编辑导读：当你听腻了自己曲库里的歌曲，可以选择软件的随机播放功能。但是如果你仔细听会发现，这些歌曲都是你喜欢的音调和曲风。这么巧吗？随机播放到底是真随机，还是有算法干预？我们在天天问发起了这个问题，一起来看看小伙伴们是怎么说的吧~
当你忙完当天工作，熟练地带上耳机，打开熟悉的音乐APP，点下随机播放的按钮…..
听完几首音乐后，你会发现，你听到的音乐，不管是听过的、还是未知的，都是你喜欢的音调和曲风。
为什么会这样呢？
随机播放是真正的随机歌单，还是通过算法干预，推荐的符合用户当前心情的歌曲呢？
如果你是产品经理，会给用户呈现怎样的「随机歌单」？你认为音乐App中，好的随机算法具备哪些特征？我们在天天问展开了一场讨论，一起来看看小伙伴们是怎么说的吧～
【天天问每周精选】第175期：随机播放，用户希望听到的是“随机”还是算法干预后的歌单，你会如何设计？
文章内容部分来源于@阿斌哥2936 @陈起gogogo @韩露 @请叫我马小胖 @请叫我刘姥姥 @ Lancy 等人的精彩回答。
一、算法和随机的区别
想要了解清楚随机播放到底是不是真随机，首先要明白随机和算法的区别。
1. 什么是真正的随机
真正的随机播放，是每次切换音乐都是独立的未知数。
它就像抓阄一样，没有列表的概念，也没有上一首和下一首的概念，它会随机到不同的音乐，这才是真随机。
如何判断是真随机还是算法呢？其实只要按上一首就知道了。
如果切换到是你刚才听过的那一首，那就是伪随机。
如果是每次都在切换不同的歌，那么就是真随机。
2. 随机和算法的应用优缺点
1）真实随机的弊端
先用反证法举个例子：
给喜欢古典音乐的人播放嘻哈，他是什么感受？
给喜欢轻音乐的用户播放摇滚，他是什么感觉？
在真的随机场景中，就不可避免地碰到这些情况，必然会导致用户的厌烦。
真实随机的推送毫无章法可言，如果在茫茫如海的曲库中，随便选取部分歌曲。
用户在听歌时，一首摇滚，一首轻柔古风，另一首又是古典，那用户的整体听歌体验都是割裂的。
而且如果在不便切歌的情景中，如洗澡时听歌，还需擦干手再拿手机切歌；或是入睡时，一声惊雷起，这些体验都非常糟糕。
2）算法随机的优点
算法随机更大的优点是音乐风格的稳定性。
APP通过一系列人为训练，这位“音乐厨师”能够按照你当下的口味端来同一个菜系的菜品。
而对于想体验老菜品系这个使用频次很低的功能，可以直接交给用户自行搜索解决。
算法随机本质上应该等同于给用户歌单进行了隐性的细分归类。
3）好的随机算法的三个特征
机器学习：不断通过用户行为（各种时段、歌曲频次、切歌与否、分享等）进行学习，摸索出用户的不同情境下的听歌习惯，即用户标签精准推送：能够通过用户标签找到切合当下偏好的曲库内容，这需要对每一个歌曲进行标签化分类自动生成歌单：人是机器不能完全摸透的，但是算法可以根据以往的听歌记录，生成一个有统一性的歌单。比如学习时听歌，机器不知道你在学习，但它知道这几首歌总是会一起播放，可以归为一类，用户可以自行生成歌单，添加学习标签，下次自接播放。二、你所期待的随机播放，都在猜你喜欢
其实，音乐软件的随机播放，都是根据用户的听歌记录猜测你喜欢的曲目。
从以下几个角度，分析以下这样做的原因。
1. 从用户使用目的出发
我们先思考：用户随机播放的目的是什么？
用户使用随机播放时，渴望听一些往常没有听过的歌曲。或者说，他们希望找到一首自己喜欢的没听过的歌曲。
用户的喜好一般是固定的，不会在短时间内有较大的改变。所以在随机播放的功能中，给用户多推一些与其历史播放记录相似风格的歌曲，或略有相关的歌曲，会带来更好的效果。
2. 从用户粘性与体验出发
我们不妨把随机播放作为一个独立的产品，既然是产品，自然有应有的商业模式。
随机其实是用户不知道如何选歌曲时候，常常选择的播放方式。但每个用户都有自己喜欢的歌手、歌声、音乐风格。如果真正随机，用户的目标性就没那么高，或者说用户忍耐度、可试错性就增强了不少。
比如，我是一个喜欢听rap的爱打篮球的26岁男孩子，但我今天心情很差。
一个喜欢听rap、爱打篮球的人就是基本的用户画像，今天心情很差是波动因子。
音乐APP给心情很差的我推荐「随机歌单」，目的是想让我心情不那么差。
因此它推荐了比较欢快的火箭总冠军相关的rap给我，让我感受到软件的人性，也增加了我的粘度。
