2）调整有滞后性，如何让用户更灵活地掌控推荐歌曲？
根据我的体感测试 ， 推荐算法是基于最近和之前积累的听歌爱好推荐的，虽然一开始推的歌是基于最近听歌的风格 ， 但也会偶尔出现其他类型的歌，这些类型基本都是基于用户之前喜欢的歌曲类型 ， 一旦你点下喜爱，会开始持续推该类型的歌 。
尤其如果切歌频繁，那么会开始频繁推荐之前喜欢的风格的歌曲，这样的推荐很大概率上不会出错 。
但我认为随着用户在更多场景下使用私人FM，这种较稳健的推荐算法存在滞后性：用户是否存在当下与之前完全不同的听歌想法的场景呢？上文也提到用户在收听私人FM时通常还做着其他的事，所以听歌口味也会更多样 。
如果用户今天或者当下是与以往完全不同的听歌口味，但是由于用户之前并没有积累今天想要的口味的歌曲数据 ， 所以基本并不会推荐 。
这个滞后性就会导致用户今天的体验不是很好，会有种“今天的私人FM不是很懂我”的感受 。
用户在这个场景下将表现为频繁切歌 。我认为这个场景出现的频率还是较高的 ， 而且既然私人FM是被用户掌控的，那么不如加深掌控力度 ， 由用户更加直接掌控调整；
比如，让用户自行输入关键词调控推荐口味，在用户频繁切歌时弹出提示“你今天有点不一样？（提示语很关键，不能自砸招牌说自己推荐能力不行，而是要表现出用户今天口味的特别导致推荐不够精准）尝试输入关键词以获得更好的推荐”；
根据用户输入的关键词比如“high、摇滚、抒情、日语”等（或者也可以选择删除某些关键词），由用户自主对推荐的歌曲进行调整，获得更符合用户当下口味的推歌 。
由此也可看出，随着用户对云音乐有更长的收听时间，则用户使用云音乐时也有了更多的场景 ， 日推和私人FM已不能很好地满足用户更多场景化听歌的需求，除了能更灵活地调控推荐外 ， 云音乐还需要更深入地挖掘用户不同的听歌场景以满足用户更多样化的听歌需求 。显然云音乐也已经开始这么做了 。
（3）场景化推荐
场景化推荐比起私人FM，对场景的挖掘更为深入，针对用户的一些场景提供了更贴近的推荐 。
1）“跑步”、“驾驶”可谓典型场景，“亲子频道”内容丰富 ， “sati空间”意在助眠和缓解现代人的压力
“跑步FM”、“驾驶模式”是云音乐对用户场景的细化探索 。跑步、驾驶是两个典型的场景，界面也设计得贴合实际使用情况 。
其中驾驶模式除了可以听歌之外，还增设了“行车电台”，是对场景的延伸，但是内容却与“行车”并无太大关系，就是随机普通的电台内容，如果可以筛选出诸如“道路堵塞情况”或用户可以自主选择想要收听的电台内容会更为完善 ， 建议可以增加电台的分类导航 。
“亲子频道”针对育儿场景 ， 有着FM、电台等功能，内容包含了儿歌、儿童故事、学英语、国学启蒙等 。
sati空间有着“睡眠、专注、解压”三种模式，对应三种用户使用场景 。其中“睡眠”模式加入白噪音效果，有一定的助眠作用，比一般的睡眠歌单更贴近场景 。
“解压”模式有经典的“戳泡泡”功能 ， 意在缓解用户压力 。
2）利用歌单覆盖更多场景
还有更多场景有待挖掘 ， 比如写作业、洗澡、长途旅行的路上等等，在这些场景下用户显然也会有听歌的需求 。
如果要像跑步、驾驶那样为每种场景都设一个具体的功能页，那是太大的工程 ， 而且也不是很必要，因为其实用户创作的许多歌单有时候已经承担起场景化推荐的作用，甚至用户通过创建歌单自己还能挖掘出更多我们想不到的场景 。那么能否更有效地利用歌单？
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