當(dāng)你忙完當(dāng)天工作，熟練地帶上耳機(jī)，打開熟悉的音樂APP，點下隨機(jī)播放的按鈕…..

聽完幾首音樂后，你會發(fā)現(xiàn)，你聽到的音樂，不管是聽過的、還是未知的，都是你喜歡的音調(diào)和曲風(fēng)。

為什么會這樣呢？

隨機(jī)播放是真正的隨機(jī)歌單，還是通過算法干預(yù)，推薦的符合用戶當(dāng)前心情的歌曲呢？

如果你是產(chǎn)品經(jīng)理，會給用戶呈現(xiàn)怎樣的「隨機(jī)歌單」？你認(rèn)為音樂App中，好的隨機(jī)算法具備哪些特征？我們在天天問展開了一場討論，一起來看看小伙伴們是怎么說的吧～

01算法和隨機(jī)的區(qū)別

想要了解清楚隨機(jī)播放到底是不是真隨機(jī)，首先要明白隨機(jī)和算法的區(qū)別。

1. 什么是真正的隨機(jī)

真正的隨機(jī)播放，是每次切換音樂都是獨立的未知數(shù)。

它就像抓鬮一樣，沒有列表的概念，也沒有上一首和下一首的概念，它會隨機(jī)到不同的音樂，這才是真隨機(jī)。

如何判斷是真隨機(jī)還是算法呢？其實只要按上一首就知道了。

如果切換到是你剛才聽過的那一首，那就是偽隨機(jī)。

如果是每次都在切換不同的歌，那么就是真隨機(jī)。

2. 隨機(jī)和算法的應(yīng)用優(yōu)缺點

1）真實隨機(jī)的弊端

先用反證法舉個例子：

給喜歡古典音樂的人播放嘻哈，他是什么感受？

給喜歡輕音樂的用戶播放搖滾，他是什么感覺？

在真的隨機(jī)場景中，就不可避免地碰到這些情況，必然會導(dǎo)致用戶的厭煩。

真實隨機(jī)的推送毫無章法可言，如果在茫茫如海的曲庫中，隨便選取部分歌曲。

用戶在聽歌時，一首搖滾，一首輕柔古風(fēng)，另一首又是古典，那用戶的整體聽歌體驗都是割裂的。

而且如果在不便切歌的情景中，如洗澡時聽歌，還需擦干手再拿手機(jī)切歌；或是入睡時，一聲驚雷起，這些體驗都非常糟糕。

2）算法隨機(jī)的優(yōu)點

算法隨機(jī)最大的優(yōu)點是音樂風(fēng)格的穩(wěn)定性。

APP通過一系列人為訓(xùn)練，這位“音樂廚師”能夠按照你當(dāng)下的口味端來同一個菜系的菜品。

而對于想體驗老菜品系這個使用頻次很低的功能，可以直接交給用戶自行搜索解決。

算法隨機(jī)本質(zhì)上應(yīng)該等同于給用戶歌單進(jìn)行了隱性的細(xì)分歸類。

3）好的隨機(jī)算法的三個特征

機(jī)器學(xué)習(xí)：不斷通過用戶行為（各種時段、歌曲頻次、切歌與否、分享等）進(jìn)行學(xué)習(xí)，摸索出用戶的不同情境下的聽歌習(xí)慣，即用戶標(biāo)簽

精準(zhǔn)推送：能夠通過用戶標(biāo)簽找到切合當(dāng)下偏好的曲庫內(nèi)容，這需要對每一個歌曲進(jìn)行標(biāo)簽化分類

自動生成歌單：人是機(jī)器不能完全摸透的，但是算法可以根據(jù)以往的聽歌記錄，生成一個有統(tǒng)一性的歌單。比如學(xué)習(xí)時聽歌，機(jī)器不知道你在學(xué)習(xí)，但它知道這幾首歌總是會一起播放，可以歸為一類，用戶可以自行生成歌單，添加學(xué)習(xí)標(biāo)簽，下次自接播放。

02你所期待的隨機(jī)播放，都在猜你喜歡

其實，音樂軟件的隨機(jī)播放，都是根據(jù)用戶的聽歌記錄猜測你喜歡的曲目。

從以下幾個角度，分析以下這樣做的原因。

1. 從用戶使用目的出發(fā)

我們先思考：用戶隨機(jī)播放的目的是什么？

用戶使用隨機(jī)播放時，渴望聽一些往常沒有聽過的歌曲?；蛘哒f，他們希望找到一首自己喜歡的沒聽過的歌曲。

用戶的喜好一般是固定的，不會在短時間內(nèi)有較大的改變。所以在隨機(jī)播放的功能中，給用戶多推一些與其歷史播放記錄相似風(fēng)格的歌曲，或略有相關(guān)的歌曲，會帶來更好的效果。

2. 從用戶粘性與體驗出發(fā)

我們不妨把隨機(jī)播放作為一個獨立的產(chǎn)品，既然是產(chǎn)品，自然有應(yīng)有的商業(yè)模式。

隨機(jī)其實是用戶不知道如何選歌曲時候，常常選擇的播放方式。但每個用戶都有自己喜歡的歌手、歌聲、音樂風(fēng)格。如果真正隨機(jī)，用戶的目標(biāo)性就沒那么高，或者說用戶忍耐度、可試錯性就增強了不少。

