那些冷門音樂是如何在網易雲音樂上「爆火」的？

在知乎、豆瓣等文藝青年聚集的 社交 網路上，從未缺少過這樣的話題，「XX首絕對好聽的冷門歌曲」、「推薦些好聽但不火的小眾音樂」。在音樂的流派中並沒有大眾和小眾的區分，所謂的小眾或冷門音樂大多數根據播放量或受眾人群得出的定義。

eCast首席執行官范·阿迪布在對數字音樂的研究中發現了著名的「 98 法則」，即聽眾對98%的非熱門音樂有著無限的需求，非熱門的音樂集合市場無比巨大，無邊無際。

一面是強烈的用戶需求，一面是龐大的市場前景，可如何將這98%的非熱門歌曲推薦給聽眾，全球範圍的音樂服務商們紛紛嘗試，國內的在線音樂平台亦是如此，而憑藉音樂社區這一獨特定位脫穎而出的網易雲音樂恰是其中的佼佼者。相比於行業內平均在20%以下的曲庫使用率，網易雲音樂達到了「逆天」的80%，除了產品上的匠心，網易雲音樂主要做對了兩件事。

1、重構了音樂推薦方式

網易雲音樂上線於 2013 年 4 月份，那時候市面上的音樂軟體大多是「樂庫+播放器」，扮演的是聽歌工具的角色。這也不難理解文初所說的現象，用戶在音樂播放器內找不到自己喜歡的音樂，興趣導向的網路社區成為發現、分享音樂的天然媒介。

網易雲音樂的出現改變了傳統的音樂推薦方式，主要表現在兩個方面，一個是歌單，另一個是個性化推薦。

小語種歌曲的歌單，有著 695 萬的播放量和 17 萬多的收藏

先從歌單說起，和豆瓣上的歌曲分享文章有異曲同工之妙，只不過從第三方社交平台轉移到了音樂APP上，這也符合網易雲音樂音樂社區的定位。歌單實現了兩個直接的功能，以前雜亂無章的歌曲收藏，加入歌單之後便解決了這個小麻煩。以前用戶找歌對各類榜單有著很強的依賴性，實際上加速了熱門和非熱門之間的差別，出現在榜單上的歌曲會被更多人聽到，而脫離榜單之外的音樂，則可能會成為長尾部分，在網易雲音樂上歌單已經取代榜單成為流行的聽歌行為。

截止到目前，網易雲音樂上用戶自主創建的優質歌單已經超過 2 億，平均每天創建歌單 42 萬個。這個數字遠超社交平台上音樂推薦的帖子，通過歌單用戶可以找到工作時聽的音樂、失眠時聽的催眠曲、不可錯過的冷門音樂，甚至是演講PPT的背景音樂。不僅解決了用戶痛點，對網易雲音樂本身來說，歌單業已成為維繫用戶粘性的「撒手鐧」。

個性化推薦是解決用戶發現好音樂的又一創舉，網易雲音樂也因此被稱為「比你媽還懂你」的音樂播放器。

知乎上的大神對網易雲音樂的推薦機制有著專業的解釋，在演算法上主要分為兩點，相似人群的推薦和相似歌曲的推薦。顧名思義，相似歌曲主要是將曲庫里的歌曲打上Tag標籤，根據用戶的聽歌習慣，推送相似標籤或者同一標籤的音樂。相似人群的推薦是指根據用戶的聽歌習慣進行建模，篩選出品味相似的人群，比如說A和B是同一類人群，A喜歡的歌很可能是B願意聽的。

通過歌單和個性化推薦，網易雲音樂建立了「演算法+人工+UGC」的推薦機制，既滿足了用戶的興趣，又保證了產品的品質。

《Sleepyhead》在網易雲音樂上的評論已經超過3. 1 萬

網上流傳著一個「從網易雲音樂到真實世界的故事」，Galen Crew無論在還是美國都屬於比較小眾的歌手，但他發行的單曲《Sleepyhead》在網易雲音樂上卻有著數萬多條評論，最終Galen開始了在的巡演，場場爆滿。

2、打破音樂分享的藩籬

傳統意義上的音樂分享多半是口碑相傳，抑或是分享到社交網路平台上。可終究還是用戶的主動分享，尤其對小眾音樂來講，很多聽眾有一種「喜歡但不想讓它大紅大紫」的心態，傳統的分享方式很難打破這種邊界。

網易雲音樂上的歌單和個性化推薦在本質上也屬於分享的範疇，歌單是用戶自發創建的，又被興趣相投的「樂友」發現並收藏，其中不乏收聽量幾十萬甚至上百萬的歌單，根據相似人群的個性化推薦則在潛移默化中完成了分享的過程。

不過，網易雲音樂在分享方面為人所樂道的還是音樂社區的定位和評論機制。前者滿足了用戶分享好音樂的需要，讓好的音樂分享給志同道合的人，和小眾音樂愛好者的行為習慣相契合。很多小眾音樂的聽眾有著屬於自己的圈子，他們認可彼此的身份和價值觀，享受著這個群體給他們的安全感。且這類人群在希望獨立和渴望交流之中，大家努力的一邊擴張小圈子，一邊又想要將小圈子控制在能夠達到獨立的幻象之中。相比於大眾化的社交渠道，網易雲音樂的垂直社交正中下懷。

但音樂本身也是一種商品，也必然會被標籤化，我們在聽歌的時候，在線音樂的後台數據正在不停地給我們貼標籤，所謂的小眾只存在於數據演算法之中。這種標籤對於小眾音樂的推廣是一件好事，相比於針對個人的推廣，面向標籤化的群體，無論是精準度還是成本都要更有優勢。如何根據這一特點，將小眾音樂推薦到更多人的耳朵里，網易雲音樂選擇了評論機制。

印度尼西亞語的歌曲《Bila》在網易雲音樂有著2. 5 萬條評論，評論點贊最多的高達4. 6 萬

對，是評論而不是評分。按照評分的規則，用戶對自己喜歡的或不喜歡的音樂進行評分，進而在評分的差異上找出相似的用戶群。但有評分就有刷分，會導致用戶群體的不理性行為，甚至大面積造成用戶的流失。此外，讓用戶為聽了幾分鐘的歌曲進行打分，一則增加了用戶的認知成本，二是對音樂本身也是一種傷害，音樂沒有優劣，只有喜歡和不喜歡。

網易雲音樂的評論機制已經見到成效，目前累計產生了 4 億條評論，用戶日均產生樂評數 64 萬條，超過50%的用戶養成了邊聽歌邊評論的習慣。相比於數字化的評分，這種評論寄託了用戶更多的情感因素，比如優秀的評論會被點贊置頂。而且樂評本身就是一種分享，是用戶對作品表達喜愛的方式，即便是一些比較冷門的音樂，依舊獲得了數萬的評論。

幾乎所有的領域都在尋找爆款，電商如此，IP如此，就連音樂也在如此。但把流行音樂分發給更多的人，這是一種能力，為小眾音樂或冷門歌曲帶來更多的冬粉，這才是情懷。