大數據時代平臺型音樂媒體內容精準推送問題探析
——以網易云音樂為例

一、平臺型音樂媒體發展現狀

(一)數字音樂產業鏈競合關系加劇，內容生產多元

根據2018年艾瑞咨詢《中國數字音樂消費研究報告》，從內容生產端到版權服務方，經歷宣發最終到用戶使用，各個產業環節之間在互聯網的影響下日趨扁平化，產業鏈呈現出網狀態勢。音樂作品的產出在突破傳統的協同或獨立創作模式，版權方的利益關系更加明確，宣發及服務平臺與創作者消費者之間的聯系日益密切，這一復合現狀尤其加劇了內容生產端各方的競合關系，作為數字音樂平臺的網易云音樂客戶端，其影響遍及內容生產到終端傳播，在整個產業鏈進行布局和延伸。

(二)技術及資本涌入，用戶中心的差異化戰略打響

中國音樂集團就數字音樂業務和騰訊集團旗下的QQ音樂進行合并，根據DDCI市場調查表明，在中國主流數字音樂平臺的市場格局呈現出“一超多強”的格局，以QQ音樂為首，酷狗音樂緊隨其后，兩家平臺的市場滲透率超過50%，而網易云音樂作為后發制人的產品，其新增用戶首月留存率遠高于后兩家平臺。隨著大數據技術在互聯網+浪潮下的廣泛應用以及資本操控下品牌深度合作和資源互換，各平臺為占據數字音樂市場份額，打出不同的品牌戰略。網易云音樂以音樂社交為中心，利用數據驅動生產精準內容推送，從而實現用戶中心的多層次互動，UGC內容最大化，完善音樂上下游產業鏈對接，以支持多元消費結構。

二、網易云音樂產品精準推送發展趨勢

(一)數據驅動，精準推送

網易云利用大數據技術，融合用戶的個人收聽風格及偏好范疇數據，描繪用戶畫像，根據目標用戶的需求，基于云音樂系統推薦，推出“每日推薦”欄目，獲得大量用戶好感，一方面彌補了與其他平臺相比之下較顯弱勢的曲庫版權問題，另一方面充分發揮了數字音樂平臺的長尾效應，利用小眾類型音樂擴展用戶市場。

(二)個性定制，深度互動

網易云音樂擴充了用戶接觸音樂產品的途徑，除了系統精準推送歌單外，用戶UGC創建歌單、音樂社交朋友圈分享、細分音樂短視頻等欄目也在增加產品和用戶，用戶和用戶之間的互動。利用平臺票務系統，圍繞粉絲社群創新定制玩法；同時圍繞目標群體以地域范圍為單位投放線下活動，增強品牌和用戶的互動頻次，創新互動方式。

三、內容精準推送問題探析

(一)信息繭房

信息繭房效應對平臺自身音樂社交文化構成分隔。

長此以往的內容精準推送“窄化”了用戶多樣化的音樂產品的接收。與其說信息繭房是大數據算法推薦下的必然產物，不如說是用戶對音樂產品內容的無意識過濾，內容精準推送一方面聚合了同類社群內用戶的互動和信息，形成獨立的立場和態度，受信息繭房逐漸在群體內建立擬態環境影響，群體觀點和意識有極化趨勢，意見和表達集中；另一方面阻隔了不同文化用戶的交流，隨著移動端用戶群體的高度分化，平臺運營者的需要從原有社群中尋找新的突破口。

(二)文化歧視鏈

用戶價值分裂，平臺UGC生態環境不穩定。

用戶對音樂產品及風格之間存在偏好差異，用戶群體之間形成歧視鏈，風格及個人喜好優越感尤其體現在評論區，“我一個女孩子喜歡這樣的歌”“初中就開始粉她，至今XX年”之類涉及年齡、性別、小眾歌曲風格的評論引發討論和關注，抬杠和評論區不文明留言眾多，無意義評論留言等在一定程度上影響了對音樂本身關注的純粹性。UGC內容良莠不齊，用戶之間互相抄襲熱評，引發類似于“知乎危機”的胡編亂造UGC內容產出，大量“頂我上去，讓XX看到”“點贊過XX就去表白”一類質量低、數量大的評論重復出現，高調占領評論區，分散用戶對音樂純粹的欣賞和品評感受，降低了平臺使用興趣，不利于提升用戶體驗，容易引發用戶的使用疲勞。

(三)用戶粘度

短期內迅速提升用戶粘度，警惕引發忠誠度回落。

基于算法推薦建立快速評價反饋機制，投其所好地投放產品，可能導致信息內容的集中，長期的同質化內容推薦阻礙用戶接觸到新的內容，平臺算法本身能否實現對精確度把控的“期望值”而不是“絕對值”，“期望值”能夠智能且迅速地對用戶的使用偏好，并且避免由于過度精準而產生的內容窄化問題，平臺設置“我喜歡的”和“不感興趣”兩個按鈕幫助修正精準推送數據，針對用戶需求實現推送校準。用戶粘度問題本質上涉及精準度把控問題，高精準內容推送下，內容產品同質化嚴重，不利于拓寬用戶多類別產品接觸渠道，建議設置精準度偏差，在用戶在保持平臺使用忠誠度的同時，引導用戶嘗試一些多類型內容。

[1]中國數字音樂消費研究報告2018年[A].艾瑞咨詢系列研究報告(2018年第1期)[C]，2018：34.

[2]王瑩瑩.新媒體時代數字音樂平臺音樂精準推送問題探析——以網易云音樂為例[J].新媒體研究，2016，2(10)：55-56.

[3]劉華棟.社交媒體“信息繭房”的隱憂與對策[J].中國廣播電視學刊，2017(04)：54-57.