国内音乐推荐分享网站的介绍和建议--DoNews.com--IT社区&写作平台ii

1、音乐八宝盒（www.8box.cn）

　　音乐八宝盒是国内第一个借鉴了Last.fm及潘多拉的中文音乐社区，基于音乐分享及偏好而建立起来的SNS服务。八宝盒通过你分享、试听、打分、评论音乐的过程，学习你的口味，并依此帮助过滤出你喜欢的音乐，为你推荐你可能会喜欢的音乐以及找出和你口味相近的用户。八宝盒的定位"个性化音乐社区"，用户通过分享歌曲链接的方式，可以让其他用户听到你的推荐。

　　2、爱酷播音乐盒（www.icoobo.com ）

　　爱酷播是国内另一个很不错音乐分享概念的网站。模式也是整合了潘多拉和Last.fm的各种优秀功能，在这里就不多做介绍了。他们有一个特色功能是在网站首页有一个全国地图，可以让会员用户在地图上显示自己所正在收听的歌曲。

　　3、玩mp3（www.wanmp3.com ）

　　玩mp3。绝大多数的服务包括收听专集等需要用户下载一个wanmp3开发的播放器才行，无需安装。wanmp3可以产生一段代码安置在自己的Blog上用以显示最近喜欢的歌曲，并且可以设置成自动播放。

　　4、友播（Yobo.com）

　　模仿潘多拉的音乐分析、推荐机制和个性化电台。有一个有趣的音乐DNA测试功能，通过心理测试来分析用户的音乐偏好。友播音乐电台可以通过用户对歌手、歌曲的搜索，来生成个性化电台； 另外也有音乐SNS的交友功能。

　　5、维众音乐社区 (www.weazone.com)

　　主要有听歌，列表管理及分享功能；看人，找到和你一样喜欢同一歌手或同一类型音乐的朋友功能； digg模式的音乐故事分享，用户除了有听歌本身的需求外，也有对歌曲相关资讯的需求；歌手，加入歌迷会的SNS的交友功能。

　　6、goto.cn 更侧重分享。口号是“分享音乐、分享生活，中文音乐社区”。主要有音乐列表、音乐收藏以及音乐推荐功能，比较侧重标签功能。

　　总结推荐分享网站的十大功能：

　　1、音乐推荐功能 分析用户的播放数据，推荐风格类似的音乐。

　　2、音乐分享功能 把喜欢的音乐的歌曲名称和演唱者推荐发布出来。标签功能，鼓励用户给自己的歌曲加上标签、推荐和分析，用户也可以去查找别人定义的标签。
3、播放列表功能 自制播放列表并共享。站外引用功能，可以把其它网站的歌曲链接加到播放列表中，能降低服务器的负荷。

　　4、在线音乐盒功能 分享、试听、打分、评论音乐，排行榜等诸多功能。

　　5、网络广播 收听官方电台、组建个性电台、混合播放电台。在用户播放了一定数量的音乐过后，网站会自动给用户生成一个个人radio。

　　6、交友功能 监视好友最近所听的音乐和评论，顺藤摸瓜可以找到更多你没有听过的好歌，这个功能充分显示了无聊也是一种经济。用户还可以和QQ群一样，加入自己喜好的群，交朋友和分享音乐。

　　7、社区功能 通过记录用户的音乐播放历史及分析用户的喜好，找出与该用户音乐趣味相近的用户，将同类音乐的乐迷连结起来，形成粉丝团。比普通的社区交友概念更有趣味更有吸引力。

　　8、插件 例如注册Last.fm以后,就可以免费下载"Audioscrobbler 插件"和"Audioscrobbler 收音机" 插件，适配多种常见播放器。

　　9、客户端 尽量能用插件就不要用客户端，如果是客户端，你就和QQ竞争去了，你永远都不可能超越它。客户端一次性下载就可以了，使用方便，用户体验要远远超过客户端。

　　10、同步插入歌曲到BLOG中 引用你喜欢的音乐到你的站点或Blog上，网站需要提供一段代码，用户可以把这段代码放到blog中，点击列表就可以直接进入歌曲叶面开始试听了。随着你每次在的打分操作，列表都是动态变化的。另外还有相关博客文章功能：当用户提交了一首歌，发现页面底部有个“相关博客文章”内容，显示和这首歌有关的blog文章。

　　这个功能可以显示用户的个性，就好像QQ个性签名一样，用音乐来签名。其他用户在看到你的签名，用来点击听你的歌曲，链接到你网站上来，增加访问量。

　　批发与零售——哪些人是音乐推荐分享网站的用户？

　　用户之所以会选用推荐功能是为了获取新的音乐，另一方面是要过滤掉不感兴趣的音乐。不是所有人都是你的用户，推荐和分享模式不是国内音乐网站的救命草，大部分的用户仍然会去使用搜索来获得歌曲。

　　音乐推荐分享用户的定位和特征分析。他们是对音乐有较大需求的那一群体人。他们对音乐的需求属于大量“批发”。对音乐需求量比较大，尤其是对新风格音乐，并且听新歌频率比较高。否则一般浅度的音乐用户没有必要听这么多风格的音乐。另外，深度用户的特征还有对新音乐需求量大但是资讯却很匮乏，因此会选用推荐服务来弥补，他们可能是因为工作繁忙没时间找太多的资讯；也有一部分是虽然喜欢听音乐，但是不是追星族，他们对音乐的喜好是横向的——追求量，而不是纵向的——追求每首歌背后的资讯故事。

