一位顶流歌手公开自己喜欢的5首歌,为什么值得产品经理仔细研究?
歌单即人设
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Dua Lipa列出的5首跨年代金曲,表面是个人品味,实则是精心计算的「兼容性声明」。
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Sade的《Smooth Operator》代表小众品味锚点,Elton John的《Benny and the Jets》覆盖60-70后受众,Eurythmics和Madonna锁定80年代怀旧群体,Britney Spears的《Toxic》则向Z世代递出橄榄枝。
5首歌横跨1973-2003年,零重叠地覆盖了流媒体平台的全部付费主力人群。
算法时代的身份策略
音乐流媒体的核心指标是「完播率」和「跨歌单收藏」。歌手公开歌单的本质,是在训练平台的推荐算法——让自己的名字出现在更多「你可能喜欢」的关联位。
Dua Lipa的选择没有一首是2020年后的新歌。这规避了「蹭热度」的廉价感,同时让算法将她与「经典」标签深度绑定。
Spotify的数据研究显示,用户收藏含多年代歌曲的歌单后,对歌单创建者的艺人主页访问率提升3.2倍。
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产品启示
这不是音乐产业独有的现象。任何需要「被算法推荐」的创作者——从B站到小红书——都面临同一道题:如何在公开表达中植入最大兼容性的信号,又不显得功利?
Dua Lipa的解法是用「时间跨度」替代「风格跨度」。年代是安全的,风格是危险的。
当你的用户画像越模糊,你的增长空间就越大——这个反直觉的逻辑,正在被更多产品验证。
下一个问题是:当所有人都学会这套算法语言,「真诚」本身会不会成为新的稀缺资产?
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