Pandoraがデータを使用してサービスとミュージックステーションを改善する方法

気に入った音楽を見つけることに関しては、Pandoraより優れている企業はほとんどありません。 450以上の異なる音楽属性を研究して、各リスナーの独自の好みに応じて曲を見つけるミュージックゲノムプロジェクトのコアから、お気に入りの他の曲に基づいてステーションを作成する拇印ラジオまで、Pandoraはそのデータを活用していっぱい。

しかし、それはどのようにそれを行い、最終結果は何ですか? Pandoraがビッグデータを使用してプレイリストをポンピングし続ける方法について私たちが学んだことは次のとおりです。

科学と音楽の融合
パンドラの鼓動する心臓部—そのミュージックゲノムプロジェクト—はもともと商業的な失敗でした。ミュージシャンに曲の「DNA」を聞いてデコードさせ、メーターや調性などのさまざまな音楽的品質に応じて分類するというアイデアでした。 450を超えるさまざまな属性に番号が割り当てられ、Pandoraのアルゴリズムが機能し、これらの同じ品質に一致する他の曲が見つかりました。

パンドラ-ビジネスモデル

当初、ミュージックゲノムプロジェクトのライセンスを商業的に取得する計画でしたが、それが微妙な反応に見舞われたとき、Pandora自体が設立され、誰もが知っていて愛する音楽ストリーミングサービスの基盤が作られました。

しかし、それは表面を傷つけることすらありません。 Pandoraのチーフサイエンティスト兼プレイリスト担当副社長(そう、彼の本当のタイトルです)によると、Eric Bieschkeは、ユーザーがどのように、どこで、どのデバイスで音楽を聴くかというコンテキストも、自分の好みを発見することの一部であると述べています。

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Pandoraはカーステレオから携帯電話まであらゆるもので利用できるため、人々が1日のさまざまな時間に、さまざまなデバイスで聴くことを選択する音楽は、互いに根本的に異なる可能性があります。 Bieschkeは、モバイルデバイスを介してジムで朝に聞くものは、長い一日の後にくつろぐ夜に音楽を聴くこととは著しく異なる可能性があると説明しています。 Pandoraの仕事は、時刻などをユーザーのリスニング設定に組み込み、プレイリストの次の曲がユーザーのお気に入りになるようにすることです。

Pandoraのアルゴリズムは、リスニング時にユーザーが実行するアクション(またはアクションをまったく実行しない場合)に応じて、さまざまな要素を評価します。最もまれで最も価値のある洞察は、「賛成/反対」の形で提供されます。この単純なアクションは、次に聞く曲にすぐに影響します。

Bieschke氏によると、単に曲をスキップするだけでは、アルゴリズムにはそれほど重要ではありません。スキップの背後にある意図は、「これまで聞いたことがある」から「今は気分が悪い」までのいずれかである可能性があるためです。 。」ただし、定期的に曲をスキップせずにかなりスキップし始めた場合、Pandoraはこれに注意し、それに応じてプレイリストを調整します。

舞台裏の詳細
Pandoraの最初のデータサイエンティストであるGordonRiosは、機械学習と音楽の推奨事項の複雑さを理解するために多くの時間を費やしています。 Pandoraがこれほど人気を維持している最大の理由の1つは(特に、Spotifyのようなライバルの迫り来る幽霊を考えると)そのシンプルさに根ざしています。

しかし、リオスによれば、明確なトレードオフがあります。使いやすさは、データの複雑さとデータ収集方法の高度さに影響を与える可能性があります。幸い、Pandoraには、カタログ化および分析されたすべてのリスナーに対して、数年分のリスニング設定と属性があります。その推奨事項はその成功にとって極めて重要であるため、それらの推奨事項を可能な限り最高のものにするために多大な時間と労力が注がれています。

pandora-stats-2016-annual-report

Pandoraが650億を超える「親指」を収集したことは注目に値します。これは、音楽の好みとリスナーをどのように一致させるかを示す主要な指標です。 Pandoraは、Apple Music、Spotify、Slackerなどの他のストリーミングサービスとの深刻な競争に直面していますが、彼らのチームは、音楽の好みを、ユーザーが購入した曲やアルバム(iTunesのように)と純粋に関連付けるのは近視眼的すぎると考えています。

真実は、購入データだけではそれだけのことしかできないということです。人々が購入する音楽と、人々がいつでも聴きたい音楽との間には明確な違いがあります。パンドラは最初のものを考慮に入れ、2番目のものを完全に受け入れます。

あなたの音楽の好みは「すべての親指」です
Pandoraの最大かつ最も人気のある機能の1つは、拇印ラジオです。 15万人以上のアーティストが3億7000万時間以上聴いたことで、ThumbprintRadioは「世界で最も人気のあるラジオ局」と呼ばれています。その理由は簡単にわかります。拇印ラジオは、すべての「親指」をすべてのステーションのさまざまな曲に照合して、好きな曲だけで構成されたラジオステーションを提供します。

 

あなたの好みに基づいて」。

しかし、ほとんどの人のように、あなたの好みは大きく異なるかもしれません。朝はポンピングエレクトロニックミックスが好きかもしれませんが、夜はクラシックが好きです。拇印ラジオが最後にやりたいことは、1分間はテクノビートで、次はベートーベンであなたを驚かせることです。したがって、これらの好みを利用するには、新しい個人的な推奨事項とアルゴリズムを開発する必要がありました。

