透过网易产品经理的文章了解到，网易云音乐初衷定位于做音乐社交。作为一款音乐应用来说，首先集成了内容平台和播放器的功能，不断丰富曲库让用户能听到想听的音乐是需要持续运营的事情，由于版权的问题，目前似乎不太可能去覆盖所有音乐，但就网易云音乐的曲库来讲，已经相当丰富。
当一款以内容为基础的应用有了足够内容之后，需要解决的问题是如何让用户更容易找到想要消费的音乐，促进内容库的访问量，这也是围绕音乐为主题进行社交的基础。
这里更多的是基于ios app的思考，也只局限于歌曲本身，电台和mv的使用场景与音乐有比较大的差异，不同内容主题的电台节目之间也有很大差异，用户的需求点也不尽相同。
针对用户找音乐的需求，可以有几种情况？##
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情况1：明确要找哪首歌
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“明确“又有很多需要思考的情况
a.记得歌名的
b.记得旋律的（刚好在某个场合听 ）
c.记得某几句歌词的
d.记得是哪个歌手唱的
e.记得是哪张专辑的
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针对这些“明确”的情况，可以通过各种搜索方式解决，基于文本内容的搜索关键在于信息的结构化，建立好索引，当用户发起查询的时候，能够通过分词，通过相关性分析，分辨出用户的搜索目的，进而匹配展示合适的结果。
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而结果的分类和展示排序也相当考究。对于结果的分类排序，相信是根据用户的搜索习惯数据来设定的，歌曲、歌手、专辑。。。的排布从个人使用来说很合理。而结果的排序方式应该进行了相关度计算，针对用户搜索意图的猜测以及大量用户对搜索词的点击记录，给出了搜索猜测以及最佳匹配，进而展示其他歌曲名，专辑名，歌词的匹配记录，方便用户有效的执行下一步筛选。歌词的搜索匹配还是蛮惊艳的，转眼一看虾米和qq音乐也支持，而这个问题目前在很多k歌类的应用里面没有得到很好的解决。
至于根据音频旋律搜索，受限于语音识别的水平，目前针对原声播放的情况表现较好。适用的场景似乎只是当用户在某个地方听到正在播放的某首歌，觉得还不错的时候，能帮助用户快速识别，而面对人声的情况就很糟糕，几乎没准过，似乎面对男声唱女歌或女生唱男歌的时候，支持的特别差，对于音频媒体的特征提取和识别是一块硬骨头。
情况2：有一个大致分类
<p>具体可以有以下细分：
a、想听具体某个音乐流派的
b、想听符合当前心情的音乐
c、想听符合当前场景的音乐，以营造某种氛围
d、想听某个主题相关的音乐（比如某个电影、某个剧集、某个歌手、某个词曲作者...）
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a 细分情况比较好解决，毕竟每首歌属于什么专业音乐分类，可以相对明确的界定，而通过提供分类列表的功能可以满足这样的需求。网易云音乐没有给出明确的流派分类选择列表，主要还是通过分类歌单的方式解决歌曲流派的分类问题。通过歌单让每个歌曲子集除了流派以外更具个性，不失为更好的方案。
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另外也可以通过搜索解决一部分问题，但是似乎不够明确，结果的准确性比较难保证，因为如何筛选和呈现结果是个问题，比如用户想搜索“soul”这种音乐流派的相关结果，那么这个时候网易云音乐给出的会是很多歌曲名带“soul”的结果，而其他类似歌手这样的搜索结果就更不准确了，搜索没做到去判断用户的搜索意图。
对于b、c和d三种情况，通过 " 歌单+搜索/分类筛选 " 可以解决，而且通过用户的创造力往往可以延伸出更多的分类情况。而这也给歌单分类增加了难度。
选择分类的入口有些隐蔽，且只支持单个分类搜索，对于多个分类标签结合搜索的情况并不支持。面对海量的歌单，多标签搜索可以更精确的找到歌单，降低筛选成本。
然而建立歌单的低成本也会造成歌单质量不一的情况，很多时候个人并不能从歌单里按需求找到很多喜欢的音乐，而这种找以及筛选的过程往往很破坏心情，导致最后宁愿听自己已经听过的音乐，或者自己创建的分组。歌单的排序似乎把歌单里面用户喜欢的歌曲量作为一个权重很高的计算因子，也许提升歌单收藏量排序因子的权重会从一定程度缓和问题。
