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微信辅助接单平台【35bx.com】无人值守自动网站抖音业务购头抖音、QQ音乐、网易云音乐们，算法左右歌曲推荐，而不是用户喜好？

文/莉莉

来源：融财网

一个普通的工作日晚上，小嘉像往常一样打开抖音，想放松一下。几分钟后，小嘉很快关闭了抖音，因为她看的视频的背景音乐都是那些热门的“神曲”。

如果交通拥堵，请往前面走

这已经不是小佳第一次因为反复被洗脑的音乐而被劝退了。随着使用时间的延长，她逐渐发现抖音视频中的音乐越来越同质化。就连几位过去会精心挑选一些小众歌曲作为背景音乐的同事和朋友，最近也开始使用“平台热曲”作为视频的背景音乐。

“我很喜欢看电影推荐类的短视频，以前这些视频的配乐比较多样化，现在却千篇一律，都是洗脑旋律，节奏都差不多，听多了确实很头疼。”小嘉有些无奈。

从《芒种》《野狼》到《镜花水月》《踏山涉水》，这些反复出现的配乐让小佳不得不一遍遍地重复播放，对歌曲本身的看法也从一开始的无感，变成了只要听到一段就很厌烦，甚至影响了小佳看视频的兴趣。

给小佳带来麻烦的“抖音神曲”源自抖音平台采用的信息流漏斗算法，用户上传视频通过抖音平台审核后，系统会冷启动视频，并分配一个包含200-1000个在线用户的初始流量池。

平台会分析这1000条曝光产生的完成率、点赞、关注、评论、转发、转化粉丝、浏览深度等数据，结合用户账号评分，决定是否给予权重。其中，点赞、评论、转发、点击率、完成率等指标决定是否进行第二轮流量增加推荐以及推荐力度。

在对数据好的短视频赋予更高权重后，抖音平台会根据用户群体的标签推送不同的视频，让内容分发更加精准。类似“猜你喜欢”的标签，会将视频自身的标签和用户标签进行匹配，决定是否推送。

从抖音利用算法推荐视频的整个过程可以看出，视频内容和标签对播放量有着至关重要的影响。基于流量的推荐算法加剧了账号的“马太效应”，扩大了热门视频、热门音乐的推荐范围，让它们的受众更加广泛。

很多主播为了增加粉丝和视频热度，直接模仿和使用自带流量和标签、受众覆盖面广的热门内容和背景音乐，以“热点”的方式进行。这样，热门音乐被多次引用后，愈演愈烈，诞生了“抖音神曲”。类似的节奏和旋律在抖音平台上随处可见。这让像小佳这样对背景音乐更敏感、“观看口味”更多样化的用户感到困扰。

“这实在是烦人，同一首歌一直重复播放，短视频不像音乐APP会显示歌名，不打开听不知道都是同一首歌，一旦打开就被算法标记，类似的视频就推荐给我，恶性循环。”小佳不满地说道。

一致的标签放在最前面

无独有偶，若云在音乐平台上也有过类似的经历。在算法“得知”她有关注古风歌曲的习惯后，首页的推荐歌单总是会出现风格、唱腔相似的古风歌单，她点了多次“换一批”都去不掉。其中，还有不少她收藏下载的歌曲，让原本就爱听古风歌曲的若云彻底听腻，险些退出圈子。

“其实如果平台能推荐不同风格的古风歌曲就好了，毕竟古风歌曲也分很多种，有柔美抒情的小曲，也有雄壮豪迈的战歌等等，但推荐歌单里都是同一类型的歌曲，听多了容易腻。”若云说。

与短视频平台以流量为最重要因素的推荐方式不同，音乐类APP主要根据用户喜好来推荐歌曲。以QQ音乐的推荐系统RS（ ）为例，RS记录了每个用户的听歌行为数据，并对其进行标签化、统计分析，绘制出独一无二的用户画像。

除了单纯依靠音乐平台就能获取的语言、歌手、曲风等内容偏好；排行榜、歌单、本地歌曲等听歌场景偏好，以及使用APP听音乐的时间段偏好外，社交属性标签还能通过腾讯成熟的社交生态获取用户的年龄、性别、职业、地域等信息。

相应地，平台还会对提供的音乐标注歌手信息；音频信号特征；点播量、下载量、收藏量、分享量等热度数据；摇滚、爵士、布鲁斯等音乐类型；音乐情绪、乐器等标签。

在对用户和音乐进行画像之后，我们根据各自的标签，通过大数据统计分析，建立用户与歌曲之间的标签向量，建立不同用户之间的偏好矩阵，通过对音乐属性的匹配，在庞大的歌曲库中找到用户更有可能喜欢的音乐。

这种基于用户画像的歌单推荐，本意是根据用户的习惯和喜好，推荐更多用户喜欢的音乐类型，从而提升用户体验，然而对于若云这样的用户来说，却适得其反。

“除了推荐的歌曲太过相似，我最不喜欢的就是它推荐的歌单里经常有我听过、收藏过、甚至屏蔽过的歌！有时候网易云音乐推荐的同一个歌单里，会有两首重复的歌！不管那些歌有多火，也没必要这样反复推荐。”

