Un algoritmo es una serie de instrucciones que tiene un fin determinado. Es esencialmente como una receta, un manual de instrucciones, un reglamento, pero en nuestro caso la definición de algoritmo será para plataformas móviles como Spotify, TikTok, Facebook, SoundCloud, LinkedIn, Instagram.
Es básicamente nuestra actividad registrada por dichas plataformas y los resultados que estas entregarán a nosotros, que suelen ser recomendaciones de posteos, música y organización del feed. El input de información es la actividad del usuario y el output son dichas recomendaciones o información devuelta o presentada en pantalla.
Si alguna vez seguiste los pasos específicos para cocinar tu plato favorito, ya podés darte una idea. En el mundo digital, los algoritmos son esos conjuntos de instrucciones que permiten a las computadoras realizar tareas, tomar decisiones y algunas cositas más. [como manipular nuestra conducta, SHH!]
Los algoritmos son esos pasos, pero para cosas como recomendarte la próxima canción que escucharás en tu plataforma de música favorita, en este caso yo me encargo de explicar cómo funciona Spotify.
¿Alguna vez te preguntaste cómo Spotify parece conocerte tan bien? La respuesta está en su algoritmo avanzado basado en aprendizaje automático (aka machine learning), es decir, inteligencia artificial. Este algoritmo toma la información de tu historial de escucha, analiza tus listas de reproducción y tus interacciones con la plataforma para entender tu gusto musical y compararlo con el de otros usuarios, mejor dicho, con el de todos los usuarios.
Pero la magia no termina ahí. El algoritmo de Spotify también reproduce estas instrucciones en los usuarios con gustos similares al tuyo. Es como que va formando grupos de amigos que escuchan lo mismo o tienen orientaciones similares.
Volviendo al ejemplo de la cocina, si varias personas eligen preparar una pizza, las instrucciones son más o menos las mismas pero puede variar alguna medida e incluso la forma de hacer la preparación. De esta manera, si un algoritmo computacional observara a quienes preparan la pizza, podría arrojarles de regreso y como resultado cualquier consejo o tip para la preparación de la pizza, tomado de otro usuario que haya hecho la misma receta pero con mínimos cambios.
De esta manera, Spotify lo que va a hacer es revisar qué canciones estás escuchando y compararlas con otros usuarios que escuchen estas mismas canciones, a fin de determinar cuáles otras pueden gustarte a vos y cuáles a esa otra persona, con un análisis por supuesto mucho más profundo que tiene que ver con horarios, ubicación, historial previo.
De manera básica y sencilla. Si una persona ha escuchado estas cuatro canciones y este usuario estas otras cuatro, donde vemos que el diferencial es de 1 canción, muy probablemente se crucen ambas canciones en modo de recomendaciones. A partir de aquí el algoritmo se complejizará aún más, teniendo en cuenta patrones de conducta extras de ambos usuarios y también la comparación con otros más que hayan por ejemplo, escuchado 2 de esas 4 canciones, para poder ajustar mucho más la recomendación.
También se tiene en cuenta la ubicación, la cantidad de skips que ha hecho una persona es decir, cuando antes de los 30 segundos ha pasado a la siguiente canción. Un dato importante, artistas tomen nota: para contar 1 stream y que se pueda monetizar, la canción debe ser escuchada más de 30 segundos.
Pero atentos, esto no significa que puedas lanzar un album de canciones de 30 segundos cada una. Ojo con la trampa porque Spotify perfectamente puede detectar esto y dejarte sin perfil de artista. Un montón de hacks han sido desarticulados en los últimos años incluidas las canciones hechas con IA.
Este motivo es el principal a la hora de entender por qué las canciones populares modernas han modificado su estructura.
Antes la estructura básica de una canción de pop contaba con introducción, podría tener un primer coro o arrancar directamente con los versos, y luego otros dos coros más, promediando entre 3 y 4 minutos.
Hoy en día los coros también denominados hooks son la parte inicial de cualquier canción a fin de captar la atención del oyente enseguida. Esto es debido también a la tendencia ansiosa de los usuarios de conocer todo rápido y poder hacer skip en plataformas de música o swipe en redes. Si te dedicás a la música electrónica te darás cuenta que preparar el radio edit es importante para llamar la atención rápido y no sostener el minuto introductorio que está reservado para las versiones de mezcla en vivo, ya sea original, remix, dub, etc.
Todos estos términos están explicados en mi nuevo libro El diccionario del productor musical.
Hay un montón de características más con las que Spotify va armando un perfil de conducta del usuario:
- Hábitos de escucha
- Procesamiento de lenguaje natural
- Modelado de audio
- Pouplaridad de las canciones
- Listas de reproducción
- Emociones y estado de ánimo
- Metadata de canciones
Cuando vayas a planificar tus lanzamientos deberás tener en cuenta la mayor cantidad de información posible sobre la conducta de tu público objetivo, a fin de saber qué música podrían estar escuchando que los pueda acercar a la tuya de manera algorítmica, teniendo en cuenta tu participación en dos playlists muy importantes: Radar de novedades y Descubrimiento semanal.
