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AI 让歌单 “猜透你心”：Spotify 测试提示式歌单，国内音乐平台早已卷起来了

2025-12-11 14:14:04 Pea 阅读：10

“想要一份‘雨夜加班，提神不吵’的歌单”“帮我做一个‘带爸妈自驾，全家都爱听’的曲目合集”—— 如今，在音乐 APP 里用自然语言描述听歌需求，就能快速获得专属歌单，已不再是新鲜事。近日，流媒体巨头 Spotify 正测试 AI 驱动的 “提示式歌单” 功能，用户只需输入文字提示（如场景、情绪、曲风偏好），AI 就能生成高度个性化的播放列表，这一动作再次印证了 “AI + 个性化” 已成为音乐平台竞争的核心赛道。
反观国内市场，网易云音乐、QQ 音乐等早已布局 AI 个性化歌单领域，从 “算法推荐” 升级为 “需求定制”，用更精准的场景适配、更细腻的情绪捕捉，抢占用户耳朵。《2025 中国在线音乐用户行为报告》显示，国内 68% 的用户表示 “会因个性化歌单提升 APP 使用频率”，72% 的人愿意为 “精准匹配需求” 的付费会员买单；其中，AI 生成的定制化歌单，用户收听时长是普通推荐歌单的 2.3 倍，收藏率更是高达 58%。当用户对音乐的需求从 “被动接收” 转向 “主动定制”，AI 提示式歌单正成为音乐平台留住用户的 “关键抓手”。

一、提示式歌单的核心魅力：从 “猜你喜欢” 到 “懂你想要”
传统音乐平台的歌单推荐，多基于用户历史听歌记录，容易陷入 “信息茧房”—— 反复推送同类曲风，难以满足用户的场景化、即时性需求。而 AI 提示式歌单的突破，在于实现了 “需求精准翻译 + 内容快速匹配”，让音乐推荐从 “算法预判” 升级为 “用户主导”，核心魅力体现在三个维度：
1. 场景化精准适配：覆盖 “千人千面” 的细分需求
用户的听歌场景远比 “喜欢某类曲风” 更复杂：加班时需要 “不扰思路的轻音乐”，健身时想要 “节奏明快的燃脂曲”，带娃时需要 “舒缓的儿歌合集”，甚至是 “露营时适合和朋友合唱的经典老歌”。这些细分场景的需求，传统推荐很难精准捕捉，而提示式歌单只需用户简单描述，就能快速匹配。
网易云音乐的 “AI 歌单生成器” 早已实现这一功能。用户输入 “周末午后，在阳台看书，想要温柔的民谣和轻爵士”，AI 会在 10 秒内生成包含陈绮贞、小野丽莎等歌手作品的歌单，还会根据 “阳台”“看书” 的场景氛围，筛选节奏舒缓、歌词清新的曲目。数据显示，该功能上线后，场景化提示生成的歌单，用户平均收听时长达 42 分钟，远高于平台平均的 28 分钟。
QQ 音乐的 “场景歌单定制” 更细分，甚至支持 “地域 + 场景” 的组合提示。用户输入 “在成都的雨夜，开车回家，要带点氛围感的华语流行”，AI 会整合 “成都本地歌手作品”“雨夜氛围感曲风”“适合驾驶时听的节奏” 三大要素，生成包含赵雷《成都》、毛不易《像我这样的人》等曲目的歌单，精准击中用户的场景化需求。