对于歌单歌曲质量这个方面，专业编辑提供的歌单或者FM的方案会更好，往往在寻找某种特定氛围的时候，lava radio 和 虾米适时的fm效果更好（以及曾今的jing+music）。看过网易云音乐产品经理王诗沐的文章，出于fm影响歌单收听量进而影响用户生产歌单热情的考虑，网易云音乐团队并没有在大量场景FM上发力，这点可以理解。
但更重要一点，网易云音乐的推荐似乎没有考虑时段以及地理因素，单纯从用户兴趣的角度出发。没有具体的数据，个人觉得兴趣跟用户场景有很大的关系，而且用户的兴趣是会变化的，在某些场景心境下很想听摇滚，在夜里睡觉前舒心的纯音乐更适合。地理环境因素也许需要地理信息库的基础，相对难做到，而时段可以从大群体听歌的行为中分析出一些共性或是个性的特征，结合时段的推荐更为准确。
艺人详情页则更好的承载了粉丝发现某位艺人作品的空间，介绍，歌曲列表，专辑，MV。而艺人的动态，艺人创建或收藏的歌单也是一种发现音乐的延伸途径，也让粉丝更好的去感受一个更完整的艺人，甚至有交流互动的机会，当然艺人愿不愿意在平台上去产出内容是另一个方面。
情况3：脑子里没有明确意图,或者说很模糊
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这种情况，根据用户的兴趣推荐的歌单、专辑以及私人fm可以很好的满足用户的需求，各种排行榜也是一种方式。其实前文提到的考虑时段以及地理因素这个时候也许更能击中用户的需求。个人来讲云音乐的每日推荐歌单平均只有4首歌进入喜欢的歌单，而且并不代表喜欢的歌曲符合当时的心境。
朋友以及领域专家之间的分享也能在这种情况下发挥作用，无论是用户间私传的私信还是运营信息推送都能在一定程度满足用户找歌需求的同时激活曲库和歌单的收听量。而用户的图文信息分享更好的阐释了歌曲或歌单所表达的情境，引起共鸣的同时更方便了用户筛选。
情况4：听到一首不错的歌，还希望听到类似的内容
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相关音乐推荐，这是一开始用云音乐觉得惊艳的一点，可能是个人对于该功能期待已久而久久没有得到满足所致。
网易云音乐在新版的app中，把相关推荐入口收得很深，而功能本身变得没有那么纯粹，相似推荐的结果分成了三个部分，包含这首歌的歌单，喜欢这首歌的人也听，以及喜欢这首歌的人。推荐的重点更多的依赖于歌单，依赖于听歌的人，期望通过音乐品味的相似性激发用户社交，似乎音乐本身变得不那么重要。
此处是否需要引入社交元素值得商榷，这个功能做得有点重，相比于虾米音乐的一键听相似音乐的操作而言，不够轻便，似乎对于用户的懒考虑不足。寻找相似歌曲的过程若通过歌单实现需要在多个列表间不停切换，而歌单质量及相关性的弱点在这个时候就更加大了用户寻找相似歌曲的负担。而仅有的5首相关歌曲有时候还会包含了正在听的歌。这些看着像是产品方为了推动歌单收听量和社交转化而强加的功能，让相似推荐本身变得毫无存在意义。
总结延伸
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歌单是一种方便用户对音乐进行分组的方式，同时也成为其他用户发现更多音乐的可能，但是以歌单为基础的推荐方式也许在某些发现音乐的情景下并不合适。
而完全以兴趣为基础的推荐内容，似乎在面对用户多变的情趣显得有些单薄。
翻看app store上云音乐的版本迭代纪录，似乎更多的在扩展应用场景，社交互动以及票务变现。而连接这些扩展的基础是能让用户发现合适的音乐，这方面云音乐需要在口碑的基础上提升优势，对比虾米，云音乐在这方面做得并不够好，云音乐在曲库上没有突出优势，体验日渐被追赶，而虾米常年积累的优质资深用户群对于内容贡献的优势就凸现出来了。
而两者的用户群虽有差别，却也有部分重叠。而用户跟着内容走，跟着体验走。又或者说用户也在成长，从年轻、生活压力大、孤独、希望宣泄、寻找共鸣的学生和初入都市的异乡人，到追求更为专业，追求精神上的满足转变。
那么，除了发现音乐外，随着用户品味的提升，如何让用户听懂音乐也是一个需要重视的方面，除了评论所产生的共鸣外，更多的专业声音也许是需要的，而云音乐的专栏似乎更多的作用在于营销。
扯多了…打住
相关链接：
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