तुम्हारे Apple Music रिकमेंडेशन खराब क्यों हैं (और कैसे ठीक करें)
तुम जैज़ और इंडी रॉक सुनते हो। Apple Music वो EDM एल्बम सुझाता रहता है जो तुमने तीन साल पहले जोड़ा था और दोस्त की शेयर की हुई K-pop प्लेलिस्ट। 'For You' सेक्शन किसी और का लगता है।
यह रैंडम नहीं है। तुम्हारे रिकमेंडेशन खराब हैं खास वजहों से - और तुम ठीक कर सकते हो।
Apple Music रिकमेंडेशन असल में कैसे काम करते हैं
Apple Music तीन सिग्नल पर टेस्ट प्रोफाइल बनाता है: तुम क्या सुनते हो, लाइब्रेरी में क्या है, और तुम क्या explicitly लव या डिसलाइक करते हो। हर गाना जो बजाते हो, स्किप करते हो, या जोड़ते हो - एल्गोरिदम को कुछ सिखाता है।
समस्या यह है कि एल्गोरिदम पूरी लाइब्रेरी को तौलता है, सिर्फ हाल की सुनाई नहीं। सालों पहले जोड़े गाने आज भी रिकमेंडेशन प्रभावित करते हैं। अगर 40% लाइब्रेरी ऐसा म्यूजिक है जो अब पसंद नहीं, तो एल्गोरिदम को मिलने वाले 40% सिग्नल शोर हैं।
तीन चीजें जो तुम्हारे रिकमेंडेशन बर्बाद करती हैं
पहला: जिन गानों से आगे बढ़ गए। तुम्हारा टेस्ट बदलता है, लेकिन लाइब्रेरी खुद साफ नहीं होती। वो रेगेटॉन फेज, 2020 की जिम प्लेलिस्ट, एक बार सुना साउंडट्रैक एल्बम - सब अभी भी एल्गोरिदम को बता रहे हैं।
दूसरा: कभी नहीं बजाए गाने। ये सबसे बड़े culprit हैं। एक ट्रैक के लिए एल्बम जोड़ा, वाइब के लिए प्लेलिस्ट, या Apple Music की 'प्लेलिस्ट गाने जोड़ें' सेटिंग ने ऑटो-इम्पोर्ट कर दिया। शून्य प्ले वाले गाने भी 'तुम्हारे चुने हुए' माने जाते हैं।
तीसरा: बल्क इम्पोर्ट। हर प्लेलिस्ट जो जोड़ते हो, हर शेयर्ड एल्बम जो स्वीकार करते हो - सब टेस्ट प्रोफाइल को पतला करते हैं। दोस्त से दस गाने ठीक हैं। कोलैबोरेटिव प्लेलिस्ट से दो सौ गाने समस्या है।
क्विक फिक्स: लव और कम सुझाव दें
उन गानों से शुरू करो जो सच में पसंद हैं। Apple Music खोलो, सच में पसंदीदा गाने ढूंढो, और हार्ट आइकन टैप करो। यह सबसे मजबूत पॉजिटिव सिग्नल है। 20-30 गानों के लिए करो जो सच में पसंद हैं।
फिर उल्टी दिशा में जाओ। नापसंद या पुराने गानों पर लॉन्ग-प्रेस करो और 'इस तरह कम सुझाव दें' टैप करो। यह एल्गोरिदम को बताता है ऐसे रिकमेंडेशन कम करे। 10-15 गानों के लिए भी करने से ध्यान देने योग्य फर्क पड़ता है।
चुनौती: कुछ गानों के लिए बढ़िया काम करता है, लेकिन अगर लाइब्रेरी में सैकड़ों प्रॉब्लम ट्रैक हैं, तो एक-एक करके करना प्रैक्टिकल नहीं।
पूरा फिक्स: अपनी लाइब्रेरी साफ करो
रिकमेंडेशन ठीक करने का सबसे असरदार तरीका है सोर्स साफ करना। अपनी लाइब्रेरी को सिस्टेमैटिकली रिव्यू करो और वो गाने हटाओ जो अब तुम्हारा टेस्ट नहीं दर्शाते। जब एल्गोरिदम को क्लीन डेटा मिलता है, वो क्लीन रिकमेंडेशन देता है।
SongSweep इसे प्रैक्टिकल बनाता है। Smart Filters कभी न बजाए या भूले गाने ढूंढते हैं। स्वाइप इंटरफेस से मिनटों में सैकड़ों गाने प्रोसेस कर सकते हो। हर हटाया गाना ऑटो-मैटिकली 'कम सुझाव दें' मार्क हो जाता है - बल्क में रिकमेंडेशन ठीक करता है।
ज्यादातर लोग लाइब्रेरी सॉर्ट करने के कुछ दिनों में काफी बेहतर रिकमेंडेशन देखते हैं। 'For You' सेक्शन फिर से तुम्हारा लगने लगता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्लीनअप के बाद रिकमेंडेशन कब बेहतर होंगे?
ज्यादातर लोग 2-3 दिनों में बदलाव नोटिस करते हैं। Apple Music हाल के सिग्नल पर रिकमेंडेशन अपडेट करता है, तो 'कम सुझाव दें' मार्क करना और फेवरिट लव करना तेजी से असर करता है। पूरा सुधार करीब एक हफ्ते में होता है।
क्या 'कम सुझाव दें' सच में काम करता है?
हां। 'इस तरह कम सुझाव दें' एल्गोरिदम ट्रेन करने का Apple का ऑफिशियल तरीका है। यह उस गाने और ऐसे गानों का रिकमेंडेशन पर प्रभाव कम करता है। गाना लाइब्रेरी से नहीं हटता।
Apple Music ऐसे गाने क्यों सुझाता है जो कभी पसंद नहीं आए?
आमतौर पर लाइब्रेरी में ऐसे गानों की वजह से जो कभी सुने ही नहीं। एक ट्रैक के लिए जोड़े एल्बम, शेयर्ड प्लेलिस्ट, या ऑटो-इम्पोर्टेड गाने - सब preferences माने जाते हैं। अनप्लेड गाने हटाना उस गलत सिग्नल को हटाता है।