2. 情绪价值深度共鸣：捕捉 “难以言喻” 的心情需求
除了具体场景，用户的听歌需求还常与情绪挂钩 ——“开心时想要欢快的歌”“难过时需要治愈的旋律”“迷茫时想听励志的曲目”。这些情绪需求往往模煳且主观，而 AI 通过自然语言理解技术，能精准捕捉情绪背后的核心诉求，生成戳中人心的歌单。
网易云音乐的 “情绪树洞歌单” 功能就很有代表性。用户输入 “和朋友吵架了，想听歌缓解心情，不要太悲伤也不要太激昂”，AI 会筛选 “歌词温暖、节奏平缓” 的曲目，如田馥甄《小幸运》、陈奕迅《陪你度过漫长岁月》，并在歌单简介中添加 “所有的矛盾都会慢慢化解，愿音乐陪你度过此刻” 的暖心文案。数据显示，这类情绪向提示生成的歌单，用户收藏率达 65%，评论区互动量是普通歌单的 3 倍，不少用户留言 “AI 好像懂我的心情”。
QQ 音乐则推出 “情绪光谱” 功能，用户输入情绪提示后，AI 会根据情绪强度匹配曲目。例如输入 “轻微焦虑，想要平静下来”，会推荐纯音乐、自然白噪音；输入 “极度低落，需要打气”，则推荐节奏明快、歌词励志的歌曲，实现 “情绪精准匹配”。
3. 个性化组合自由：满足 “小众多元” 的定制需求
部分用户的需求更具个性化，甚至是 “曲风 + 歌手 + 场景” 的组合，如 “想要周杰伦的歌，改编成轻音乐，适合工作时听”“需要古风 + 电子混搭，适合跳街舞”。传统推荐歌单很难满足这类小众需求，而提示式歌单通过 AI 对曲库的深度挖掘与重组，能实现多元需求的精准匹配。
酷狗音乐的 “AI 混搭歌单” 功能支持多条件组合提示。用户输入 “邓紫棋的高音歌曲，搭配摇滚编曲，适合跑步”，AI 会从曲库中筛选邓紫棋的《泡沫》《光年之外》等高音作品，再匹配摇滚风格的改编版本，确保节奏适配跑步场景。该功能上线后，小众需求的歌单生成量月均增长 120%，其中 “经典老歌 + 现代编曲”“不同歌手同曲风混搭” 成为热门需求。

二、国内平台的实战：AI 提示式歌单的 “进阶玩法”
国内音乐平台早已不满足于 “输入提示生成歌单” 的基础功能，而是通过 “多模态交互、用户共创、跨场景联动”，让提示式歌单更具趣味性和实用性，形成差异化竞争优势。
1. 多模态交互：不止于文字，语音、图片也能生成歌单
除了文字提示，国内平台还拓展了语音、图片等多模态交互方式，让歌单生成更便捷。例如，网易云音乐支持语音输入提示，用户对着 APP 说 “帮我做一个早上起床听的欢快歌单”，AI 会自动识别语音内容并生成歌单；QQ 音乐则支持图片识别，用户上传一张 “海边日落” 的照片，AI 会根据图片氛围生成 “舒缓、治愈的海边主题歌单”。
这种多模态交互尤其受年轻用户青睐。《2025 在线音乐 AI 功能使用报告》显示，18-35 岁用户中，38% 的人使用过语音生成歌单，25% 的人尝试过图片生成功能，认为 “比打字更方便，更能准确表达需求”。

2. 用户共创：让歌单更懂 “大众口味”
国内平台还引入用户共创机制，让 AI 生成的歌单更贴合大众需求。例如，网易云音乐的 “提示歌单广场”，用户可将自己生成的提示歌单分享至广场，其他用户可点赞、收藏、评论，AI 会根据互动数据优化同类提示的歌单生成逻辑。
某用户分享的 “考研冲刺，提神不分心的纯音乐” 歌单，因曲目适配性高，获得 10 万 + 收藏，AI 后续在处理同类提示时，会优先纳入该歌单中的高赞曲目，同时结合用户的个性化听歌偏好进行调整。这种 “AI 算法 + 用户反馈” 的共创模式，让提示式歌单既满足个性化需求，又具备大众认可度。

3. 跨场景联动：从 “听歌” 到 “生活服务” 的延伸
国内平台还将提示式歌单与生活服务场景联动，拓展应用边界。例如，网易云音乐与滴滴出行合作，用户在滴滴 APP 中输入 “通勤路上想听的歌”，AI 生成歌单后可直接同步至车载音乐；QQ 音乐与健身 APP Keep 合作，用户根据健身课程（如瑜伽、HIIT）生成专属歌单，音乐节奏会与运动节拍精准匹配，提升运动体验。
这种跨场景联动，让提示式歌单从 “单一听歌工具” 升级为 “生活场景伴侣”。数据显示，参与跨场景联动的用户，音乐 APP 日均使用时长提升 35%，生活服务 APP 的用户粘性也同步增长，实现 “双赢”。

