੱਸਦਾ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਉਹੀ ਸਟਾਈਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਥਿਤੀਕਲ ਸੂਚਕਾਂ ਤੇ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ:
ਸਿਗਨਲ ਗੰਦਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਸਕਿਪ ਇਸ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੇ, ਨਾ ਕਿ ਗੀਤ ਨੂੰ ਨاپਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਸਾਂਝੇ ਡਿਵਾਈਸ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵੱਡੇ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਸਥਾਨਕਤਾ ਜਾਂ ਹਲਕੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦ ਤਕ ਸਾਫ਼ ਪਸੰਦ ਪਤਾ ਨਾ ਲੱਗੇ।
Spotify ਖੋਜ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਰਫੇਸਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਕੇ ਕਿ ਕੌਣ ਕਿਊਰੇਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਵਾਲਾ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਪਾਦਕੀ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਅਕਸਰ ਜਾਨਰ, ਮੂਡ, ਖੇਤਰ, ਜਾਂ ਸਭਿਆਚਾਰਕ ਮੁਹੁਟ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ)। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰੀਆ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ—ਇੱਕ ਸੰਗਤ, ਨਵਾਂ ਰੁੱਖ, ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫਿਲਟਰ—ਉਹ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਲਈ, ਸੰਪਾਦਕੀ ਸਥਾਨ ਇਕ ਵੱਡਾ ਮੋੜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਲਾਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਪਰ ਸੰਪਾਦਕੀ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਥਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਹਰ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।
Algorithmic playlists ਅਤੇ mixes (ਜਿਵੇਂ personalized daily mixes, radio-style queues, ਅਤੇ “made for you” ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ) ਸੁਣਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਤੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ—ਲੱਖਾਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਲੀਅਨ ਖੇਡਾਂ ਤੱਕ।
ਇਹ ਉਦਦੇਸ਼ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਲਕਸ਼ ਸਬੰਧਿਤਤਾ ਹੋਵੇ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕਹਾਣੀ ਦੀ ਰਚਨਾ: “ਮੈਨੂੰ ਅਗਲਾ ਉਹ ਦਿਓ ਜੋ ਮੈਂ ਸੰਭਾਵਨਾਪੂਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗਾ।” ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਟ੍ਰੈਕ ਲਈ ਕੌਣ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਵੱਧਦਾ ਹੈ, ਟ੍ਰੈਕ ਦੀ ਵਧਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਜਿਹੜੇ ਟ੍ਰੈਕ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ traction ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਅਕਸਰ ਹੋਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਹੋਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਹੋਰ traction ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬ੍ਰੇਕਅਉਟ ਹਿੱਟਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਧਿਆਨ ਇਕੱਠਾ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਸਥਾਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਉੱਚ-ਦਿਖਾਈ ਵਾਲਾ ਸਲਾਟ ਲੂਪ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜ਼ਿਆਦਾ plays ਹੋਣ ਨਾਲ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੋਰ algorithmic ਰੀਚ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕ੍ਰੀਏਟਰਾਂ ਲਈ, ਮਕਸਦ ਸਿਰਫ਼ “ਇੱਕ ਪਲੇਅਲਿਸਟ 'ਤੇ ਆਉਣਾ” ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਉਸ ਪਲ ਨੂੰ ਡਿਊਰੇਬਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ: ਮਜ਼ਬੂਤ completion rates, saves, ਅਤੇ repeat listening।
“Cold start” ਉਹ ਅਜੀਬ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ ਕੋਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇ। Spotify ਲਈ, ਇਹ ਦੋ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਨਵਾਂ ਸੁਣਨ ਵਾਲਾ ਐਪ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕੋਈ ਇਤਿਹਾਸ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਨਵੀਂ ਟ੍ਰੈਕ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਕੋਲ ਘੱਟ plays, saves, ਜਾਂ skips ਹਨ।
ਨਵਾਂ ఖਾਤਾ ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਸਿਗਨਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ—ਨਾ ਕੋਈ "ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਸੰਦ ਆਇਆ," ਨਾ ਕੋਈ ਪੈਟਰਨ, ਨਾ ਕੋਈ ਪ੍ਰਸੰਗ। ਰੈਂਡਮ ਸੰਗੀਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, Spotify ਕੁਝ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਮਕਸਦ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ "ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗੀਆਂ" ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਕੇ ਸੁਣਨ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ ਹੋਰ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਬਣਨ।
ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਲੀਜ਼ ਕੋਲ ਸੀਮਤ ਐਂਗੇਜਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਸ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ:
ਇਤਿਹਾਸ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਉਸ ਵੇਲੇ ਤੱਕ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਰਸ਼ਕ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ। ਇਕ ਛੋਟੀ ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਗਰੁੱਪ—ਜੋ ਲੋਕ saves, replays, playlist adds, ਜਾਂ follows ਕਰਦੇ ਹਨ—ਕਦੇ-ਕਦੇ ਖਾਲੀ play counts ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀਫ਼ਾਇਦੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰਗਰਮੀ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਟ੍ਰੈਕ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸੁਣਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿੰਡੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵੰਡ 'ਤੇ ਅਸਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੋਈ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ: ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਰਿਲੀਜ਼ धीरे-धीਰੇ ਵੀ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚਰਮ ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ।
ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖੋਜ ਸਿਰਫ ਉਸ ਕੈਟਾਲੌਗ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸ਼ਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰਿਕਮੇੰਡੇਸ਼ਨ ਇੰਜਨ ਚਮਤਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਕੋਈ ਟ੍ਰੈਕ ਤੁਹਾਡੇ ਦੇਸ਼ ਲਈ ਲਾਇਸੰਸਡ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਖੇਡਿਆ, ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂ ਸੇਵ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਖੋਜ ਦਾ "ਡੇਟਾ" ਪਾਸਾ "ਰਾਈਟਸ" ਪਾਸੇ ਉੱਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੀ ਗੀਤ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹੱਕ ਅਤੇ ਕਈ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਮਲ ਦੀ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ: Spotify "ਗੀਤ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦ ਰਿਹਾ।" ਇਹ ਖਾਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮੰਗਦਾ/ਨੇਗੋਸ਼ੀਏਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਸੁਇਚ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਦਬਾਓ ਨਾਲ ਸਭ ਥਾਂ ਚਾਲੂ ਹੋ ਜਾਏ। ਸੌਦੇ ਹੇਠਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਸ਼ਰਤਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਕਈ ਵਾਰੀ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਲਈ ਅਚਾਨਕ।
ਲਾਇਸੰਸਿੰਗφαση ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵੀ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ: ਕਿਹੜੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਰਜਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ (clean/explicit, deluxe editions, remasters), ਅਤੇ ਕੀ ਕੋਈ ਟ੍ਰੈਕ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਫੀਚਰਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਸੇ ਕਾਰਨ ਦੋ ਲੋਕ ਇਕੋ ਸਰਵਿਸ ਖੋਲ੍ਹਕੇ ਵੀ ਵੱਖਰਾ ਕੈਟਾਲੌਗ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਅਜੇ ਵੀ personalization ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋਈ।
Spotify দুই ਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੈਸੇ ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ: subscriptions ਅਤੇ ad-supported listening. ਇਹ ਵੰਡ ਕੇਵਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਖ਼ਦਮਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ—ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਐਪ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਫੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਨਵੇਂ ਖੋਜ ਫੀਚਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
Subscription ਦੇ ਨਾਲ ਮੂਲ ਵਾਅਦਾ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਬਿਨਾ ਰੁਕਾਅਟ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਪੂਰਾ on-demand ਨਿਯੰਤਰਣ (ਪਲੱਸ ਕੁਆਲਟੀ ਅਤੇ offline ਫੀਚਰਾਂ, ਯੋਜਨਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ)। ਕਿਉਂਕਿ ਰੈਵਨਿਊ ਅਨੁਮਾਨਕ ਹੈ, subscription ਅਕਸਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਰਕ (ਜਿਵੇਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸੁਧਾਰਨਾ, ਨਵੇਂ ਹੋਮ-ਸਕਰੀਨ ਲੇਆਉਟ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਸਮਾਰਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਟੂਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ) ਦਾ ਖਰਚ ਚੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ। Spotify ਦੀ ਆਪਣੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸੌਖੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (pricing)।
