Spotify integreert AI-chatbot die luistergedrag analyseert en muziek aanraadt

Spotify integreert een AI-chatbot in zijn app. Premium-gebruikers kunnen daardoor onder meer de app bedienen met prompts en de bot vragen stellen over hun luistergedrag. De functie is nog niet beschikbaar in Nederland en België.

Spotify-gebruikers kunnen de AI-bot in het home- en luisterscherm oproepen en opdrachten geven. Ze kunnen er onder meer mee door de app navigeren. Zo is het mogelijk om via een prompt een playlist te maken en muzieknummers op te zoeken. Daarbij kunnen gebruikers beschrijven welke muziek de bot moet aanraden. Ze kunnen de chatbot ook vragen om naar een specifiek moment in een podcast te springen.

Daarnaast kan de bot informatie geven over het luistergedrag van gebruikers, bijvoorbeeld hoe vaak ze naar een specifiek nummer hebben geluisterd of wanneer ze voor het eerst een nummer beluisterden. Net als andere chatbots kan deze ook algemene vragen beantwoorden en bijvoorbeeld achtergrondinformatie over een nummer geven.

Spotify test de functie in eerste instantie alleen in de Verenigde Staten, Ierland en Zweden. Alleen betalende Premium-abonnees kunnen de AI-bot gebruiken. Het is niet duidelijk wanneer de functie in andere landen beschikbaar komt.

Spotify <3 AI, behalve in muziek

Spotify voegt de laatste tijd flink wat AI-functies toe. Zo is er al een Recap-functie, waarbij Spotify met AI een samenvatting geeft van de voortgang van audioboeken. Ook is er een AI-dj-functie, die nieuwe muziek afspeelt op basis van het luistergedrag van gebruikers. In de VS is het daarnaast mogelijk om AI-podcast te genereren en om bestaande nummers te remixen met AI.

Aan de andere kant probeert Spotify de toename van door AI gegenereerde muziek op zijn platform juist tegen te gaan. Het bedrijf is daarom begonnen met het verifiëren van gebruikers, om zo AI-artiesten eruit te vissen. Concurrent Deezer zei vorig jaar dat 28 procent van alle dagelijks geüploade nieuwe muziek synthetisch is.

Reacties (71)

[Framoes]

Hoeveel van m'n data gaan ze vervolgens verkopen om te gebruiken om AI te trainen?

[Inflatable]

Dat gebeurde toch allang.. Eerst noemde ze het algoritmes nu heet het AI, voor de rest is er niet veel veranderd.. Je data werd allang verkocht en gebruikt voor allerlei commerciele doeleinden.. Als je dat niet wilt moet je gewoon niks digitaals en dit soort diensten gebruiken..

[Horatius]

Het lijkt mij sterk dat Spotify jouw data verkoopt aan derden. Dat is een van hun kern producten en wat ze een belangrijke speler maakt.

Zelfde reden dat Google jouw data niet verkoopt, is voor hun zelf veel waardevoller om te gebruiken dan te verkopen en derden deze inzichten te geven.

[Framoes]

Dat is een goed punt. Als ze het zelf gebruiken voor die op maat gemaakte mixes en aanbevelingen, ben ik er ook niet op tegen.

[Juggernaut1987]

Het lijkt mij sterk dat Spotify jouw data verkoopt aan derden. Dat is een van hun kern producten en wat ze een belangrijke speler maakt.

Dat ze de data nu nog niet verkopen betekent natuurlijk niet dat ze dat nooit gaan doen. Ze weten je adres, naam, luistergedrag en daarmee interesses. Al anonimiseer je dat deels is het voor advertisers heel interessant om te weten waar mannen van 30 in Noord-Holland naar luisteren. Spotify kan zo verdienen aan de verkoop van data zonder zelf hun eigen business te schaden.

Met al deze dingen denk ik altijd maar als ik dit kan verzinnen, dan kan Spotify dat ook.

