Spotify年度回顧來了!怎麼查看自己的Wrapped內容?如何分享?今年回顧有哪些新亮點?
Spotify年度回顧來了!怎麼查看自己的Wrapped內容?如何分享?今年回顧有哪些新亮點?

隨著2025年進入尾聲,音樂串流平台公司Spotify也公佈了其年度「音樂回顧」(Spotify Wrapped),目前2025年的音樂回顧已於12月4日上線,那麼該如何查看自己的榜單呢?

2025 Spotify Wrapped已上線!怎麼查看自己的回顧?

Spotify 官方表示,要成功解鎖 2025 年度回顧並獲得個人化數據,帳號必須在今年內滿足以下三個關鍵收聽門檻:

  1. 收聽量門檻
    您必須至少收聽過 30 首 不同的歌曲。

  2. 有效聆聽時長
    上述的每一首歌曲,單次收聽時間都必須超過 30 秒 才算數(意即快速切歌是不列入計算的)。

  3. 對象多樣性
    您必須收聽過至少 5 位 不同的歌手 (Artists)。

想要查看自己的Spotify Wrapped非常簡單,只需進入Spotify App後,在首頁頂部找到「Wrapped」(回顧)的分頁,點擊進入後,就可以完整查看自己2025 Spotify Wrapped的年度回顧內容、熱門歌手以及歌曲排行榜等。

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圖/ 數位時代

如果首頁沒有出現「年度總回顧」標籤,也可以在App內的搜尋框手動輸入關鍵字「2025 Wrapped」(或2025回顧),即可看到相關頁面。

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圖/ 數位時代

如何跟好友分享自己的回顧內容?

點擊Wrapped畫面中的「分享此回顧」圖示,即可分享至Instagram、LINE、Facebook等社群平台,跟三五好友分享你的好品味。

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圖/ 數位時代

2025年的回顧有哪些內容?新增了哪些亮點?

今年最大亮點在於首度推出的「Wrapped Party」功能。這項功能允許用戶邀請最多 9 位好友一同「開趴」,在線上即時比對彼此的聆聽數據。有別於以往單純分享截圖,系統會根據群組成員的數據動態頒發趣味獎項,例如「最挑惕聽眾」 (picky listener) 或「早鳥」 (early bird),讓個人化的數據回顧轉化為好友間的共享樂趣。

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圖/ Spotify

除了經典的年度百大歌曲與歌手榜單,今年 Spotify 新增了許多深度分析數據,例如「Listening Age 」(聆聽年齡)將用戶的音樂品味與同齡層相比,分析常聽歌曲的發行年代,判斷用戶聽歌靈魂屬於哪個世代;「Clubs 」(聆聽俱樂部)則根據聆聽風格將用戶歸類為成六大類型,並賦予專屬角色。

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圖/ 數位時代

以下整理今年Spotify Wrapped提供的內容與新增特色:

經典項目

  • 收聽分鐘數:查看你在音樂、Podcast、與有聲書的總收聽時間。
  • 年度熱門歌曲與配套歌單:查看你今年前五首熱門歌曲,並獲得個人化的「Your Top Songs 2025」歌單;今年還會顯示你對前100首曲目的播放次數。
  • 年度熱門藝人:查看你今年聆聽最多的前五名的藝人。
  • 年度熱門曲風:呈現今年你最喜歡的音樂類型。
  • 你的藝人影片:可能在體驗中收到來自你的年度藝人的特別致謝訊息。
  • 年度熱門 Podcast:查看你今年聆聽最多的前五名 Podcast。
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圖/ spotify
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圖/ spotify

新增特色

  • 聆聽年齡:將你的音樂品味與同齡族群比較,依你最常聽曲目的發行年份分析。
  • 年度熱門歌曲小測驗:互動猜題,找出哪一首歌為你最常聽的歌曲。
  • 年度熱門專輯:今年首次展現過去一年反覆回聽的專輯。
  • 年度熱門有聲書類型:呈現你的熱門有聲書類型,以及該類型中你聽最多的書。
  • 你的作者影片:可能聽到你最愛的有聲書作者致意
  • 你的 Podcaster 影片:你喜愛的 Podcast 主播也可能直接出現在 Wrapped 中
  • 年度熱門藝人衝刺:互動畫面,可觀看第一名歌手爭奪寶座,視覺化呈現前五名藝人的逐月排名變化。
  • 粉絲排行榜:自認是年度藝人的鐵粉?今年你可能會看到自己在全球聽眾中的排行,依總收聽分鐘數計算。
  • 聆聽俱樂部:以故事慶祝你一年的收聽習慣;你會被分到六大社團之一,代表獨特聆聽風格,並看到自己在社群中的角色。
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圖/ spotify
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圖/ spotify

汲取過往經驗:AI 隱身幕後助攻

針對去年過度在年度回顧中強調 AI 而招致缺乏靈魂的批評聲浪,Spotify 全球行銷資深總監 Matt Luhks 坦言已吸取教訓。2025 年的版本雖仍運用大型語言模型來優化敘事文本與數據解讀,但不再將 AI 作為宣傳主軸。反之,Spotify選擇將重心回歸到創意與互動性,試圖透過更細膩的數據故事與社群連結,鞏固其作為串流音樂年度回顧始祖的領導地位,正面迎戰 Apple 與 YouTube Music 等競爭對手。

為什麼每年 12 月,社群都被 Spotify Wrapped 洗版?

自 2016 年推出以來,這項年度回顧已風行近十年,甚至引來外送與網購平台爭相模仿。究竟這種數據回顧有什麼魔力,能為平台帶來如此巨大的效益?

原因 1:打造個人品味標籤, 增加社群互動

Spotify 的高明之處,在於將枯燥的聆聽數據轉化為用戶的「品味身分證」。透過年度回顧歌單、聆聽人格分析,甚至是「全球前 1% 鐵粉」的榮耀標籤,平台精準捕捉了用戶的表達慾與歸屬感。這些高度個人化的數據,滿足了用戶展示獨特品味(或是自嘲「怪異」喜好)的心理需求,驅使他們自發性地在社群媒體上曬出成績單,為品牌創造了價值難以估量的自然流量與互動。

原因 2:回顧生活軌跡,提高用戶黏著度

當平台能夠精準呈現用戶反覆聆聽的專輯、或挖掘出連用戶自己都沒察覺的潛意識喜好時,Spotify 便不再只是冰冷的播放工具,而是紀錄生活軌跡的數位工具。這種「比你更懂你」的專屬體驗,成功將用戶對音樂的喜愛移情至平台本身,大幅提升了使用者的忠誠度,並建立起平台自身的護城河。

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資料來源:SpotifyTechCrunch

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 黃若彤

關鍵字: #Spotify
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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