Free tier 'ਤੇ, Spotify ਸੂਣਨ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਵੇਚ ਕੇ ਪੈਸੇ ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੁਣਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਗਾਣਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਡੀਓ ਸਪਾਟਸ, ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਐਪ ਵਿੱਚ ਡਿਸਪਲੇਅ ਵਿਗਿਆਪਨ)। ਸੁਣਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਇਹ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਦੇ ਪਹੁੰਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਫੀਚਰ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵੀ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ad targeting ਸੀਮਤ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੱਡੇ ਸਿਗਨਲ (ਜਿਵੇਂ ਲਗਭਗ ਸਥਾਨ, ਡਿਵਾਈਸ ਕੁਝ, ਅਤੇ ਆਮ ਸੁਣਨ ਵਿਵਹਾਰ) ਵਰਤ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦਿਖਾਏ ਜਾਣ, ਪਰ ਇਹ ਕਿਸੇ ਜਾਦੂਈ “ਦਿਮਾਗ ਪੜ੍ਹਨ” ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ—ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਦੋਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ engagement ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਹੀਂ। ਵਿਗਿਆਪਨ ਵਧੇਰੇ ਸੁਣਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੌਕੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ subscriptions retention (ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਰੱਖ ਕੇ ਰੱਖਣਾ) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਤਣਾਅ ਲਗਾਤਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉ, ਪਰ ਭਰੋਸੇ, ਥਕਾਵਟ, ਜਾਂ ਐਸੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਿ ਐਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਤਾਉਣ ਲਈ ਧੱਕ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਖੋਜ ਸਿਰਫ Spotify ਵੱਲੋਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਸਵੈ-ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਜੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਟੂਲ ਇਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ “ਮੈਂ ਇਕ ਟ੍ਰੈਕ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ” ਤੋਂ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਵਧਣ ਵਾਲਾ ਲੂਪ ਬਣ ਜਾਵੇ: ਆਪਣੀ ਪਹਚਾਣ ਸਾਫ਼ ਰੱਖੋ, ਲਗਾਤਾਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜਾਣੋ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸੰਗੀਤ ਲਈ ਕੇਂਦਰ Spotify for Artists ਹੈ। ਪੋਡਕਾਸਟ ਲਈ Spotify for Creators (ਪੋਡਕਾਸਟ ਸਾਈਡ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਪਬਲਿਸ਼ਿੰਗ ਟੂਲ) ਹੈ। ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਦੋਹਾਂ ਟੂਲਕਿੱਟ ਤਿੰਨ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਂਦੇ ਹਨ:
ਡੇਟਾ ਲਈ spreadsheet ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਕੁਝ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਆਉਂਦੇ metrics ਵੇਖਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ: ਜੇ search ਵਧੀਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਨਾਮ/ਟਾਈਟਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਜੇ playlists ਜ਼ਿਆਦਾ plays ਲਿਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਤਰਜੀਹ ਉਹਨਾਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ followers 'ਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਇਕ ਛੋਟੀ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ artist bio, ਇਕਰੂਪ ਦਿੱਖ, ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਲਿੰਕ/ਫੀਚਰਡ ਸਮੱਗਰੀ ਨਵੇਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਵੀ ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ: ਇਕ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਟਰੈਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ, ਨਵੇਂ ਫੈਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਆਪਣਾ bio ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਿਲੀਜ਼ ਪਿਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ top track/episode ਲਈ “source of streams” ਵੇਖੋ। ਫਿਰ ਇਕ ਲਕੜੀ ਲਕੜੀ ਲੱਖੋ (ਜਿਵੇਂ saves ਵਧਾਉਣਾ) ਅਤੇ ਇਕ ਬਦਲਾਅ ਟੈਸਟ ਕਰੋ—ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਕਸਰਤੀ ਇੰਟਰੋ, ਸਪਸ਼ਟ ਟਾਈਟਲ, ਜਾਂ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਪਿਚ—ਅਗਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੱਕ।
ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਖੋਜ ਸਿਰਫ਼ ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਅਤੇ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨਾਲ ਚਲਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਉਹ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਹੈ। ਜੇ ਟ੍ਰੈਕ ਦੇ “ਕੌਣ/ਕੀ/ਕਿੱਥੇ” ਵੇਰਵੇ ਗੜਬੜ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਉਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਦਰਸ਼ਕ ਨਾਲ ਜੋੜ ਨਹੀਂ ਸਕੇਗਾ—ਅਥਵਾ ਸਹੀ ਕਲਾਕਾਰ ਨਾਲ।