[CAPSLOCK2000]

Het lijkt mij sterk dat Spotify jouw data verkoopt aan derden. Dat is een van hun kern producten en wat ze een belangrijke speler maakt.

Zelfde reden dat Google jouw data niet verkoopt, is voor hun zelf veel waardevoller om te gebruiken dan te verkopen en derden deze inzichten te geven.

Je hebt technisch gezien gelijk, want je data wordt niet verkocht, maar er wordt wel degelijk gebruik van gemaakt. Ik vind dat te focus te veel is komen te liggen op wie de bitjes op z'n HD heeft staan, in plaats van hoe er gebruik van gemaakt wordt.

Google gebruikt z'n data om de hele wereld de gelegenheid te geven om gepersonaliseerde advertenties te maken. Dat anderen geen kopie van de data krijgen klopt, maar dat betekent niet dat ze niet indirect gebruik maken van onze gegevens. Het idee van privacy is uiteindelijk om mensen te beschermen. Privacy en het geheim houden van privé-data is in de eerste plaats een middel om mensen te beschermen. Google houdt de data wel voor zichzelf maar heeft manier gevonden om de bescherming die privacy zou moeten brengen op te heffen.

[lenwar]

Ik vermoed niets. Ik vermoed dat een geoptimaliseerd AI-model live door de database heen graaft.

[Vexxon]

Tja, gebruik je social media of het internet?

[bzuidgeest]

Als dat betekent dat ik kan vragen om een goede playlist dan heb ik daar toch wel gemak van.

[mascotte2005]

alles

[Jefrey Lijffijt]

Aanbevelingssystemen, zoals die de aanbevelingen geven op Spotify, Netflix, Amazon, Bol.com, nieuwspagina's, LinkedIn, etc., zijn evengoed een vorm van AI en uiteraard gebruikten ze jouw data al om die te trainen. Dat jij bepaalde nummers achter elkaar luistert en welke nummers je bij elkaar in een playlist zet is mijns inziens niet echt gevoelige persoonlijke informatie. Zonder dergelijke informatie kunnen ze aan helemaal niemand zinnige aanbevelingen doen; het internet staat niet vol met reeksen liedjes die mensen na elkaar luisteren.

Ik ben zelf wel teleurgesteld in de kwaliteit van de aanbevelingen en concludeer daar uit dat ze de muziek niet juist weten te modelleren en het niet lukt echt goed te personaliseren. Ik zie er als onderzoeker gegeven de huidige staat ook geen probleem in dat het standaard toegestaan wordt jouw data hiervoor te gebruiken.

Het zou wellicht een ander verhaal zijn als ze het zouden verkopen op persoonsniveau of er externe data aan koppelen zoals waar je bent, maar volgens mij doen ze dat niet.

[Grrrrrene]

Zo'n systeem zou toch niet zo moeilijk moeten zijn? Als je van miljoenen gebruikers weet welke muziek ze luisteren en wat ze bij elkaar in een playlist hebben gegooid. Dan weet je ook dat muziek binnen een playlist waarschijnlijk een bepaalde stijl heeft of bij een bepaalde "mood" past. Over miljoenen gebruikers zul je luisteraars van Band A dus makkelijk band B, C en D kunnen aanraden, want 60% van de mensen die Band A luisteren, luisteren ook naar die andere 3. En natuurlijk zal persoonlijke voorkeur ervoor zorgen dat dat geen 100% matches zijn voor jou, maar ik heb op Spotify geregeld een avondje "rondgeklikt" en oprecht nieuwe bands en "gouwe ouwes" gevonden die ik aan mijn playlist heb toegevoegd, puur op basis van "mensen die dit luisteren, luisterne ook dat".

[Jefrey Lijffijt]

Machine learning wordt tegenwoordig gezien als een subgebied van AI, als in: alle machine learning is per definitie ook AI, maar niet alle AI is gebaseerd op machine learning.

Er is niet zo veel verschil tussen de technieken die ingezet worden om een model te maken voor een aanbevelingssysteem of een model achter chatbots zoals Claude, Gemini en ChatGPT. Aanbevelingssytemen kunnen bijvoorbeeld net zo goed neurale netwerken inzetten om een latente representatie van items te leren en mechanismen zoals attention gebruiken om te leren welke volgende song het best zou passen, zoals het voorspellen van het volgende woord waar chatbots op zijn gebouwd.

Als je een aanbevelingssyteem/recommender geen AI wilt noemen, dan is een chatbot ook geen AI.

Wat betreft persoonsgegevens: ja volgens de AVG zijn je likes en playlists ook persoonsgegevens. Ik denk echter dat als er de keuze zou zijn om jouw data niet te laten gebruiken voor aanbevelingssytemen (en je dan dus ook geen gepersonaliseerde aanbevelingen zou krijgen, alleen algemene), dat zeer weinig mensen daarvoor zouden kiezen gegeven de beperkte informatie die jouw luistergedrag over jou als persoon zegt. Uiteraard zouden ze best die keuze wel geven en dat is nu wellicht niet het geval.

Toevoeging: Spotify publiceert vrij veel van hun onderzoek, Mounia Lalmas is een van hun lead researchers, ze hebben tientallen papers per jaar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=wAr9G5sAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate . De chatbot waar het hier over gaat is wellicht wat hierin wordt beschreven, een getunede LLM die gegrond is hun muziekcatalogus: https://arxiv.org/abs/2603.17533 .

[Reactie gewijzigd door Jefrey Lijffijt op 15 juli 2026 10:44]

[Tarax]

Even offtopic hoor, want hier weet ik dan een beetje van: best een aantal van de artikelen die je link laat zien en ook het specifieke artikel dat je noemt zijn geen peer-reviewed artikelen maar preprints (op arXiv).

Je moet preprints eigenlijk niet gebruiken om uit te citeren; preprints zijn vooral bedoeld om mede-wetenschappers alvast op de hoogte te brengen van (bijvoorbeeld) de resultaten van een onderzoek. Maar ze zijn dus nog niet gereviewed door anderen en het artikel kan nog aangepast worden of zelfs helemaal nooit opgenomen worden in een journal omdat het niet voldoet.

[Jefrey Lijffijt]

Sorry maar die tijd is voorbij. Toen ik promoveerde van 2009-2013 was het publicatiesysteem al aan het instorten, met de informatica als leidende factor voorop. Het probleem is dat reviews niet betaald zijn, studenten en onderzoekers heel veel moeten publiceren en er veel te weinig senior onderzoekers zijn die bereid zijn tijd te steken in het reviewen van andermans werk. De willekeur of jouw paper aanvaard wordt op een conferentie is zo groot dat het er nog maar beperkt signaal zit of iets op NeurIPS is gepubliceerd of dat het alleen op arXiv staat. De meeste papers die ik review, daarvan is vaak de helft van de geciteerde artikelen alleen op arXiv beschikbaar.

Zelf-publicatie is niet zo vreemd, dat bouwt op vertrouwen. Wij hebben recent ook een aantal surveys geschreven op verschillende onderwerpen en er staat naar mijn idee nauwelijks bullshit op arXiv. Omgekeerd, in reguliere slechte journals staat verhoudingsgewijs meer bullshit denk ik; daar zijn ook steeds meer (gereviewde) artikelen over. De waarde van onzin publiceren op arXiv is denk ik heel laag, terwijl het je wel credits oplevert onzin via zogenaamde peer-reviewed journals te publiceren.

Ik ben ook een korte periode editor van een Frontiers journal geweest en heb zowel via MDPI, Frontiers als PLOS gepubliceerd. Ik sta dat mijn promovendi niet meer toe, de reviews daar zijn een wassen neus. Helaas volgen Elsevier, Springer-Nature, IEEE en ACM op de voet. Denk aan overduidelijk AI-gegenereerde reviews voor ons recente artikel in ACM Computing Surveys; nog altijd het vlaggenschip voor surveys in de informatica, denk ik. De editors lezen die reviews volgens mij nauwelijks.

