网易云状态栏切歌不见了红米网易云状态栏切歌不见了( 七 ) _云知道

比如，当用户选择了某个场景后，系统搜索相应场景下的歌单进行播放，或者是从几个相同场景的歌单中选歌曲随机播放等。
我们需要做的是设立一个用户在希望有场景化推荐时就能想到的入口，当用户进入这个入口选择了某个场景后（甚至可以由用户自己输入场景），系统从歌单库中搜索歌单播放。

图 31歌单覆盖场景
3）场景化与语音AI结合能挖掘更多的场景和需求
之前的AI小冰的功能并不强，也没有感受到AI带来的特别体验。在场景化推荐的思考中，我们可以发现其中有很多场景是用户“不方便操控手机”的，这些场景也都有较高的出现频率，如跑步、洗澡、做家务、整理东西等，用户在这些场景下的需求便是能不通过双手也能操作云音乐。
如果能在这些场景下让用户与AI对话、通过像Siri那样语音操作云音乐，我们不仅能满足用户的一些简单操作需求，还能更深入地挖掘场景，更好地满足用户在这些场景下的需求，也能让用户更真切地感受到AI的智能。
我认为，不妨从一些简单的语音操控指令开始，比如搜索某首歌播放、切歌、点喜爱等开始，看看用户的反应和回?。?之后进一步迭代优化AI功能。
倘若技术能做到的话， AI还能在和用户的互动中更个性化地进行推荐，比如让小冰推荐歌曲时，用户在和小冰的对话中可以提出自己的想法，如想听xxx之类的歌、想听某种语言的歌等。
由此可以想到用户和AI的互动还存在许多场景，通过深挖这些场景还能发现更多场景和需求。
音乐与场景融合是未来一大发展方向，还有待挖掘更多场景、更深入地结合。
（4）专业化推荐
专业化推荐设置了电音、爵士、古典音乐三个专区，提供了更专业的内容，是云音乐对细分领域的探索，为小众用户的听歌需求提供了更好的满足。
在电音和爵士模块，与专业化程度高的DI.FM合作，提供单纯的FM收听模式，用户只能选择某个频道收听、切歌、收藏频道，比起平常的听歌页面、私人FM等少了许多操作。

图 32DI.FM
1）对专业化推荐的用户分类：专家用户与新手用户
既然是细分领域，那么使用该功能的用户有相当一部分是专家用户，还有一部分是对该细分领域感兴趣的新手用户（这里的“专家用户”和“新手用户”按照对该细分领域了解与否来划分）。
专家用户在听到某些有触动的歌曲的场景下是否会有留下自己的想法、和其他专家用户交流讨论的需求？
我认为是存在的。但是考虑到FM模式下歌曲的收听是实时的，那么就无法像传统评论区的做法那样在某首歌曲下留言。
不过频道是一直存在的，同一频道下是同样细分领域的歌曲，则可以在频道下留言，通过频道的留言区交流，这不仅挖掘了一个社交场景，而且有利于聚集同一细分领域的专家用户，形成更好的讨论氛围。
不过我建议在用户留言时可以附上正在听的歌曲（但是云音乐是否有这些歌曲的版权尚不明确）或者显示歌曲名称，因为用户更多是在“听到某首歌”的场景下产生了想法进而发表留言，歌曲才是留言的载体，这也有利于看留言的人更好地理解留言用户的想法和加入讨论。
专家用户聚集的留言讨论区有一个特点，就是内容会更加专业化，那么这对于对该细分领域感兴趣的新手用户则会形成吸引，是新手用户的知识获取区。