“我听歌单是因为想听听以前没听过的歌，希望发现一些新的好听的歌。以前听过的歌一直出现，这就违背了选择新歌单的意义，得一直跳转，有点麻烦。如果我想听喜欢的歌，难道不能直接播放自己的歌单或者喜欢的歌吗？”若云告诉《融财经》。

“现在我很少听古风歌曲，因为太无趣了。我宁愿自己去寻找不同风格的歌单，来改变算法对我的印象。这样，我就能接触到更多类型的歌曲，也不容易感到无聊。”

你想听什么？算法决定

虽然具体采用的算法规则有所不同，但小加和若云的经历表明，即便现在的互联网公司和多媒体平台都有先进的人工智能大数据分析技术，可以记录、分析用户的使用习惯来推荐内容，但用户的需求并不局限于“个性化推荐”，基于“用户画像”标签的歌单推送，让部分用户越来越难以追求不一样、更具差异化的内容。

在平台内容更加丰富，音乐歌曲传播成本越来越低、越来越便捷的今天，从某些角度来看，我们能接触到的音乐可能更窄了。对于生活忙碌的现代人来说，他们不会经常在音乐平台或短视频平台上搜索和选择内容，更多时候只是打开APP，随机选择平台首页的推荐歌单或视频，而这些内容都是经过大数据算法层层分析后选出来的。

即便用户搜索自己想听的歌曲类型，在搜索自己没听过的曲风的歌曲时，算法还是会根据用户画像和标签找到匹配度较高的歌曲，然后按照流量、热度进行排序推荐。我们以为自己“选择”了自己想听的、想看的，但其实还是受到算法和流量的制约。就这样，在大数据时代，用户在听歌、看视频方面的自主选择性可以说在逐渐下降。

“现在连网易云音乐都能时不时听到抖音热曲。”小嘉无奈地说，“我怀疑这些平台能不能互通？好好听歌怎么就这么难？”

“可能热曲到哪里都是热曲，比如《倒江行》这首之前很火的歌，我曾经屏蔽过，但它还是会偶尔出现在QQ的推荐歌单里。难道对于算法来说，音乐本身的热度比用户喜好的权重更重要？”若云疑惑。

无论是短视频平台还是音乐平台的算法，视频或歌曲本身的“热度”都会影响其被推荐的次数。2018年以来，近一半的热播歌曲都来自短视频平台，而短视频平台的算法最看重的是流量。

随着抖音、快手等短视频、直播的火爆，这一比例近年来被进一步放大，不少音乐平台的音乐排行榜上都出现了短视频音乐榜单。在短视频平台在音乐推广、分发环节拥有越来越大的话语权的同时，音乐行业也逐渐被算法劫持，迎来了一个流量至上的疯狂时代。

虽然短视频平台提供了另一种有效的音乐推广方式，但在流量的助力和平台算法的主导下，最终被广大用户听到的往往是一些“洗脑神曲”或者被流量粉不断“捧红”的热门歌曲。这些歌曲的大规模传播潜移默化地影响着市场的审美取向，最终形成用户的单一审美。

目前大众对于主流音乐的审美取向确实有着明显的特征，从歌唱类综艺节目总决赛歌手的唱功特点和歌曲选择上就可以看出来。比如《我是歌手》前三名中，林志炫、杨宗纬、韩蕾、邓紫棋、韩红、李玟、张信哲、J、华晨宇、汪峰、刘欢、吴青峰、徐佳莹、萧敬腾等人都具备高音能飙高或爆发力十足的特点，多数人两者兼具。但在更早的《星光大道》、《超级女声》等歌唱类节目中，进入总决赛的歌手个人嗓音特点和风格还是各有不同，彼此之间的差异性更为显著。

该算法旨在帮助我们在自己喜欢的音乐类型中找到更多自己喜欢的歌曲。然而，算法在根据流量确定歌曲推荐顺序的同时，也屏蔽了用户想要尝试的其他类型的音乐，即使用户自己没有意识到自己有这样的需求。

“可能有人觉得这种推荐方式很方便找到自己喜欢的歌曲，但对于我这种听歌种类繁多、没有固定曲风、听歌随心情的人来说，网易云音乐和QQ音乐的歌单推荐就不太准了。”音乐爱好者凯亚告诉笔者，“还是很怀念虾米的随机播放，至少感觉是真的随机，不像网易和QQ的固定曲风。要不是虾米的歌越来越少，我还是会继续用。”

对于小加、若云、凯亚这样的用户来说，她们真正需要的或许不是“个性化推荐”带来的“推荐歌单”，而是选择是否屏蔽个性化推荐的自由，以及自主选歌的权利。

（小佳、若云、凯雅均为化名）

*本文图片均来自网络

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