De oplossing is evident: je zult zelf moeten beoordelen als je iets citeert/refereert of dat steek houdt en dat oordeel niet uitbesteden aan een labeltje dat zonder voldoende effort is gegeven.

[Tarax]

Dat zijn inderdaad allemaal goede punten. Overigens: ik ben geen onderzoeker/wetenschapper maar heb wel anderszins met deze zaken te maken.

Ik dacht juist dat onderzoekers in Europa niet meer verplicht zoveel hoefden te publiceren? Dat leek me nu juist iets van het verleden. Ja, je zult moeten publiceren maar het is toch niet meer zo dat je er zoveel mogelijk artikelen uit moet stampen tegenwoordig? Dat is toch meer iets van de US en China en deegleijke?

Zelfpublicatie is zeker prima, ik gaf alleen aan dat ik vond dat arXiv preprints niet zomaar geciteerd moeten worden, over bullshit heb ik het niet gehad. Maar dan toch: arXiv zelf heeft de regels al verscherpt omdat er zoveel AI-meuk binnenkwam (gehallucineerde referenties en andere zaken). Een ban van een jaar is daar de straf, tegenwoordig.

Mocht je zelf kunnen publiceren, bijvoorbeeld via een gerenommeerde instantie (instituut, universiteit) en daar dan een soort van seal of approval op kunnen laten zetten, is dat natuurlijk helemaal prima. Ik denk dat dat steeds vaker gaat gebeuren (of eigenlijk: ik hoop het).

"De oplossing is evident: je zult zelf moeten beoordelen als je iets citeert/refereert of dat steek houdt en dat oordeel niet uitbesteden aan een labeltje dat zonder voldoende effort is gegeven."

Ik vrees dat dat niet voor iedereen is weggelegd. Als men al weet wat arXiv of een preprint is (en dat was een beetje mijn insteek: informatie voor degenen die dat niet weten) moet men dus ook nog eens diep in de materie zitten om te kunnen beoordelen of een artikel goed (genoeg) is. Niet iedereen is een wetenschapper.

[Jefrey Lijffijt]

Wij hadden hier bij de Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur in Gent tot vorig jaar de regel dat promovendi (doktoraatstudenten in het Vlaams) 2 journal papers of 1 journal en 4 conferentiepapers moesten publiceren om een doktoraat te krijgen. Nu is dat bijgesteld naar 1 journal paper (in een Web of Science geïndexeerd journal). Hoewel ik in mijn voortgangsgesprekken als prof er niet op wordt aangekeken hoeveel ik publiceer (als het maar wel enkele papers per jaar is), is verder wel alles competitief georganiseerd: de universiteit, faculteit en vakgroep krijgen geld afhankelijk van het aantal papers; voor financieringsaanvragen wordt er zeer sterk naar output gekeken, waarvan papers in conferenties en journals die hoog gerangschikt staan een belangrijk onderdeel is. In de sector zijn je baankansen bij industriële onderzoekslabo's ook sterk gerelateerd aan hoeveel papers je als promovendus hebt geschreven. Hoewel de verwachtte aantallen per onderzoeker wel lager liggen dan in de VS en China, is er wel degelijk redelijk wat druk hier. Ik verwacht eerlijk gezegd zelf ook nog steeds wel van mijn promovendi dat ze 4 tot 6 papers schrijven tijdens hun doktoraat.