三、案例透视：国内平台如何靠 AI 提示式歌单留住用户？
案例 1：网易云音乐 ——AI 提示歌单 + 会员体系，提升用户付费意愿
背景：网易云音乐希望通过 AI 功能提升用户粘性与付费转化率，2024 年其普通会员付费率仅 18%，需寻找新的增长突破口。

策略：① 强化提示式歌单功能：支持文字、语音、图片多模态输入，覆盖场景、情绪、个性化组合等多元需求；② 会员专属权益：普通用户每天可生成 1 个提示歌单，会员无次数限制，且可享受 “歌单定制优化”（如调整曲风比例、添加专属曲目）；③ 内容联动：与独立音乐人合作，为提示歌单提供独家曲目，提升歌单独特性。

结果：2025 年网易云音乐 AI 提示歌单功能月活用户达 8000 万，会员付费率提升至 27%；其中，因提示歌单功能开通会员的用户占比达 32%，歌单收藏率较普通推荐歌单提升 45%，用户日均使用时长增加 22 分钟。

案例 2：某小众音乐平台 —— 忽视 AI 创新，用户流失严重
背景：该平台主打独立音乐，拥有一定的核心用户，但因缺乏 AI 个性化功能，用户增长缓慢，面临被头部平台挤压的困境。

策略：① 未布局提示式歌单：仍依赖人工创建歌单和简单的算法推荐，无法满足用户的场景化、个性化需求；② 交互方式单一：仅支持文字搜索歌单，无语音、图片等便捷交互；③ 无跨场景联动：歌单功能局限于 APP 内，未与生活服务场景结合。

结果：2025 年该平台月活用户同比下降 35%，核心用户流失率达 28%；同期，头部平台因 AI 提示式歌单功能，独立音乐板块用户增长 40%，该平台因未能跟上 AI 创新趋势，逐渐被市场边缘化。

四、未来趋势：AI 提示式歌单将走向 “更智能、更沉浸、更融合”
随着 AI 技术的迭代与用户需求的升级，提示式歌单未来将呈现三大趋势，进一步重塑在线音乐的体验：
1. 更智能的需求预判：从 “被动提示” 到 “主动推荐”
未来，AI 将能通过分析用户的日程安排、地理位置、天气情况等数据，主动预判需求并生成歌单。例如，根据用户的日历发现 “今天有面试”，主动生成 “缓解紧张的励志歌单”；根据实时天气 “暴雨”，推送 “雨夜治愈歌单”。这种 “未问先答” 的智能预判，将让音乐更贴合用户的生活节奏。

2. 更沉浸的听觉体验：AI 定制化编曲 + 音效
AI 不仅能组合现有曲目，还能根据用户提示进行定制化编曲。例如，用户输入 “想要一首适合加班的纯音乐，钢琴 + 小提琴，节奏缓慢”，AI 可直接生成原创曲目；同时，结合空间音效、环绕声等技术，让用户获得 “身临其境” 的听觉体验，如 “仿佛在音乐厅听现场演奏”。

3. 更深度的生态融合：融入更多生活场景
提示式歌单将进一步与智能家居、智能穿戴设备、车载系统等深度融合。例如，用户在智能音箱中说 “准备睡觉了”，AI 生成助眠歌单并自动调整音箱音量；在运动手表中输入 “晨跑 30 分钟”，生成适配跑步节奏的歌单，手表实时同步音乐并监测运动状态，动态调整曲目节奏。

五、结语：AI 提示式歌单的核心，是 “懂用户” 而非 “炫技术”
Spotify 测试提示式歌单，再次印证了在线音乐行业的核心趋势：用户需要的不是 “更多的音乐”，而是 “更适合自己的音乐”。国内平台的实践也表明，AI 提示式歌单的成功，不在于技术多先进，而在于是否真正读懂用户的需求 —— 无论是具体场景、复杂情绪，还是小众偏好，都能通过简单的提示，快速匹配到精准的音乐内容。
对音乐平台而言，AI 提示式歌单不仅是提升用户粘性的工具，更是构建差异化竞争优势的核心。未来，那些能持续优化 AI 的需求识别能力、丰富交互方式、拓展应用场景的平台，必将在激烈的市场竞争中脱颖而出。而对用户而言，随着技术的进步，音乐将真正成为 “懂自己的生活伴侣”，在每一个重要或平凡的时刻，提供恰到好处的听觉陪伴。