歌单热度与标签数据

极大降低用户搜索检索歌曲成本，通过 歌单热度与标签数据 匹配，完成歌曲推荐场景。 用户高频听歌场景下，通过歌单的形式满足歌曲消费需求。 内容服务于用户，在用户价值层面：不仅在用户听歌时，让其感受到了便捷，扩大了用户听歌类型与品味。同时让用户有了更多的产品代入感——我创作的/在听的歌单，有这么多同频的听众。 值得一提的是，网易云在歌单的制作与创作上，并没有做用户激励的投入，这是一个纯粹依靠爱好与社区驱动的内容增长。 2.3 专属于你的私人推荐 根据灼识咨询与2021年4月进行的一项用户调查，88.2%的用户相信歌单及个性化推荐能够有效帮助他们发掘新的音乐，提高音乐的分发效率。

如果说听歌是

件很私人的事情，那在某种程度上，网易云通过私 印度电话号码 人推荐功能，很好地完成了个性化这个需求。一方面满足了用户收听喜欢的老歌，通过回忆重温引发共鸣，另一方面推荐新歌和没听过的歌，扩充了用户的听歌范围。 网易云歌曲每10次音乐播放，就有2.8次来此平台推荐，平台的推荐极大提升了用户听歌体验。私人推荐整体的逻辑是提升音 歌单热度与标签数据 乐的传播效率，帮助用户发现自己的音乐喜好，从而提升用户的使用粘性。推荐功能我们可以从下面两方面了解。 功能层面：网易云主要做了以下场景化的设计来实现上述内容： 「每日推荐」、「私人FM」：基于用户品味，侧重推荐新歌，帮助用户探索。 「心动模式」：基于红心歌曲推荐同类型、关联高的歌曲，实现歌曲回忆场景。

私人雷达基于全

部历史喜好和实时偏好，为每位用户每天生成一份完全个 台湾领先 性化的歌单。 「云村星评馆」：优质评论内容与对应歌曲的故事卡片推荐。 「为你定制精选歌曲」：多类型歌曲推荐，进一步精细化用户数据与推荐内通匹配。 数据层面：通过歌曲、歌 歌单热度与标签数据 曲与用户、用户这三个维度的连接数据，完成关系数据的梳理。 产品数据关系梳理 相比竞品而言，功能层面网易云首创的「私人雷达」在新老歌曲的推荐上做到了比较好的平衡，同时「云村星评馆」很好的结合了平台的用户评论，不仅发现歌曲维度丰富，同时有音乐共鸣的代入感。同时在数据层面做了很好的梳理规划，为后期的个性化推荐提前做好了准备，被用户誉为“比我女朋友还懂我”的产品，也就不难理解。