云乐怎么挑选？乐7.0推荐场景分析
云乐怎么挑选？乐7.0推荐场景分析“到底啦”这个是新版本最显著的变化，取消了由云村、商城等内容组成的无限下拉场景。左：旧版本首页楼层；右：新版本首页楼层从上图的新老版本对比，看看各个楼层的变化：新老版本楼层变化
对网易云音乐新版本来说，场景推荐是新亮点，不过又旧版本已有的情况下，网易云音乐的推荐策略为何如何糟糕呢？笔者将针对这一问题做出深层分析。
目录：
1. 首页是重要的营销场景，先拿TA开刀
- 1.1 首页布局的核心变化
- 1.2 全面取消无限下拉
- 1.3 全面突出各种推荐
2. 当我试图深入分析三大推荐场景时，直接跪了！
1. 首页是重要的营销场景，先拿TA开刀
- 2.1 推荐歌单为什么重复推荐？
- 2.2 风格推荐为什么也重复推荐？
- 2.3 场景推荐为什么继续重复推荐？
1.1 首页布局的核心变化
左：旧版本首页楼层；右：新版本首页楼层
从上图的新老版本对比，看看各个楼层的变化：
新老版本楼层变化
1.2 全面取消无限下拉
这个是新版本最显著的变化，取消了由云村、商城等内容组成的无限下拉场景。
“到底啦”
取消基于云村内容的无限下拉，意味着三个有趣的事情：
- 彻底淡化由歌曲、歌单所衍生出来的云村（UGC/PGC）的内容类型
- 几乎每个楼层都有“查看更多”的引导入口，引导用户进入不同的子场景进行内容消费
- 首页更像是整个APP中所有内容的“目录和提纲”，而不是内容消费的主场景
一般的，存在无限下拉的页面或场景，是产品设计中为用户建设的消费主场景，是产品活跃、留存和时长的主要贡献者。
最常见的无限下拉场景，就是信息流。
但全面取消无限下拉还不是重点……
1.3 全面突出各种推荐
我们把新版本首页楼层分分类，合并同类项，就出现了有趣的情况：
很明显，新版本把首页的区域划分为三个区域：
- 顶部的核心功能，包括banner和五大金刚
- 其次的推荐场景，包括推荐歌单、风格推荐、场景推荐等
- 最后的其他分发场景，包括云村、语音直播、新歌等等
如果加上首页首屏的视觉位置，那么约有1/2的推荐场景在首屏视觉范围内，所以这三大推荐场景（歌单、风格和场景）就是网易云音乐7.0的重点宣传和传播point。
但是基于推荐的分发，效率还不是很高，且分发的内容类型有限（歌单和歌手），为了弥补这点不足，在首页最后的区域增加了其他内容类型的分发场景。
特别的，新歌的分发场景降权很严重，可能的原因：
- 新歌在网易云音乐的首发越来越少
- 新歌的分发效率未达要求
- 新歌的用户转化（消费频次、加入播放列表等）未达要求
但全面突出各种推荐还不是重点。
这里有一个疑问：“大家都在听”，这么强推荐的场景，为啥排在这么低~~~这种cf协同过滤的分发场景不是应该营销价值更高，位置更靠上的吗？并且“大家都在听”是和“风格推荐”，唯二两个没有“查看更多”的场景，即只能在首页这里消费，完全依赖首页楼层位置的流量权重。但“大家都在听”的位置如此之低，实在令人费解。
2. 当我试图深入分析三大推荐场景时，直接跪了！2.1 推荐歌单为什么重复推荐？
下表是下拉刷新10次，观察推荐歌单的列表，相当惊人！
由上图可以看出，推荐歌单10次的刷新中，出现了反复和重复的推荐。
事实上，这个问题在旧版本已经出现。在我看来，根本原因在于推荐系统的底层策略，对于隐式上报的负反馈（即每次刷新用户并没有点击推荐的内容），应当给与一定的降权，并让出槽位安排用户兴趣探索，而不应该这么傻兮兮的重复推荐。
