Spotify 致力為每位使用者提供出色的獨特體驗。我們希望所有人都能享受自己鍾愛的內容，同時發掘以前不知道的新事物。每位聽眾都擁有獨一無二的 Spotify 體驗，眾多推薦內容也因人而異。多數聽眾之所以喜歡 Spotify，是因為個人化功能令他們愛不釋手。你也許會好奇首頁動態、播放清單、搜尋結果或其他推薦內容的產生方式，以下我們將親自揭開這項功能的神秘面紗。
Spotify 員工懂得善用科技，為使用者提供合適的推薦項目。有些推薦項目由編輯團隊負責策劃，例如音樂編輯建立的流行樂播放清單。其他推薦項目則根據聽眾品味量身打造，例如藉助專家設計的演算法來產生個人化播放清單。
我們認為推薦功能不僅僅侷限於當下的選擇，更應隨聽眾品味同步改變。Spotify 設有專門團隊，負責確保推薦項目能夠引人入勝，同時創造有意義的聯繫。我們將持續改善推薦系統，為聽眾提供符合需求且讓人樂在其中的內容。
Spotify 編輯團隊會善用資料洞察分析、敏銳觀察並掌握文化趨勢，為全球各地的粉絲蒐羅最能引起共鳴的精彩內容。推薦內容都是經過縝密策劃才在 Spotify 發佈，例如編輯精選播放清單。世界各地的 Spotify 編輯皆擁有廣泛的當地音樂及文化知識，確保編排決策能帶來最佳的聽眾體驗。
Spotify 演算法會為使用者提供高度相關、獨一無二且量身打造的推薦項目。聽眾在體驗 Spotify 各項功能時 (包括搜尋結果、首頁和個人化播放清單)，都會看到演算法為他們挑選、排序的專屬內容。
為了提供推薦內容，演算法需要輸入不少資料。這些輸入資料的重要性可能隨時間變化，具體取決於每位聽眾的 Spotify 使用情況。想要創造出色的整體使用者體驗，音樂品味檔案可說是首要關鍵。以下將詳細介紹最重要的輸入資料及其運作方式。
Spotify 會分析聽眾的音樂品味，並在你進行各項操作時隨之調整 (例如搜尋、聆聽、跳過或儲存至「你的音樂庫」)。這種機制稱為「音樂品味檔案」，有助於演算法瞭解聽眾感興趣的內容，以及偏好的聆聽方式。
演算法會參考流行趨勢及使用者的整體品味及行為，藉此改善每位聽眾的推薦項目。若有多位使用者對特定內容採取類似操作，演算法就能進一步瞭解聽眾與該內容的互動傾向。
演算法會考量內容本身的特徵，例如曲風、發行日期、Podcast 類別等。這些資訊能幫助我們找出擁有類似特徵、可能受到同類聽眾青睞的內容。
在提供平台服務時，我們總是謹慎評估自己對創作者、聽眾和社群的影響力。Spotify 致力於落實適當的安全措施和流程，包括避免使用者接觸有害內容的相關做法。我們不僅認真看待演算法責任，也鼓勵政策、產品及研究團隊密切合作，還會聽取 Spotify Safety Advisory Council (Spotify 安全諮詢委員會) 等外部專家的意見。
Spotify 平台規則適用於平台上所有內容，推薦內容也包括在內。內部團隊在採納眾多外部專家的意見後，制定了這些規則。若我們得知某項內容可能違規，便會根據相關政策進行審查，並採取適當的處理措施，例如將違規內容排除在推薦機制之外。
你與 Spotify 內容的互動方式會持續影響系統推薦的項目。多多收聽你喜愛的內容並時常與 App 互動，推薦項目就越能投你所好。
你也能透過一些方式影響推薦項目並提供意見回饋，要求減少顯示特定內容。部分範例如下所述：
某些情況下，你也可根據最感興趣的內容來管理並篩選推薦項目。例如，你可以設定篩選條件，讓首頁只顯示 Podcast 或音樂。
Spotify 在推薦內容時會優先考慮聽眾滿意度。某些情況下，內容成本或營利機會等商業考量也可能對推薦機制造成影響。例如，Discovery Mode 讓藝人與唱片品牌有機會決定想優先宣傳的歌曲，系統會將這項資訊加入演算法，進一步打造個人化的聆聽內容。藝人或唱片品牌開啟 Discovery Mode 後，歌曲在全平台的 Discovery Mode 管道串流播放時，須向 Spotify 支付佣金 (Discovery Mode 不適用於編輯精選播放清單)。儘管此機制會提升所選歌曲推薦給聽眾的機率，但不是絕對，我們只會推薦聽眾極有可能喜歡的歌曲。跟所有推薦項目一樣，如果聽眾不喜歡某首歌 (開啟 Discovery Mode 的歌曲也算)，系統會記錄起來，以供日後決定推薦內容時參考。