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第2章 玛雅原则 打造最新鲜且最易被接受的灵光乍现的瞬间（第14页）

按照洛伊的理解，喜欢新事物的想法和恐新的想法并不是孤立的，它们处于交战中。

它们的战场可能在一个消费者的头脑中，也可能在所有消费者构成的整个经济体系中。

我最近拜访了大型在线音乐公司声田。

我和它的首席工程师马特·奥格针对新的流行产品《每周新发现》进行了讨论。

《每周新发现》是一个个性化的包含30首歌的歌单，每周一，这个歌单会被传送到几千万用户手上。

在10年左右的时间里，奥格为几家音乐公司设计了完美的音乐推荐引擎。

他的音乐哲学就是：大部分人都喜欢新歌，但是他们不想花费太多力气寻找新歌。

他们想要的是不费什么力气获得流畅的音乐信息。

换言之，他们想要的是可以完成的挑战。

在设计《每周新发现》的过程中，“我们每个决定背后的动机都是让这个歌单更像一个朋友送给你的歌曲集锦”

，奥格说。

所以，这个歌单是每周推送的，并且里面只有30首歌。

这是它的工作原理。

每周，声田的虚拟机器人都会研究全世界用户的几十亿播放列表，寻找哪些歌通常会一起出现。

想象一下，歌曲甲、歌曲乙和歌曲丙常常出现在同一个播放列表里。

如果我经常听歌曲甲和丙，声田就猜我很可能也会喜欢歌曲乙，哪怕我从来没有听过演唱歌曲乙的那个乐队的任何一首歌。

这种通过聚合几百万人的偏好来预测一个人的品位的办法被称为“协同过滤”

。

协同意味着它获取了很多用户的输入记录，而过滤意味着它使用这些数据来缩小你即将听的下一首歌的范围。

它的工作原理非常像亚马逊和其他购物网站用来生成相关条目的算法。

如果许多人同时购买一把特定的椅子和一张特定的桌子，那么购买了这张桌子的人就会被推荐购买这把椅子。

在这次访谈的最后，奥格和我谈论了为什么多数的音乐爱好者本质上都非常保守。

他们喜欢自己喜欢的，而且他们不想在音乐上面对太多的挑战。

我开玩笑地说：“引用心理学家的话，如果你见过这个东西，那么说明这个东西以前没有弄死过你。”

奥格灵机一动，想起了点儿什么。

他说他有一个故事，《每周新发现》最初的版本只包含用户之前没有听过的歌，但是声田在进行第一次内部测试时，算法中的一个漏洞让用户之前已经听过的歌混在了里面。

他说：“每个人都报告说这是一个漏洞，所以我们修补了这个漏洞，让歌单里只包含新歌。”

但是在他们修补了这个漏洞之后，发生了一件意想不到的事。

这个歌单的接受度下降了。

“事实证明，放一些熟悉的东西进去能够孵化信任。

特别是对于第一次使用这个功能的用户来说，如果我们只是做一个新的歌单给你，但是里面没有那首能让你立刻认出来并且说‘啊哈，这首歌不错’的歌，那么这个歌单就会显得过于具有挑战性，结果就是人们不会参与进来。”

开始时的一个漏洞，结果却变成了一个不可或缺的特色。

在加入了一支熟悉的乐队或者一首熟悉的歌之后，《每周新发现》变成一个更加有吸引力的产品。

奥格说：“我认为用户想要信任这个产品，但是他们在等待这个产品给出一些信号，证明它了解这些用户。”

声田的用户想要一种新鲜的口味，但是他们也想要证明这个新口味不会要了他们的命。

在20世纪50年代，雷蒙德·洛伊有理由宣称最有标志性的汽车、使用最多的火车和最著名的飞机都是从他的铅笔尖上涌现出来的。

那么，他能教点儿什么给想要制造流行产品的当代艺术家呢？玛雅原则提供了三个清晰的课程。

首先，观众不是无所不知的，但是他们知道的比设计师多。