Ти слухаєш джаз та інді-рок. Apple Music постійно пропонує той EDM-альбом, який ти додав три роки тому, і K-pop плейлист від друга. Секція 'Для тебе' виглядає так, ніби належить комусь іншому.

Це не випадковість. Твої рекомендації погані з конкретних причин - і ти можеш їх виправити.

Як насправді працюють рекомендації Apple Music

Apple Music будує профіль смаків на основі трьох сигналів: що ти слухаєш, що є в бібліотеці і що ти явно вподобав або відхилив. Кожна пісня, яку ти відтворюєш, пропускаєш або додаєш, навчає алгоритм чомусь про твої вподобання.

Проблема в тому, що алгоритм враховує всю бібліотеку, а не лише нещодавнє прослуховування. Пісні, додані років тому, все ще впливають на те, що рекомендується сьогодні. Якщо 40% твоєї бібліотеки - музика, яка вже не подобається, 40% сигналу, який отримує алгоритм - це шум.

Три речі, які псують твої рекомендації

Перше: пісні, з яких ти виріс. Твій смак змінюється, але бібліотека не прибирає себе сама. Та фаза реґетону, плейлист із зали з 2020, альбом саундтреку, який послухав один раз - все це досі шепоче алгоритму.

Друге: пісні, які ти ніколи не слухав. Це найгірші винуватці. Ти додав альбом заради одного треку, плейлист заради настрою, або налаштування 'Додавати пісні з плейлистів' автоматично імпортувало сотні. Пісні з нульовою кількістю відтворень все одно рахуються як 'речі, які ти обрав у бібліотеку'.

Третє: масові імпорти. Кожен плейлист, який додаєш, кожен спільний альбом - все це розмиває твій профіль смаків. Десять пісень від друга - нормально. Двісті пісень зі спільного плейлисту - проблема.

Швидке виправлення: Серце та Пропонувати рідше

Почни з пісень, які дійсно подобаються. Відкрий Apple Music, знайди пісні, які щиро кохаєш, і натисни серце. Це найсильніший позитивний сигнал, який можеш надіслати. Зроби це для 20-30 пісень, які справді обожнюєш.

Потім іди в зворотному напрямку. Довго натисни на пісні, які не подобаються або з яких виріс, і обери 'Пропонувати рідше'. Це каже алгоритму відступити від подібних рекомендацій. Навіть 10-15 пісень дають помітну різницю.

Проблема: це чудово працює для кількох пісень, але якщо в бібліотеці сотні проблемних треків, робити це по одному непрактично.

Ґрунтовне виправлення: прибери бібліотеку

Найефективніший спосіб виправити рекомендації - прибрати джерело. Пройди систематично через бібліотеку і відсій пісні, які більше не відображають твій смак. Коли алгоритм має чисті дані, він дає чисті рекомендації.

SongSweep робить це практичним. Smart Filters знаходять пісні, які ти ніколи не слухав або забув. Інтерфейс свайпання дозволяє обробити сотні пісень за хвилини. Кожна відсіяна пісня автоматично позначається як 'Пропонувати рідше' - виправляючи рекомендації гуртом.

Більшість людей бачить помітно кращі рекомендації протягом кількох днів після сортування бібліотеки. Секція 'Для тебе' знову починає виглядати як твоя.