Hier wat recent concreet bewijs aangaande gehallucineerde referenties waarbij de reviewers ('experts' in het domein van computationele linguistiek; dit is het domein waar zeer veel onderzoek over taalmodellen wordt gepubliceerd) de papers al positief hadden beoordeeld en er een automatische scan is gedaan op de versies van papers die echt gepubliceerd zouden worden: https://2026.aclweb.org/acl_statement/ . Meer dan 100 papers alsnog op het laatste moment teruggetrokken door de conferentie. Gevonden via een automatische check; de auteurs hadden dit zelf ook wel kunnen doen, of gewoon niet blindelings tekst van een AI overnemen, uiteraard. Daarnaast vrij zeker dat de reviewers dus geen experts waren op de specifieke onderwerpen, anders hadden ze wel gezien dat er onzinnige referenties tussen zaten.

[Maarten_E]

Wie is er nog oprecht enthousiast wanneer bedrijf A een AI functie/chatbot toevoegt aan zijn app/website?

[StackMySwitchUp]

De aandeelhouders

[TheZeroorez]

Vooral wanneer het zo'n wassen neus is niet.

• Discover Weekly
• Release Radar
• Daylists
• Song/Artist/Album Radio
• Smart Shuffle

Stuk voor stuk AI in mijn boekje. Maar er zaten blijkbaar nog geen taalmodellen achter.

[Luchtbakker]

Wie is er nog oprecht enthousiast wanneer bedrijf A een AI functie/chatbot toevoegt aan zijn app/website?

Zolang het mij niet opgedrongen wordt vind ik het allemaal niet zo erg. En naar mijn idee doet spotify dergelijke functies erg goed ergens tussen stoppen zonder dat je er echt iets van merkt.

[lenwar]

Toen Kagi de Kagi Assistant toevoegde was ik heel blij.

Mijn collega’s zijn wel blij met de geïntegreerde copilot is Visual Studio Code. (Ik heb er zelf nooit wat mee gedaan.)

Ik heb ook proefgedraaid met copilot in Teams, en dat was wel heel fijn. Dat kun je Copilot laten notuleren en PBI’s laten maar in Azure Devops op basis van de vergadering. Dat gaat best goed.

Alle andere producten heb ik het eigenlijk nooit geprobeerd te gebruiken, dus heb ik er ook geen oordeel over.

Ik gebruik Spotify als een soort radio, of als ik een specifieke artiest/nummer zoek. Ik heb nooit naar de suggesties gekeken. Ik weet dus ook niet of die goed of niet goed zijn.

[Reactie gewijzigd door lenwar op 14 juli 2026 20:20]

[Xander2]

Dit is verbazingwekkend gelijkwaardig aan the Office serie waar een papierhandel meeging in de trend om een social media platform te creëren voor klanten en onderging aan kinderporno oid.

Lijkt soms alsof boardrooms innovatie zoeken in snuiven, wanhoop en lege beloftes...

[youridv1]

Normaal ben ik net zo cynisch als jij, maar ik moet eerlijk toegeven dat ik oprecht benieuwd ben hoe goed die prompts werken. "Gooi een queue vol voor 2 uurtjes met muziek die fijn is tijdens het sporten" in plaats van elke keer dezelfde playlist aan.

[Reactie gewijzigd door youridv1 op 15 juli 2026 09:26]

[Qws]

Muziek/digitale content aanraden heb je toch geen LLM chatbot voor nodig...

Ze moeten eens investeren in een lichte native Windows/MacOS app... in plaats van AI zooi.

Echt belachelijk dat Chromium/Webview2 desktop applicaties nog steeds de standaard zijn in een RAM schaarse wereld.

[thomasv]

Überhaupt dat dat de standaard is is natuurlijk puur vanuit een (geheugen hongerig) JavaScript belofte dat je dan je applicatie maar één enkele keer hoeft te programmeren voor verschillende besturingssystemen met dank aan dat alles in een browser draait. Maar man, wat een troep dat JavaScript en zo makkelijk geheugen opslurpend.

[Reactie gewijzigd door thomasv op 14 juli 2026 20:04]

[sdjang0]

Ik wil even Javascript verdedigen; het is niet de taal en de code die zoveel geheugen gebruikt. Dat is ondertussen wat, 1000mb?

