Spotify prepara un cambiamento che punta a rendere i suggerimenti musicali più vicini ai gusti reali di chi usa la piattaforma. La novità si chiama Taste Profile ed è ancora in fase di prova, ma l’obiettivo appare chiaro: offrire agli utenti un modo diretto per intervenire sul profilo di ascolto e correggere ciò che l’algoritmo interpreta in modo poco preciso. In sostanza, il sistema non si limiterà più a osservare le abitudini, ma potrà ricevere indicazioni esplicite su ciò che si vuole ascoltare di più o di meno.
Per ora il test riguarda una platea ridotta. Spotify ha scelto infatti un gruppo limitato di utenti Premium in Nuova Zelanda, che possono trovare la funzione entrando nel proprio profilo e aprendo la voce dedicata nel menu laterale. È una sperimentazione circoscritta, utile a capire se questo nuovo rapporto tra utente e algoritmo potrà diventare stabile anche su scala più ampia.
L’algoritmo adesso si lascia correggere
Il punto centrale di Taste Profile sta nella possibilità di osservare con maggiore chiarezza il modo in cui Spotify legge i comportamenti di ascolto. La piattaforma mostra infatti quali artisti compaiono più spesso nelle abitudini dell’utente e quali tendenze musicali risultano più evidenti nel tempo. In questo modo il funzionamento del sistema appare molto più comprensibile.
Chi usa Spotify potrà così accorgersi subito di eventuali squilibri. Se un artista compare troppo spesso, oppure se un genere non rappresenta più davvero i gusti del momento, sarà possibile intervenire per riequilibrare i suggerimenti. L’idea di fondo è semplice: il servizio prova a conoscere chi ascolta, ma da adesso chi ascolta può rispondere e correggere il tiro.
È un passaggio importante perché sposta una parte del controllo nelle mani dell’utente. Fino a oggi il sistema apprendeva quasi soltanto dai comportamenti: brani riprodotti, playlist scelte, tempo di ascolto. Con Taste Profile, invece, entra in scena una forma di feedback molto più esplicita, che potrebbe migliorare la qualità delle raccomandazioni quotidiane.
Più hip hop, meno pop: i gusti diventano un comando
La novità non si limita a una semplice panoramica statistica. Spotify permette infatti di indicare con maggiore precisione che cosa si desidera ricevere nei suggerimenti. Un utente può far capire al servizio di preferire più hip hop, ridurre la presenza del pop, oppure chiedere musica con una carica diversa, ad esempio più adatta all’allenamento o a una fase della giornata che richiede ritmo ed energia.
Questo rende l’esperienza più personale e più elastica. I gusti musicali, del resto, non restano sempre uguali: cambiano nel tempo, seguono periodi, abitudini, stati d’animo e necessità pratiche. Spotify prova quindi a trasformare il proprio algoritmo in uno strumento capace di adattarsi con maggiore rapidità a queste variazioni.
L’intervento non riguarda soltanto la musica. La piattaforma estende infatti questa logica pure ai podcast, così da consentire modifiche anche sulle raccomandazioni legate ai contenuti parlati. È un dettaglio rilevante, perché amplia la portata della funzione e la rende utile per chi usa Spotify come spazio misto tra brani, programmi audio e contenuti video.
Non c’è solo Taste Profile dentro il test
Accanto a questa sperimentazione, Spotify introduce anche altri ritocchi pensati per chi segue molti podcast. Nel feed Following arrivano infatti nuovi filtri che aiutano a mettere ordine tra gli episodi disponibili. L’utente può scegliere di vedere soltanto quelli non ancora ascoltati, quelli già iniziati oppure restringere la vista ai podcast video.
Si tratta di un’aggiunta meno appariscente rispetto a Taste Profile, ma ugualmente utile sul piano pratico. Chi segue diversi programmi rischia spesso di perdere il filo tra puntate nuove, contenuti lasciati a metà e format video. Con questi filtri il feed diventa più leggibile e la consultazione più rapida.
Nel complesso, Spotify conferma così una linea precisa: dare agli utenti strumenti più concreti per orientare ciò che ricevono. Dopo le playlist create a partire da richieste scritte, adesso la piattaforma lavora su un altro fronte e punta a rendere più diretto il rapporto tra preferenze personali e suggerimenti automatici. Il test è ancora limitato, ma il messaggio è già evidente: l’algoritmo non vuole più restare una scatola chiusa.
