音樂產品的一類發展趨勢——簡單、再簡單一些
書接上文，我們提到了 PGC 的音樂專題和 UGC 的用戶制作歌單。國內的兩款音樂產品 Jing.FM 和 章魚FM（出自同一個團隊），在「讓聽歌變簡單、再簡單一些」的方向上，基于前人的成果做了一些有益的嘗試。不論產品是否能成功，他們在理念上的創新應該會成為國內互聯網音樂產品發展中值得驕傲的一筆記錄。
從 UGC 歌單說起，它的最大優勢之一就在于用戶自選的主題可以無所不包，沒有限制。而從收聽歌單的用戶角度考慮，一般情況下，他會先有一個模糊的想聽的主題（比如說想聽香港經典武俠片中的音樂），然后通過搜索或瀏覽熱門的方式在龐大的歌單庫中找到他想要的。而 Jing.FM 嘗試做到的事情，就是省去用戶查找的過程：理想情況下，只要用戶在產品的主搜索框中輸入「我想聽香港經典武俠片中的音樂」，系統就會給他播放一個滿足他需求的電臺，實在不能更簡單！簡單介紹下 Jing.FM 的運作思路，他們應該是想在中國復制一個 Pandora 的「音樂工程計劃」，對曲庫中的歌曲做「科學」的標記（這一部分是人工做的），另一方面對用戶的輸入做自然語言分析，然后找到這兩個集合的關聯，根據用戶的自然語言輸入通過算法生成電臺，這樣甚至都不需要用戶來貢獻 UGC 歌單了。
而在 PGC 專題推薦的方向上，國外一家叫做 Songza 的公司最先推出了一類新的專題（也可以把它看作是「按風格分類歌曲」這個方向上的橫向創新）——場景電臺。場景電臺的切入點是：大眾在不同的場合下想聽的歌曲存在相似性，典型的場景比如說工作時、健身時、午休時等。這些偏 PGC 的電臺歌單的風靡一時，也是因為契合了目前大眾收聽音樂的一些需求：操作越簡單越好；我不是什么音樂愛好者，沒有特別喜歡的音樂風格或者歌手；具體是什么歌不重要，聽著舒服就行，別讓我聽了想換歌就算成功。用一個詞來概括的話——背景音樂。
章魚FM 作為一款新鮮推出的音樂電臺應用，一方面應該是繼承了 Jing.FM 在歌曲標記這一塊積累的音樂數據，另一方面它在場景電臺的方向上又做了更深入的挖掘。章魚FM 目前最具特色的功能應該算是「及時」歌單了，而這個歌單的生成就是對用戶當前場景進行不斷的深挖，目前可以看到的維度包括：時段、地點、天氣、空氣、熱點等等。從產品描述上，它之后應該會借助各種智能硬件再做進一步的場景分析。舉個例子，印象中見過一個「夏日午后，用音樂驅散霾」的「及時」歌單，算是比較典型的了。后續如何用算法生成歌單中的歌曲，我想應該是很大程度繼承了 Jing.FM 用過的匹配方式。
就我個人的使用體驗，Jing.FM 和章魚FM 都不好用，主要原因是曲庫不夠大、匹配算法也不強。尤其是章魚FM，目前的「及時」電臺更倚重的似乎是表面層的吸引，明明應該是算法為核心的功能，用起來感覺更多是在運營和產品層做文章。
但從音樂服務產品創新的角度，這兩個產品是近年來我所知的國內最出彩的。
在這個話題下最后提兩個產品/功能，如有討論，可以再深聊下去：
- 樂流：這個音樂產品在收聽音樂上（通過交互設計）做到了極致簡單；
- 音樂日歷：各家產品先后都曾推出過類似功能，很早之前網易云音樂的每日推薦歌單中就曾在這個方向上做過運營，目前蝦米音樂把它做成了一個固定欄目，章魚FM 的「及時」歌單中也經常在這個點上做運營。可以把它看作一種特殊的 PGC 專題，利用人喜歡懷念的特點做「紀念日」的文章。
音樂推薦的效率為什么這么低？
這個話題的背景是各大社交網站都在引入音樂內容的過程中經歷了或多或少的不如意。不管是國外的 Facebook，還是國內的微博、豆瓣等，都支持發送音樂信息作為 feed（狀態），不過沒見哪家做得紅火。再看國內先有音樂后有社交的主要玩家蝦米音樂和網易云音樂，好友音樂推薦的版塊，從可見的互動數據來看，應該也是很不景氣。從我自己的實際使用以及和一些朋友的交流中也會發現，那些好友推薦的音樂，很少會去點。為什么呢？我認為這主要是受限于音樂特殊的消費形式：
- 我們主要的消費方式是「看」，文字、照片都是這樣。而音樂需要「聽」；
- 一首歌一般都是 3-5 分鐘，一首歌的時間，新鮮事都翻了好幾屏了，消費時間太長；
- 在用戶點擊音樂收聽之前，他能夠用于預判內容是否合他心意的依據太少。目前的展現形式中一般會有推薦人、歌名、歌手名、專輯封面。
針對上述提到的這些問題，網易云音樂曾經做過一個嘗試，每首歌都提供一個「30秒精華」的試聽版本。我不太確定是解決方案本身不夠吸引，還是網易云音樂選擇試聽部分的算法不行（我的實際使用感受是有些歌明顯沒剪到精華），總之這是一個曇花一現的項目，沒多久就下線了。
至于推薦展式方面的探索，各家都在做有益的嘗試。網易云音樂借助它的用戶產生的大量短評及互動，可以很容易的挑選出其中的熱門評論，通過優質短評反過來推薦歌。蝦米音樂網頁版的首頁有一塊不小的「大蝦推薦」欄，推薦機制應該是結合了對優質用戶的篩選和對評論的簡單分析（我的實際體驗中很多評論的質量并不高，部分原因應該是蝦米的評論氛圍沒有做起來，而且這里的評論分析算法應該也是非常之簡陋）。
另外蝦米音樂和落網最近都推出了一個很類似的音樂推薦版塊：PGC 精選的少量內容（蝦米每天只推薦一個音樂人的一首作品，落網大概每周也就推薦三四首單曲），再輔以接近專業級的「長短評」，和相對隆重的視覺效果，營造出一種音樂精品的感覺。這類功能之所以值得關注和期待，一方面它們按理是最有可能通過「看」的方式吸引用戶點擊收聽的，另一方面不知道哪家音樂服務愿意，并且能把這種模式從 PGC 延展到 UGC。
這幾乎是一個理想，至少是我的一個音樂理想。
下文預告
最后一篇，我們會聊聊社交音樂和音樂社交。你知道，前者還是有很多的，比如說 echo，muzzik，甚至 same；而后者，有嗎，會有嗎？
廣而告之：
我在做一個音樂站點，至少從解決方案的角度來看尚未見到市面上有其他人在嘗試（國外也沒見到，不過我國外產品見得也不多...）。如果你因為我的一些音樂觀點覺得不妨試試這個新產品，又碰巧喜歡一個外號叫做 slowhand（慢手）的著名吉他手，歡迎通過任何方式聯系我，我會給你 Demo 的地址。