Het is de Chromium browser (en browsers in het algemeen) die zoveel geheugen gebruikt. Javascript is onschuldig, het is de schuld van de browser.

[Malta Soron]

Sowieso een lichte variant, want op oude Androidapparaten draait hij soms ook heel moeizaam. Ik hoef heen dertig extra functies om muziek te kunnen luisteren op een Fiio.

[MikeyMan]

Ondertussen krijgen ze het niet voor elkaar om normale functies fatsoenlijk te laten werken. Hoe vaak ik niet dezelfde podcast te horen krijg nadat ik hem net afgeluisterd heb...

[Marcel3X]

Wat moet je met een podcast in muziekapp, dat snap ik al niet...

[lenwar]

Spotify is geen ‘muziek-app’. Het is een audiostreamer, met muziek, podcasts, audioboeken en geluidseffecten (witte ruis enzo)

Het is wel ooit als ‘muziek-app’ begonnen.

[thomasv]

Naar muziek luisteren kost ze meer geld dan wanneer je langer naar een enkele podcast luistert. Het is een enorm anti-patroon qua waar de app voor zou moeten zijn, maar voor hun portemonnee en stats is het win-win: app wordt langer gebruikt maar kost ze minder aan royalties (of hoe die zaken specifiek heten in het geval van licenties/pay-per-play van een muzieknummer).

[Reactie gewijzigd door thomasv op 14 juli 2026 20:05]

[lenwar]

Denk je? Die podcasts duren aanzienlijk langer dan liedjes. Ze betalen niet per liedje hè? Ze betalen een vast bedrag aan alle rechthebbende, en dat wordt naar rato verdeeld.

[thomasv]

Zoals aangegeven Royalties Guide – Spotify for Artists is het uitbetalen van royalties wel direct gecorreleerd aan het aantal streams van een nummer het aandeel van de geluisterde muziek van een artiest (het is niet de enige factor uiteraard). Van de pagina:

their share of total streams in a given month. E.g., if an artist accounts for 1% of all streams in a particular country, their selected rightsholder(s) receive 1% of the recording royalties we pay there

[...]

Spotify, like every major streaming service, pays royalties based on an artist’s or songwriter’s share of overall streams across the platform — not based on a fixed per-stream rate.

Dus, als jij wat anders luistert voor 25 minuten dan scheelt dat zomaar 25 minuten/3 minuut 10 ~= 7.9 streams van een nummer (3 minuut 10 is gemiddelde lengte van een nummer in 2026 aldus Google), en 1 < 7.9.

Uiteindelijk betekend bovenstaande dat ze minder voor geluisterde nummers (ze noemen het streamshare want ze betalen inderdaad niet exact per nummer) hoeven uitbetalen.

edit:
aantal zaken verduidelijkt en minder ambigu of verkeerd verwoord.

[Reactie gewijzigd door thomasv op 14 juli 2026 21:01]

[lenwar]

Extreem versimpeld voorbeeld:

Ze betalen 1000 euro uit, en dat wordt naar rato (streamshare)uitgekeerd.

Liedje 1 heeft 10% van de streams, liedje 2 heeft 30% van de streams, enz.

Liedje 1 krijgt 100 euro, liedje 2 krijgt 300 euro.

(Vervang liedje met rechtenhouder en met miljarden streams, dus percentages gaan goed na de comma)

[MikeyMan]

Doet dat ter zake? Het is technisch niet goed

Daarnaast zijn/waren veel podcasts voornamelijk in spotify aanwezig. Met muziek krijg je overigens net zo goed vaak hetzelfde voorgeschoteld. Alleen Val dat dan minder op.

[Reactie gewijzigd door MikeyMan op 14 juli 2026 20:24]

[thomasv]

Weinig toegevoegd nut, ik gebruik spotify om naar muziek te luisteren, niet naar een chatbot. Een dashboard met statistieken is meer dan genoeg als je het mij vraagt, en daar bestonden al oplossingen voor zoals last.fm.