同时，用户的体验感也具有随机性，如果播放的都是用户感兴趣或不讨厌的歌曲，用户的体验感就不错；但如果APP随机播放了很多用户讨厌的音乐，用户就会有极差的体验。
因此在设计随机播放功能时，我们需要考虑到：
降低用户决策成本更符合人的思维模式持续符合喜好的输出会令用户产生依赖性一次坏的体验需要许多次好的体验才能弥补这决定了随机播放功能需要猜测用户喜欢什么歌曲，即需要基于用户在平台上的播放历史，或通过用户的性别、年龄及其他信息去分析用户的偏好，并且之一首歌必须是用户偏好度更高的那一首歌曲，以此吸引客户喜欢使用并依赖该功能。
3. 从付费的角度出发
音乐类软件本质是消费型产品，它存在的最终目的，不是为了愉悦用户心情，而是为了让用户留存。
不盈利的企业都是耍流氓，而各音乐APP有那么多运营和活动，目的之一是为了让用户心甘情愿地付费。那随机歌单能为付费提供什么价值？
如果你一直听同类型的歌，听久了你就会腻。然后就慢慢厌倦这个产品，企业的用户留存率就降低了。
随机歌单的目的是：增加用户的新奇感，以此增加用户粘性。
实现「随机歌单」的方式有很多，我认为以用户画像加波动因子结合，以此呈现「随机歌单」给用户是更好的。
三、现各大音乐APP使用的算法
目前在各大音乐 App 中用得比较多的是洗牌算法，像用户数量很大的网易云音乐和 音乐等播放器都在使用。
网易云随机播放
音乐随机播放
其实 App 对于随机列表是有干预的，而并非简单的进行洗牌。
但从结果上说，用户感知是好还是差，就看各家对于洗牌算法的理解和设计了。
正如吐槽网易云算法的用户不少，但也并不影响推荐歌单和评论等受到欢迎的功能。
网友吐槽随机播放
同一首歌的评论
在音乐软件中，算法干预带来了很多优点：
每首歌的时间3-5分钟，非常短。所以听觉体验上的连续性，取决于前后歌曲播放的相关性；每个用户的音乐审美口味相对固定；让用户不需要自己搜就能找到想听的歌曲；给用户推荐大把他未发现的音乐宝藏。随机里列表是为了满足用户无法下决定但又想要获得新鲜感的心理，这时就应该尽可能的避免重复和单调。
所以这种播放列表才是更合适的：ABCBCABACBACBCABCACBABCACBACBCAB，这是一个四平八稳的播放列表，没有任何异常存在，马丁·菲德勒称之为「平衡洗牌」。
但本质上，随机播放算法的重点不在于随机，而是一场产品和用户之间的心理博弈对决，甚至它们会随着你的听歌习惯的逐渐养成，自身也在改变着随机歌单的加权倾向。
四、结语
结果显而易见，随机播放是经过音乐APP的算法干预，根据用户的历史记录推荐歌曲。
其实这种伪随机，不论是对用户还是品牌而言，都是有利的。
对用户而言：
伪随机推荐的曲目都是用户近期喜欢的种类，能给用户较好的使用体验；伪随机虽然是用户喜欢的音乐种类，但其中有很多用户未听过的歌曲，给用户极强的新鲜感。对品牌而言：
当用户不知道听什么歌曲时，随机播放是一个很好的选择，也让用户更加的依赖随机播放，也提高了付费率；用户体验感好，更能留存用户，也提高了用户黏性。不过，两者各有特色，妙不可言。
正如随机对于喜欢新颖独特之人，高山流水。算法对于习惯安常处顺者来讲，风轻云淡。
所以，你是喜欢真随机还是伪随机呢？
关于“ 随机播放，用户希望听到的是’随机’还是算法干预后的歌单，你会如何设计？”，你有什么看法？点击下面的链接，一起来聊聊吧~
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如果有一个bug深受用户喜欢，且不影响使用，那么我们还要修复它吗？
@Charles.C：深受用户喜欢，那就不是bug，那叫彩蛋
你会想给自己喜欢的产品埋个彩蛋吗？会如何设计它呢？
@小小明：如果我做了一个产品，监测到用户下载后迅速的把每个功能都试用了一遍，就弹框“产品经理与狗勿入”
如何委婉地向领导表示，需求太多，忙不过来？
@冰雨幻天：不要委婉的拒绝，建立自己的需求池，开发排期功能列表，列清楚所有的需求，包含开发时间、完成时间，排期计划、需要资源等，定期和领导沟通协调资源，确定需求的优先级，把需求量化出来，不要说需求多，不量化不列出来，你说你的需求多，领导还觉得你不行。
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