覆蓋音樂營銷！智能數據才是音樂行業最好的營銷手段

高層速讀

人工智慧開始將音樂產業推向更複雜的領域，音樂專業人士可以利用多個維度的人工智慧工具來實現利益的最大化，如受眾參與度、智能推薦、自動化營銷工具等。由人工智慧驅動的數據可以增強音樂與受眾之間的聯繫，音樂也將從傳統向數字不斷轉變。

音樂產業正在通過人工智慧產生一種新的節奏。人工智慧正在徹底改變我們的洞察力和商業戰略，並逐漸調整我們在世界各地的工作、聯繫、學習和娛樂方式。預計到2020年，人工智慧將會成為一個價值700億美元的市場。

在音樂行業，新興的人工智慧正在重新定義觀眾消費音樂內容的方式。人工智慧幫助音樂產業調整其營銷策略，更清晰地洞察消費者的需求，以保持歌手、行業和歌迷之間的和諧互動，同時實現音樂行業的利潤最大化。音樂行業人士可以利用的最有效的營銷工具之一——機器學習來挖掘出消費者的數據。

像網易雲音樂、蝦米音樂、Shazam和SoundHound這樣面向音樂和音頻的科技公司已經使用人工智慧技術來分析大量的歌曲，使用頻譜圖來測量不同的播放頻率。

以網易雲音樂的演算法為例，基礎演算法是協同過濾演算法，該演算法的預測標準取決於人與人之間相似的消費模式。譬如：我喜歡這兩首歌，而你的歌單里也有這兩首歌，所以你歌單里有可能存在其他我喜歡的歌。這只是基於歌單進行過濾，另外還有基於用戶、基於內容的演算法過濾，以推薦更合適的歌曲。

人工智慧開始將音樂產業推向更複雜的領域，以下是音樂行業專業人士應該參考的三個機器學習方向。

1.受眾參與度

受眾參與數據能夠說明觀眾對新的音樂類型、趨勢、歌手和歌曲作出的反應。它可以顯示收藏數量、粉絲的變化以及每個付費者對歌曲的播放次數，所有這些都通過包含特定歌曲的保存或收藏數量進行校準。音樂行業人士可以使用這些可操作的參與數據來吸引更多的簽約藝人，從而接觸到更多的歌迷。音樂標籤可以定位受眾並跟蹤模式，從而改善業務決策，同時刺激收入。

據高盛(GoldmanSachs)報告稱，到2030年底，流媒體服務將為音樂業務創造高達340億美元的收入。這些服務將同時產生一致和可信的數據來源，以提高對各種受眾的了解和推廣力度。

2.YouTube和推薦引擎

與其他娛樂媒體一樣，YouTube和推薦引擎提高了聽眾和歌手之間的匹配度。音樂行業的專業人士已經掌握了人工智慧技術，該技術允許YouTube和其他推薦引擎以「收藏率」和「每個用戶的回放率」的形式，通過流媒體平台上的原始參與數據來推廣藝術家，甚至可以按郵政編碼進行分段。

在谷歌大腦(GoogleBrain)人工智慧部門的推動下，YouTube通過一系列微目標改進了推薦功能。該公司利用用戶觀看視頻的次數和每人點擊視頻的次數創建了一種演算法。很快，與時間長相關的高質量視頻首先出現在了用戶搜索隊列中。三年來，YouTube的播放率每年都可以增長50%。

谷歌的這項技術被稱為「無監督學習」，可以更詳細、更有意義地了解觀眾。由於該技術為不同平台確定了不同的視頻長度，因此它有助於刺激觀看時長的提高。

在音樂行業，專家們可以利用這個工具根據不同的平台來確定廣告的長度。數百項微小的改變使得觀眾在YouTube上花費的時間增加了70%。這種深度強化學習技術可能會推動音樂產業向前發展，因為公司學會了如何根據流媒體數據向高潛力的粉絲做廣告和營銷。

3.自動化營銷工具

人工智慧演算法還可以幫助音樂行業人士通過檢查歌手和競爭對手的流模式來評估競爭。通過針對聽眾的常規流媒體習慣，專家們確定了每年都會為喜愛的歌手付費的粉絲規模。

例如，音樂營銷人員可以分解Rihanna（蕾哈娜）粉絲的人口統計數據、年齡範圍和典型的搜索模式。通過確定每一位歌手的聽眾群體的典型購買力，他們可以在廣告插播期間將如何、何時以及向誰進行營銷聯繫起來。

事實證明，自動營銷有助於識別真正的粉絲。然而，營銷策略會因歌手或類型而產生差異。由於粉絲的活動和模式因類型和參與程度而異，音樂唱片公司必須確定如何迎合每位藝術家的粉絲群。

人工智慧的數據驅動見解可以增強音樂行業與受眾群體的聯繫。隨著傳統向數字的轉變不斷，人工智慧可以為數字音樂價值鏈中的生產、搜索、交付和盈利提供動力。

隨著人工智慧的普及，音樂行業的專業人士需要像科技公司一樣發展，以最大限度地提高業內人士在音樂分發時代享受的利潤。在不久的將來，人工智慧支持的數據將簡化我們對音樂的訪問。

分享這篇文章

與同仁共同探討AI行業動向

往期文章

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！