Spotify testerà presto dando agli artisti più di una parola su come la loro musica viene scoperta. In questo esperimento, gli artisti e le etichette possono identificare la musica che è una priorità per loro e il sistema di Spotify aggiungerà quel segnale all’algoritmo che determina gli ascolti personalizzati. Spotify applicherà questo servizio su Radio e Autoplay inizialmente, dopo di che lo espanderà ad altre sezioni, a seconda del feedback.

La piattaforma di streaming musicale non farà pagare una tassa per questo servizio, come ha scritto in un post sul blog che vuole che lo strumento sia accessibile agli artisti in qualsiasi fase della loro carriera. Invece, le etichette o i titolari dei diritti saranno tenuti ad accettare di essere pagati con un tasso di royalty promozionale per i flussi nelle sessioni di ascolto personalizzato in cui viene fornito questo servizio. Spotify non ha menzionato quanto più basso sarà il tasso.

“Crediamo che le nostre raccomandazioni dovrebbero anche essere informate dagli artisti – le loro priorità e ciò che hanno da dire sulla loro musica”, la società ha scritto nel suo post sul blog. Se le canzoni risuonano con gli ascoltatori, saranno provate in sessioni simili, ma se non si comportano bene, Spotify ha detto che ritirerà le canzoni dall’esperimento.

Inizialmente, gli artisti saranno in grado di mettere i riflettori su canzoni specifiche attraverso tracce Autoplay, che sono le canzoni che giocano dopo che un utente ha completato l’ascolto di una playlist o un album, e Spotify Radio, dove l’app sceglie canzoni per l’ascoltatore in base a un artista o una canzone scelta dall’ascoltatore.

Gli artisti saranno in grado di dare priorità a canzoni specifiche – forse l’anniversario di un album che stanno celebrando, una canzone che li entusiasma, o un momento culturale che stanno vivendo. Il servizio di streaming musicale ha chiarito che non garantirà il posizionamento alle etichette o agli artisti e raccomanderà solo la musica che pensa che gli ascoltatori vorranno ascoltare.

Spotify ha detto che è stato in grado di fare grandi raccomandazioni personalizzate a causa dei sistemi complessi e dinamici che considerano una grande varietà di input su ciò che piace agli ascoltatori, denominati segnali. Questi segnali sono bilanciati in molti possibili percorsi diversi per produrre un output, che è “la canzone perfetta per il momento”. I segnali includono ciò che un utente sta ascoltando, quale canzone stava aggiungendo alla sua playlist, a che ora del giorno la canzone è stata ascoltata, le abitudini di ascolto di persone che hanno gusti simili, e altro ancora.