用户体验很糟糕，至少我用网易云音乐这么多年，极少从推荐歌单中看到符合自己口味的歌曲。
所以，基于歌单的分发策略，在首页的场景中，效果不大。
在我做这个部分的分析时发生了一件有趣的事情，我的输入法告诉我：
2.2 风格推荐为什么也重复推荐？
先普及三个名词，看图说话
- 推荐语：或者叫标题
- 推荐列表：看图说话
- 推荐信号外显：看图说话（这点做得不错）
风格推荐给我的第一感觉就是：似乎并不是按照当前歌曲的风格、作者等来推荐，并且推荐策略非常迷惑。
例如当前歌曲是无印良品的《想见你》，风格推荐却是欢迎进入欧美圈，什么鬼策略？
右上角：无印良品的《想见你》，风格推荐的是《欢迎进入欧美圈》
另外，风格推荐和心动模式有什么区别呢？都是当前歌曲的推荐，并且推荐曲目有一定的重合，所以，风格推荐的业务场景到底是什么？
更加严重的是，风格推荐依然出现大量的重复推荐。
不断下拉刷新，开始进入重复内容的循环推荐：
- 刷新了50次，推荐语在16条文案中不断重复
- 刷新了50次，推荐歌曲在固定的6首中文歌和9首英文歌中循环
- 刷新了50次，推荐歌曲的语种在 中文-英文-中文-英文 不断循环
- 刷新了50次，约前6次均有新的推荐语，但是之后开始，重复率越来越高
所以猜测推荐歌单是离线计算完成的，静态的；而推荐语是从语料库中拼接出来的，动态的，但仅仅根据歌曲的语种来组合，中文歌曲就捞“华语”，非中文歌曲就捞“欧美”；同时预测用户不会刷新超过6次，所以前6次都不相同，但超过6次，推荐系统开始出现重复，并且重复的频率逐步加大，意味着语料库见底了。
如果属实，那么这真是一个非常偷懒的推荐策略，换汤不换药的推荐策略。仅仅改动推荐语来试图引导用户注意力，而并没有在歌曲本身做更深入的特征挖掘。大概等于每次推荐都是不断地换皮！没错，换皮！并且所处楼层比场景推荐还要好，流量权重更高。这个提出批评！
2.3 场景推荐为什么继续重复推荐？
首先，场景推荐并不是新的功能，旧版本就存在，不过要多次无限下拉后才会出现。
其次，场景推荐比较精准，请留意截图的时间和场景推荐的标题，非常的契合。
于是刷新看看，卧槽，立刻暴露了场景推荐的本质。场景推荐和风格推荐一样，推荐策略如出一辙，换汤不换药。
这里是刷新9次，场景推荐的记录：
由上图可以看出，推荐列表首位的大佬（下班听我的），你也好歹变一下呀。我真没看出来首位的（下班听我的）有什么特殊的标记，难道是人工下发要求必须在这个列表置顶？如果是人工下发，大概率场景分类不会很多，也就没法达到“场景推荐”的推荐要求。
猜测可能的原因：
- 推荐语重复更大，猜测语料库内容更少
- 推荐歌单更少，并且坑位固定
- 推荐的极不精准（二次元和全球百大DJ管我什么鸟事啊）
疑问更多：
总结
- 或许场景推荐仅仅根据时间来做推荐，这样的推荐策略不是非常非常粗啊
- 宣传的很厉害，可是为啥你在首页第二屏，这么一个不重要的位置呀？
- 场景推荐并不像一个推荐场景，更像是75%的专家规则 25%的推荐下发
最后我们总结一下，推荐场景中的三大推荐基本无效，基本无法达成歌曲、歌单等内容的高效分发，因为出现大量的重复推荐，并且推荐的精准和准确性也不高，对于歌曲的分发贡献有限，我亦没见过如此稀烂的工程级推荐系统。
随着这个爆炸性的消息，文章已到尾声，如果你喜欢我的文章， 欢迎点赞、评论和分享，周末愉快~~~
作者：磊叔，非资深互联网产品经理
本文由 @磊叔 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unspalsh 基于CC0协议
