Spotify стал самым популярным в мире музыкальным потоковым сервисом во многом благодаря мощной системе рекомендаций. Как бы редко вы ни слушали музыку и какой бы своеобразной она ни была, алгоритмы всегда смогут посоветовать вам что-то похожее.

Почему именно Spotify

О Spotify слышали многие, но пользуются им далеко не все. Сервис официально не работает в странах СНГ, хотя это ограничение легко можно обойти с помощью бесплатного VPN-сервиса. Индивидуальная подписка на Spotify тоже не из дешёвых, но есть возможность оформить семейный доступ и платить в разы меньше.

Недавно компания подала заявку на первичное публичное размещение акций — большой шаг для любого бизнеса. Из документов выяснилось не только то, что у Spotify по всему миру 71 миллион платных подписчиков, но и то, что сервис находится в убытке. Это вполне может побудить компанию официально выйти на российский рынок. Как следствие — отсутствие заморочек с регистрацией и более низкие цены на подписку.

Конечно, у жителей стран СНГ и так большой выбор музыкальных сервисов: «Google Play Музыка», «Яндекс.Музыка», Apple Music, Deezer. Но многие считают, что самые мощные рекомендации всё же у Spotify. А ещё — функция Connect, которая позволяет управлять музыкой с компьютера и смартфона на аудиосистемах, игровых приставках и других устройствах. Но одна из самых интересных фишек — Discover Weekly.

В чём особенность плейлиста Discover Weekly

Каждый понедельник Discover Weekly предлагает 30 композиций, которые вам наверняка понравятся. Для большинства пользователей эта фишка работает чуть ли не идеально. Даже есть ряд рекламных постеров с твитами о том, какие же классные эти плейлисты.

Discover Weekly

Создаются они сразу несколькими методами. Сервис, например, анализирует описание песен в музыкальных блогах и сопоставляет содержимое композиций по разным параметрам вроде темпа и радостности.

Но главный метод — сравнение ваших музыкальных привычек с привычками других пользователей. Если вы часто слушаете Coldplay и Spotify знает, что поклонники Coldplay любят Muse, то велика вероятность, что в ваш еженедельный плейлист Muse тоже попадёт.

Ряд специфичных музыкальных привычек может превратить Discover Weekly в практически бесполезную функцию. Но алгоритмы Spotify вполне можно адаптировать под себя.

Как сделать Discover Weekly точнее

В 2015 году команда Spotify, ответственная за алгоритмы Discover Weekly, дала ряд рекомендаций по улучшению плейлиста. Самые полезные из них приведены ниже.

Пропускайте песни, которые вам не нравятся

Если не дослушать трек до 30-секундной отметки и пропустить его, то сервис решит, что песня вам не нравится, и не поместит похожие на неё в Discover Weekly. Поэтому если у вас есть собственный плейлист с любимыми песнями и вы частенько не дослушиваете их до конца, то Spotify будет считать, что эти треки вам не по душе.

Не переставайте слушать новую музыку

Если вы внезапно обнаружите новый жанр и начнёте его слушать, то Spotify не станет сразу же советовать похожие треки. Сервис подумает, что кто-то просто одолжил ваш аккаунт. Слушайте новую музыку дольше пары дней, тогда начнёте замечать соответствующие рекомендации.

Не переживайте, что детские или праздничные песни испортят ваши рекомендации

Discover Weekly

В Spotify есть специфичные жанры вроде детской и рождественской музыки, а также треков со звуками дождя. Всё это сервис не учитывает, только если вы не начнёте слушать такие композиции постоянно. То же касается прослушивания Spotify в приватном режиме, когда ваши друзья не видят вашей активности, и непосредственно плейлиста Discover Weekly.

Создавайте собственные плейлисты и слушайте радиостанции

Попробуйте создать пару-тройку собственных плейлистов с любимыми песнями. По ним сервис подберёт похожие треки. Эти рекомендации собираются из плейлистов других пользователей. Поэтому если вы хотите создать тематическую подборку, то алгоритм это поймёт.

Discover Weekly: радиостанции

Включайте радио на основе песен, альбомов и исполнителей, которые нравятся вам больше всего. В них сервис тоже поместит много хорошего.


Spotify не раскрывает все подробности работы своих алгоритмов, поскольку это одно из главных преимуществ над конкурентами. К тому же алгоритмы постоянно улучшаются. Поэтому обращайте внимание, как вы слушаете музыку, и пытайтесь сформировать собственные уникальные привычки.