比如，我是一個喜歡聽rap的愛打籃球的26歲男孩子，但我今天心情很差。

一個喜歡聽rap、愛打籃球的人就是基本的用戶畫像，今天心情很差是波動因子。

音樂APP給心情很差的我推薦「隨機(jī)歌單」，目的是想讓我心情不那么差。

因此它推薦了比較歡快的火箭總冠軍相關(guān)的rap給我，讓我感受到軟件的人性，也增加了我的粘度。

同時，用戶的體驗感也具有隨機(jī)性，如果播放的都是用戶感興趣或不討厭的歌曲，用戶的體驗感就不錯；但如果APP隨機(jī)播放了很多用戶討厭的音樂，用戶就會有極差的體驗。

因此在設(shè)計隨機(jī)播放功能時，我們需要考慮到：

降低用戶決策成本更符合人的思維模式

持續(xù)符合喜好的輸出會令用戶產(chǎn)生依賴性

一次壞的體驗需要許多次好的體驗才能彌補

這決定了隨機(jī)播放功能需要猜測用戶喜歡什么歌曲，即需要基于用戶在平臺上的播放歷史，或通過用戶的性別、年齡及其他信息去分析用戶的偏好，并且第一首歌必須是用戶偏好度最高的那一首歌曲，以此吸引客戶喜歡使用并依賴該功能。

3. 從付費的角度出發(fā)

音樂類軟件本質(zhì)是消費型產(chǎn)品，它存在的最終目的，不是為了愉悅用戶心情，而是為了讓用戶留存。

不盈利的企業(yè)都是耍流氓，而各音樂APP有那么多運營和活動，目的之一是為了讓用戶心甘情愿地付費。那隨機(jī)歌單能為付費提供什么價值？

如果你一直聽同類型的歌，聽久了你就會膩。然后就慢慢厭倦這個產(chǎn)品，企業(yè)的用戶留存率就降低了。

隨機(jī)歌單的目的是：增加用戶的新奇感，以此增加用戶粘性。

實現(xiàn)「隨機(jī)歌單」的方式有很多，我認(rèn)為以用戶畫像加波動因子結(jié)合，以此呈現(xiàn)「隨機(jī)歌單」給用戶是最好的。

03現(xiàn)各大音樂APP使用的算法

目前在各大音樂 App 中用得比較多的是洗牌算法，像用戶數(shù)量很大的網(wǎng)易云音樂和 QQ 音樂等播放器都在使用。

網(wǎng)易云隨機(jī)播放

QQ音樂隨機(jī)播放

其實 App 對于隨機(jī)列表是有干預(yù)的，而并非簡單的進(jìn)行洗牌。

但從結(jié)果上說，用戶感知是好還是差，就看各家對于洗牌算法的理解和設(shè)計了。

正如吐槽網(wǎng)易云算法的用戶不少，但也并不影響推薦歌單和評論等受到歡迎的功能。

網(wǎng)友吐槽隨機(jī)播放

同一首歌的評論

在音樂軟件中，算法干預(yù)帶來了很多優(yōu)點：

每首歌的時間3-5分鐘，非常短。所以聽覺體驗上的連續(xù)性，取決于前后歌曲播放的相關(guān)性；

每個用戶的音樂審美口味相對固定；

讓用戶不需要自己搜就能找到想聽的歌曲；

給用戶推薦大把他未發(fā)現(xiàn)的音樂寶藏。

隨機(jī)里列表是為了滿足用戶無法下決定但又想要獲得新鮮感的心理，這時就應(yīng)該盡可能的避免重復(fù)和單調(diào)。

所以這種播放列表才是更合適的：

ABCBCABACBACBCABCACBABCACBACBCAB

這是一個四平八穩(wěn)的播放列表，沒有任何異常存在，馬丁·菲德勒稱之為「平衡洗牌」。

但本質(zhì)上，隨機(jī)播放算法的重點不在于隨機(jī)，而是一場產(chǎn)品和用戶之間的心理博弈對決，甚至它們會隨著你的聽歌習(xí)慣的逐漸養(yǎng)成，自身也在改變著隨機(jī)歌單的加權(quán)傾向。

04結(jié)語

結(jié)果顯而易見，隨機(jī)播放是經(jīng)過音樂APP的算法干預(yù)，根據(jù)用戶的歷史記錄推薦歌曲。

其實這種偽隨機(jī)，不論是對用戶還是品牌而言，都是有利的。

對用戶而言：

偽隨機(jī)推薦的曲目都是用戶近期喜歡的種類，能給用戶較好的使用體驗；

偽隨機(jī)雖然是用戶喜歡的音樂種類，但其中有很多用戶未聽過的歌曲，給用戶極強的新鮮感。

對品牌而言：

當(dāng)用戶不知道聽什么歌曲時，隨機(jī)播放是一個很好的選擇，也讓用戶更加的依賴隨機(jī)播放，也提高了付費率；

用戶體驗感好，更能留存用戶，也提高了用戶黏性。

不過，兩者各有特色，妙不可言。

正如隨機(jī)對于喜歡新穎獨特之人，高山流水。

算法對于習(xí)慣安常處順者來講，風(fēng)輕云淡。

所以，你是喜歡真隨機(jī)還是偽隨機(jī)呢？

本文來自微信公眾號“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”（ID：woshipm），作者：婉淞，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。