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਟ੍ਰੈਕ ਅਤੇ ਆਰਟਿਸਟ ਨਾਮ, featuring ਆਰਟਿਸਟ, credits (writers, producers), label/distributor info, explicit flags, ਜਾਨਰ ਅਤੇ ਮੂਡ, ISRC/UPC पहचान, ਅਤੇ artwork। ਇਹ ਖੇਤਰ Spotify ਨੂੰ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:
Credits ਕੇਵਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਰੁਕਵਟ ਨਹੀਂ। ਜਦੋਂ ਗੀਤਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਿਊਸਰ ਦਾ ਡੇਟਾ ਪੂਰਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ attribution ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ “ਵੈੱਬ” ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮਾਂ—ਅਤੇ credits ਵੇਖ ਰਹੇ ਲੋਕ—ਦੋਹਾਂ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੰਮ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਗਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਧਿਆਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਉਹ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ "ਪਲ" ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ saves, share ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਲਬਮ ਉਸ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਗਹਿਰਾ ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦਰਸ਼ਕ ਹੋਵੇ। ਟਾਈਮਿੰਗ ਵੀ ਮਾਉਲਦੀ ਹੈ—ਰਿਲੀਜ਼ ਦੇ ਦਿਨ, ਆਪਣੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਨਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਕੈਡੈਂਸ ਬਣਾ ਕੇ ਰੱਖਣਾ—ਸਾਰੇ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ (ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ) ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਰਗਰਮ ਹੋ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਖੋਜਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਗਲਤੀਆਂ ਰੋਕਣਯੋਗ ਹਨ: duplicate uploads, ਟਰੈਕਾਂ ਦਾ ਗਲਤ ਕਲਾਕਾਰ ਪੇਜ਼ 'ਤੇ ਜਾਣਾ, ਨਾਮਾਂ 'ਚ ਬੇਇੰਤਹਾ ਭਿੰਨਤਾ (ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਸਪੈਲਿੰਗ), featured-artist ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ, ਅਤੇ incomplete credits. ਆਪਣੇ distributor ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟੀ pre-release metadata ਚੈੱਕ ਕਈ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ ਸਫਾਈ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੀਤ ਨੂੰ ਅਦ੍ਰਿਸ਼ਯ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵਿਅਕਤੀਕਰਨ ਮੈਜਿਕਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਤੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਅਰਬਟ੍ਰੇਰੀ ਲੱਗਣ ਲੱਗੇ। ਜਦੋਂ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਕਿਸ ਕਾਰਨ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਭੈਦਪੂਰਕ, ਖਰੀਦੀ ਹੋਈ, ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਰਾਬ ਹੈ।
ਇਨਸਾਫ਼ ਇਕ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਿਅਕਤੀਕਰਨ ਕੁਝ ਆਮ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ:
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਹਰ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਉਹ ਯਥਾਰਥਪੂਰਨ ਕੰਟਰੋਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
ਛੋਟੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲੰਬਾ ਰਾਹ ਤੈਅ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: “ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ … ਸੁਣਿਆ”, “ਤੁਹਾਡੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਲੋਕਪ੍ਰਿਆ”, ਜਾਂ “ਉਸ ਕਲਾਕਾਰ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਜੁਲਦੇ”। ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਥ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲਿੰਗ (ad ਬਨਾਮ editorial ਬਨਾਮ personalized) ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ, ਤਾਂ personalization ਮanachipulation ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇਕ ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
Spotify 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਿਸੇ ਇਕ "ਜਾਦੂਈ ਅਲਗੋਰਿਦਮ" ਨਾਲ ਚਲਦੀ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਇਕ ਲੂਪ ਹੈ: ਵਿਅਕਤੀਕਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਸਿਖਦਾ ਹੈ, ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਕੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਟੂਲ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪੋਡਕਾਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਇਨਪੁਟ (प्रੋਫ਼ਾਈਲ, ਰਿਲੀਜ਼, ਡੇਟਾ) ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਖੁਰਾਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਤਿੰਨ ਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਖੋਜ ਆਸਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਇਕ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ (ਹੱਕ ਗੁੰਮ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਗਲਤ, ਸੰਕੇਤ ਅਸਪਸ਼ਟ), ਤਾਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਲੱਗ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਛੋਟੀ ਆਦਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੇਸਟ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਕੰਮ ਅਸਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਮਾਇੰਡਡ ਹੋ ਅਤੇ "discovery surfaces" ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਣਾ ਕੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ—home feeds, onboarding flows, ਸਧਾਰਣ recommendation ਨੀਤੀਆਂ, analytics dashboards—ਤਾਂ ਟੂਲਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ chat ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ prototype ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ Spotify ਕਲੋਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕਾਰਗਰ ਵੈੱਬ/ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ (exportable source code, planning mode, snapshots/rollback) ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕੀ retention ਅਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਸੁਧਰਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਆਡੀਓ ਮਿਊਜ਼ਿਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਪੋਡਕਾਸਟ ਅਤੇ ਆਡੀਓਬੁਕ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਖੋਜ "ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪੂਰਾ ਸੁਣੋਗੇ" ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਏਗੀ? ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਕਿੰਨੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਡੀਟ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਾਰ ਟੁੱਟਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਕੀ "ਗਲੋਬਲ" ਖੋਜ ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ ਵਾਅਦਾ ਰਹੇਗੀ?
ਇਸਦਾ مطلب ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਤੁਸੀਂ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ ਉਹ ਕੇਵਲ ਕੈਟਾਲੌਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ "ਸਹੀ" ਗੀਤ, ਪਲੇਅਲਿਸਟ ਜਾਂ ਐਪੀਸੋਡ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਬੈਕ ਤਾਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਅਗਲਾ ਖੇਡਣ ਲਈ ਕੁਝ ਮਿਲਣਾ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੁਣਦੇ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਬਨਾਈ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
Spotify ਕਈ “ਸਰਫੇਸ” ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਹਰ ਸਰਫੇਸ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਅਗਲੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਵੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, save ਜਾਂ playlist add ਇੱਕ ਨਿਖਰਿਆ "ਹੋਰ ਵਰਗਾ" ਵੋਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਇਕ ਆਮ ਖੇਡ।
Intent ਉਹ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈਂ (ਖ਼ਾਸ ਗੀਤ ਖੋਜਣਾ, ਐਲਬਮ ਪੂਰਾ ਸੁਣਨਾ)। Taste ਉਹ ਹੈ ਜਦੋਂ Spotify ਸਟੀਅਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (Autoplay, Radio, personalized mixes)।
ਦੋਹਾਂ ਮੋਡ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਲਈ ਕੀਤੀ ਖੋਜ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੀ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀ।
Cold start ਉਹ ਹਾਲਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਕੋਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।
ਮਕਸਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ “ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗੇ” ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਕੇ ਹੋਰ ਰੁਝਾਨ ਬਣਵਾਉਣਾ ਹੈ।
ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ Spotify ਤੁਹਾਡੇ ਦੇਸ਼ ਵਿਚ ਤੇ ਕਿਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਗੀਤ ਕੁਝ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਭਦੇ ਹਨ ਤੇ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਟ੍ਰੈਕ ਤੁਹਾਡੇ ਇਲਾਕੇ ਵਿਚ ਲਾਇਸੰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ personalization ਵੀ ਉਸ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ।
ਕੁਝ ਫੀਚਰਾਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
ਇਸ ਲਈ ਇੱਕੋ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਖੇਲ-ਖਾਤੇ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਤੀਵਿਧੀ feedback loop ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਿਆਏ ਗਏ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੋਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਛੋਟੀ ਪਰ ਤੇਜ ਰੁਚੀ ਵਾਲੀ ਆਡੀਅੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਨੰਬਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਤੁਰੰਤ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ:
ਇਹ ਆਦਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੈਫਰੈਂਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।