多くのテストが行​​われ、さまざまなプロトタイプがリスナーに公開されました。アルゴリズムの1つは、すべてのステーションからのランダムに親指を立てたトラックに基づいて、さまざまな曲を「ウォーク」することでした。この最初のオプションの問題は、ステーションの全体的な品質にほとんど変化がなかったことです。したがって、主にブルースタイプの音楽が好きな場合、ステーションはブルースに「行き詰まり」ます。

2番目のアルゴリズムは、さまざまな属性に従ってステーションをバンドルし、それらの「クラスター」をランダムにウォークスルーしようとしました。開発者はブルースとジャズのようなものの間の区分を明確に計画できるので、これはより理想的なオプションでした。

しかし、このアルゴリズムには独自の問題がありました。つまり、リスナーが一般的にブルースを好む場合、ジャズもどれだけ好きですか。このアルゴリズムでは、正確に知る方法がないため、Pandoraは、より確実な調整とコース修正を行うために、データの収集を継続する必要があります。

あなたが聴いている音楽にそれほど多くの考え(そしてデータ)が入っているとは思わなかったでしょう?

データはPandoraの基盤です
Pandoraの創設者兼CEOであるTimWestergrenは、2016年の株主への手紙の中で、データの収集と分析の重要性について次のように書いています。

データは、私たちのビジネスのほぼすべての部分の基盤です。プレイリストのパーソナライズエンジンから広告ターゲティング機能まで、私たちはさらにデータサイエンスに目を向けました。毎年、関連する追加の好みの情報とともに何十億時間ものリスニング時間がもたらされ、曲の選択がますます正確になります。オンデマンドサブスクリプションサービスやライブイベントなどの新しいビジネスラインに参入する際に、このデータを活用します。

パーソナライズ、簡単な発見、収益化、規模、データなどの各競争上の優位性は、コアビジネスの成長を促進し、新しい市場への拡大をサポートしています。

リスナーにとって良いことは広告主にとって良いことです
この音楽の好みや好みの話はすべて、リスナーにとっては良いことですが、Pandoraを聴いていると、Pandoraがリッスンしていることを知らないかもしれません。長年のデータ収集と5,590万人のアクティブな月間リスナーに基づいて、同社はこれらの設定のデータマイニングを開始し、どの種類の広告がそれらを引き付ける可能性が最も高いかを判断しました。広告と音楽の好みにはほとんど共通点がないと思いますか?もう一度考えて。

Eric Bieschke氏は、次のように述べています。「週末の午後に冒険的な音楽気分になっている人を考えてみてください。このリスナーは、オフィスにいる人よりも、コスタリカでの冒険旅行などの広告をクリックする可能性が高いと考えられます。月曜日の朝、おなじみの曲を聴いています。そして、オフィスにいるその人は、パリのレストランや美術館のツアーのより保守的な旅行広告に反応する傾向があるかもしれません。」

彼は続けます。「人々に完璧な音楽を演奏する世界と、人々に完璧な広告を演奏する世界は非常に似ていることが私たちには非常に明白になっています。」

その核となるのは行動ターゲティングであり、音楽の複雑さの層がミックスに追加されています。 Pandoraは、ユーザーの好みを潜在的な購入に結び付ける最初の会社ではありません。 Netflixは、ユーザーの映画の好みをマイニングして新しいフリックを提案することでもよく知られており、Amazonは購入の幅広い範囲を調べて、あなたについてかなりの推測をします。

しかし、Pandoraはさらに深くなります。コンピューターのセキュリティとプライバシーを研究しているテキサス大学(オースティン)のコンピューターサイエンスの准教授であるVitaly Shmatikovは、私たちの音楽の選択が、私たちの個々の世界観を高い精度で予測するのに役立つと信じています。

Pandoraには、大統領および議会のキャンペーンに使用する政治的な広告ターゲティングシステムもあります。また、特定の重要な政治問題に対する広告ユーザーの個々の態度には注目していませんが、彼らのシステムでは、好きなステーションやアーティストに基づいて、さまざまな候補者に広告を掲載しています。また、Pandoraは登録時に郵便番号を要求するため、特定の地区に合わせて政治広告をさらに調整できます。

これらすべてを結び付けると、非常に堅牢なデータ駆動型システムになります。これは、購入や視聴の習慣ではなく、リスニングの習慣など、収集された最もユニークなデータに基づいて構築されています。 Pandoraは、あなたが愛する音楽に基づいて、すでにあなたについてかなりのことを推測しています。彼らが成長し続けるにつれて、彼らが私たちについて何を発見できるかを誰が知っていますか?

Pandoraがビッグデータをどのように使用するかについてどう思いますか?その駅はあなたの好みに合っていると思いますか、それともまだ残っていると思いますか?

 

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著者について:Sherice Jacobは、説得力のあるコピーライティング、ユーザーフレンドリーなデザイン、スマートな分析分析を通じて、ビジネスオーナーがウェブサイトのデザインを改善し、コンバージョン率を高めるのを支援します。 iElectrify.comで詳細を確認し、無料のWebコピーの調整と変換のチェックリストを今すぐダウンロードしてください。