　　如果对音乐只是量很小的人不是音乐推荐分享网站的用户，这部分人对音乐的需求属于“零售”。他们对音乐市场比较关注、有明确听歌的目的，他们搜索并下载完想要听的歌曲就走人。他们消费音乐的特征是即需即下，每次仅需要一个或几个音乐，就好像平时去便利店一样即需即买；而这些重度用户会去超市（音乐推荐分享网站）来批发音乐。

　　在国内，用户一般听说推荐音乐这个新模式，刚开始是抱着新奇的心态来体验一下。但是如果要让用户长期留下来，就要下一番功夫了。

　　第一批国内用户特征小结：

　　1、有艺术气息的人。

　　2、喜欢国外音乐的。

　　3、经常上网的重度用户，坐班比较多，在PC上听音乐而不是用MP3或手机听音乐。

　　4、不满足自己下载视听的用户，容易受别人（而不是排行榜）影响的人，并喜欢用QQ网络交友。

　　5、喜欢收听网络电台习惯的用户。

　　（讨论1：还有哪些特征？大家可以留言或评论来一起讨论）

　　国内网站的缺点：为模仿而模仿。

　　推荐分享类音乐网站都有页面简练的共性，这一点国外网站做的很好。国内网站模仿的也不错，避免了太复杂的操作门槛而限制用户的体验。

　　目前国内网站是停留在初级阶段，大多是只模仿概念和功能，还没有消化推荐分享的真谛。太过强调某一类功能，追求一样先，吃遍天。各个功能都做上去了，但是用户体验就是不好。这是为什么呢？因为各功能之间缺乏紧密联系，细节做的不到位。比如不是导航做的不是很好，或者找不到播放器，再或者音乐电台创建和播放行为与交友之间的关联不大等等。

　　不考虑国内音乐特殊国情，直接照搬国外模式是不可能成功的。因为国内音乐不太适合推荐模式。

　　1、首先要拥有大量的用户，分析出来的推荐内容才具有可信度。而国内网站这种新模式都是新建立的小网站，没有足够的取样，因此还只是一个概念。

　　2、必须具备大量的歌曲库才能满足用户的需求。而国内推荐分享网站一般都是盗用百度的搜索引擎来解决这个问题。并且国内第一批用户大多是喜欢国外音乐，目前国内音乐网站满足不了。用户要是单独消费中文歌的话，没必要去音乐推荐分享网站，通过百度搜索和和娱乐资讯网站就能完全满足需求。了解中文音乐很容易，因为市场其实很小，不像国外音乐市场那样庞大。

　　3、国内音乐风格的单一和模糊也会导致推荐不准确。在国外各种音乐模式已经非常成熟，各种风格分类很明显，而且已经充分细分，比如乡村、摇滚，甚至这每一个细分类别都再细分了几十个流派，每个流派都有固定的用户群体；但是中国主流音乐风格界限模糊，音乐发展滞后，追求的是老少皆宜。并且听众也不成熟，没有形成固定风格。

　　4、国内外消费群体特征的差异。中国互联网用户的年龄分布很狭小，都是年轻人，很好有中年人。用户的特征的狭隘性决定了可供选择和推荐的音乐其实是很有限的。国内用户互动性不高，例如评分、加标签这样雷锋行为的参与度不是很高。

　　5、音乐是一个复杂的形态的表现形式，人更是一个复杂的动物，用户自己都不知道自己到底喜欢什么，并且口味也会随着年龄和环境来变化的。所以音乐内容推荐既要有一定程度的精确性，又得有它的模糊之处，网站需要平衡这个度。

　　6、国内推荐技术水平的限制。简单地模仿出一个推荐系统比较容易，但是做到潘多拉一样精细就很难的。据说潘多拉分析了上百种属性去部署它的音乐推荐系统。歌曲特性中包含了音乐风格、节奏、旋律、调性、配器等属性，连专业的音乐人对它界定也有难度。

　　7、音乐DNA心理测试的悖论。友播通过“心理测试”来确定音乐DNA的方法，其准确性并不高，个人建议应该测试音乐专业上的内容会更准确一些。不过可以把这个功能当作一个小游戏来玩，就好像女孩们乐衷于玩的心理测试和星座研究，这类的测试类功能针对女性用户更有吸引力。但是国内推荐分享类网站的主要是男性用户，因此不太实用。不过音乐测试功有可能细分出针对女性的音乐网站。

　　以上情况表示，国内音乐推荐的结果偏差比较大，精确推荐不太容易。内容推荐现在有二类，潘多拉侧重基于内容层面的过滤，猜你会喜欢什么，通过对你听过的歌曲分析来推荐音乐；而Last.fm更侧重协同过滤方式。通过推荐与你口味类似的用户的音乐来推荐。在中国而更适合偏社区性的音乐推荐机制。

　　推荐分享模式的未来——小音乐网站种树，腾讯、百度、中移动摘桃！

　　在国内，一旦有新的模式，都是敏捷的小网站开始模仿这个新的概念，等风险都冒的差不多了，错误都实验遍了，门户网站这些大佬们就开始跟进，比如新浪上博客频道等等。大网站不像小网站，可以不断实验犯错，所以他们就会等待时机，然后凭借自己的资金、人才和流量等天然优势，很快就可以超越小网站。这也是大小两种网站不同的生存方法。音乐的推荐分享模式只有应用在大型网站才更有用。所以我说，音乐推荐分享模式是小音乐网站现在种树，未来腾讯、百度、中移动等大型网站来摘桃！

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