Desvendando as Descobertas da Semana do Spotify

Mais de 40 milhões de pessoas ganham um presente especial toda segunda-feira: uma playlist personalizada, cheia de músicas escolhidas com esmero. O presente é tão caprichado que parece ter vindo daquele amigo próximo que saca tudo de música e adora fazer mixtapes semanais especialmente pra você. Mas só parece.

A real é que a playlist Descobertas da Semana é curada por uma série de algoritmos pra lá de espertos. Ela é o resultado refinado de códigos, números binários e modelos complexos de recomendação. Ou seja: o seu melhor amigo, nesse caso, são os robozinhos do Spotify.

No Início Era a Aba

A aba “Descobrir”, onde rolam dicas baseadas no seu histórico de plays, foi o embrião da ideia. Depois de analisarem o comportamento da galera dentro da plataforma, o time de desenvolvimento do Spotify esbarrou num problema e percebeu que pouca gente usufruia das sugestões. Em vez disso, as pessoas vagavam a esmo lá na página de busca inicial.

O que fazer, então? Como recomendar as músicas certas pros usuários certos?

Pra solucionar o mistério, os desenvolvedores precisavam testar uma hipótese: a probabilidade de que as sugestões funcionassem melhor em uma playlist personalizada. Por meio de testes A/B, o Spotify consegue lançar funcionalidades pra uma parcela pequena de usuários e verificar as suposições iniciais.

Se os resultados dessas investigações forem positivos, pode ser que um dia ela esteja disponível pra todo mundo. Ou não. No caso das Descobertas da Semana, o sucesso foi tão impressionante que eles correram pra lançar a novidade pra todo mundo o mais rápido possível. Ainda bem.

Mas como é que eles chegam numa seleção tão boa? Como nos conhecem tão bem?

Longa história. Antes de tudo, se liga nesse resumo ilustrado (pra acompanhar a lógica sem se perder):

A receita funciona da seguinte forma: o Spotify começa vasculhando mais de 2 bilhões de playlists criadas por usuários. Essas seleções humanas e agrupamentos de músicas formam o núcleo das recomendações personalizadas: as músicas que serão selecionadas pra entrar na sua lista já estão em outra play. Além disso, eles também levam em conta sua própria curadoria. Playlists muito famosas, como a Rap Nacional, têm maior peso quando o algoritmo vai calcular o nível de relevância de cada música pra jogar nas suas próximas Descobertas da Semana.

Seu Perfil Pessoal Também é Mapeado

Se o Spotify nota que duas das suas músicas favoritas aparecem em uma mesma playlist dentro da plataforma, junto com uma terceira que você nunca ouviu, ele joga a última pra sua Descobertas da Semana. Mas a mecânica do sucesso vai além disso. O algoritmo também cria um “perfil pessoal” baseado no seu gosto musical. E aí você é agrupado, junto com várias outras pessoas com gosto parecido. Os “clusters” são muito específicos, divididos em micro-gêneros. Muito além da divisão genérica (rock, pop, indie, etc.) à qual estamos acostumados. Essa categorização vem do Echo Nest, empresa de análise musical adquirida pelo Spotify em 2014. Lá eles varrem diversos sites sobre música pra categorizar cada artista em gêneros e estilos específicos.

Exemplo de como o seu perfil é mapeado. Quanto maior a bolinha, mais o gênero é influente.

A Complexidade dos Algoritmos

Chris Johnson e Edward Newett, engenheiros do Spotify, fizeram uma apresentação ainda esse ano falando sobre os detalhes técnicos das playlists personalizadas. O lance é complicado e o assunto descamba pra noções incompreensíveis bem rápido, mas as duas principais variáveis da equação são:

Filtro Colaborativo — Usuários que ouviram tal artista têm mais probabilidade de gostar desse outro artista.
Processamento em Linguagem Natural — Aqui entra a inteligência da Echo Nest. Eles lêem e interpretam textos de sites de música e também títulos de playlists (pra categorizar sons em seus devidos tipos).

É por meio da combinação desses dois fatores que eles conseguem chegar a um resultado de recomendação bem próximo do inacreditável. Nas palavras de Matthew Ogle, Product Owner no Spotify, a matemática fica mais fácil de entender:

“Nós construímos um banco de todas as músicas que a gente conhece. Ele é alimentado por todas as ações de curadoria feitas pelas pessoas dentro do Spotify, como adição ou subtração de músicas em playlists. Mas a gente também considera a nossa própria impressão de como é o seu gosto musical. Toda segunda-feira de manhã nós juntamos esses dois fatores e fazemos um pequeno filtro pra tentar encontrar todos os outros sons que outras pessoas com o seu mesmo perfil ouvem, mas que você ainda não escutou”.

Os Artistas Também Se Dão Bem

Segundo dados do próprio Spotify, mais de 8.000 artistas tiveram suas músicas tocadas por aparecerem nas Descobertas da Semana. Artistas como BORNS e Halsey ganharam mais de 1 milhão de novos ouvintes pelo mesmo motivo. E outros como Transviolet, TastyTreat e Safakash conseguiram duplicar sua base de seguidores por plays advindos da Descobertas da Semana.

No último mês, o Spotify ainda divulgou uma “Discover Weekly” só com as músicas que mais frequentemente aparecem nas Descobertas da Semana de todo mundo. Se bateu a curiosidade, você pode acessá-la clicando aqui.

No fim das contas, o que a gente pode concluir é que, muito além de mágica e varinha de condão, a nossa nova paixão é resultado de uma ciência bem cativante e do esforço de vários nerds da computação aficionados por música. Na hora de agradecer por aquela jóia encontrada entre as suas recomendações, vale lembrar deles e dos robôs que nos entendem melhor do que ninguém.


Se você curtiu esse post tanto quanto curte suas playlists no Spotify, que tal apertar o coraçãozinho aí embaixo pra fazer com que ele chegue a mais pessoas?

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