[Loft]

Wat mij betreft hebt je deels gelijk. Iets dergelijks zou ik wel willen, maar op een manier als destijds (20 jaar geleden ) op de site www.musicovery.com (offline/privat nu)
Meer uitleg: Wikipedia: Musicovery

Daar kon je op basis van wat je luisterde een mood selecteren, of genre of, bpm, of.... En dan waren er linked songs naar de songs die je op dat moment luisterde. Je koos je eigen pad, of liet de site dat doen op voorkeuren die je selecteerde...
Grafisch, makkelijk, veel filters, destijds gratis en teloor gegaan helaas.

[FrearkBeast]

Het enige wat ik wil weten als ze het uitrollen is hoe ik het 100% uit kan zetten.

[Christoxz]

Door het niet te gebruiken.
Het lijkt gewoon data te gebruiken die al in een database staat. (Luister gedrag)

[FrearkBeast]

Good point!

[Pasteis]

Ik ben zowaar weer een klein beetje enthousiast over een feature die Spotify aankondigt. Ik ben soms inspiratieloos en dan lijkt me dit wel interessant. Alleen ik dat het een beetje accuraat is.

Hopelijk komen ze ook nog met een slimme filter over alle suggesties heen. Nu krijg ik te vaak in Playlist die voorstellen doen met Nederlandse muziek die ik nooit wil luisteren.

[pixelvink]

Dit is in mijn ogen al vanaf het begin de core business van Spotify. Muziek in zoveel mogelijk kleine brokjes hakken die gebruikers in playlists kunnen organiseren, met allerlei algoritmische aanbevelingen eromheen. Nu kun je chatten met een assistent die je aanbevelingen geeft. Dat is nieuw, maar in wezen zie ik weinig verandering.

[Johanneke69]

Ik zou graag willen dat er een AI functie bijkomt om alle AI gegenereerde slop te filteren en uit te sluiten van aanbevelingen en zo. Dat zou nog eens een goede functie zijn voor AI.

[moonlander]

Ik heb een playlist met 350 nummers.. maar Spotify haalt er een paar uit die ik de hele dag hoor incl rommel die ik nooit toegevoegd heb.. dat ze dat niet goed kunnen maken... dat is te ingewikkeld

[mrdemc]

Ik heb een playlist met meer dan 1100 nummers, maar krijg dan echt alleen die nummers achter elkaar die ik heb toegevoegd. Dus het kan blijkbaar wel.

[Reactie gewijzigd door mrdemc op 14 juli 2026 20:13]

[PrimaPlan]

Hmm dat heb ik in al die tijd dat ik Spotify heb gebruikt nooit gehad. Wel repeat playlist aan staan want als die uiteindelijk door alle nummers heen is gaat hij aanbevelingen afspelen volgens mij.

Heb zelf YouTube Music ivm ook YouTube Premium, dus kon ik Spotify opzeggen. Was altijd huiverig erover want vond de aanbevelingen van Spotify uit het niet AI tijdperk altijd best wel sterk. Zeker gezien ik een redelijk kleine niche beluister binnen de muziekwereld.

Ot; vind voor zulke dingen AI opzich prima maar vraag me af in hoeverre het nou echt anders is dan het algoritme dat al heel lang wordt gebruikt. Als het nog betere suggesties daardoor geeft zou ik voor dat onderdeel data scraping best prima vinden. Heb niet het idee dat je muzieksmaak ergens invloed op heeft behalve de perceptie van sommige mensen bij bepaalde genres.

[EfBe]

Als je de button aanklikt die shuffle play doet dan heeft die 2 standen. De ene is normale shuffle play en klik je nog een keer dan heb je 'smart shuffle play', en die laat ook nummers horen die niet in je playlist zitten maar er wellicht wel in horen (vaak niet ). Wil je 'random' shuffle play, zorg dan dat je niet de smart shuffle play aanzet.