覆蓋音樂營銷！智能數(shù)據(jù)才是音樂行業(yè)最好的營銷手段

高層速讀:人工智能開始將音樂產(chǎn)業(yè)推向更復(fù)雜的領(lǐng)域，音樂專業(yè)人士可以利用多個維度的人工智能工具來實現(xiàn)利益的最大化，如受眾參與度、智能推薦、自動化營銷工具等。由人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)可以增強音樂與受眾之間的聯(lián)系，音樂也將從傳統(tǒng)向數(shù)字不斷轉(zhuǎn)變。

音樂產(chǎn)業(yè)正在通過人工智能產(chǎn)生一種新的節(jié)奏。人工智能正在徹底改變我們的洞察力和商業(yè)戰(zhàn)略，并逐漸調(diào)整我們在世界各地的工作、聯(lián)系、學(xué)習(xí)和娛樂方式。預(yù)計到2020年，人工智能將會成為一個價值700億美元的市場。

在音樂行業(yè)，新興的人工智能正在重新定義觀眾消費音樂內(nèi)容的方式。人工智能幫助音樂產(chǎn)業(yè)調(diào)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(yè)和歌迷之間的和諧互動，同時實現(xiàn)音樂行業(yè)的利潤最大化。音樂行業(yè)人士可以利用的最有效的營銷工具之一——機器學(xué)習(xí)來挖掘出消費者的數(shù)據(jù)。

像網(wǎng)易云音樂、蝦米音樂、Shazam和SoundHound這樣面向音樂和音頻的科技公司已經(jīng)使用人工智能技術(shù)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(wǎng)易云音樂的算法為例，基礎(chǔ)算法是協(xié)同過濾算法，該算法的預(yù)測標(biāo)準取決于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。這只是基于歌單進行過濾，另外還有基于用戶、基于內(nèi)容的算法過濾，以推薦更合適的歌曲。

人工智能開始將音樂產(chǎn)業(yè)推向更復(fù)雜的領(lǐng)域，以下是音樂行業(yè)專業(yè)人士應(yīng)該參考的三個機器學(xué)習(xí)方向。

1.受眾參與度

受眾參與數(shù)據(jù)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(yīng)。它可以顯示收藏數(shù)量、粉絲的變化以及每個付費者對歌曲的播放次數(shù)，所有這些都通過包含特定歌曲的保存或收藏數(shù)量進行校準。音樂行業(yè)人士可以使用這些可操作的參與數(shù)據(jù)來吸引更多的簽約藝人，從而接觸到更多的歌迷。音樂標(biāo)簽可以定位受眾并跟蹤模式，從而改善業(yè)務(wù)決策，同時刺激收入。

據(jù)高盛(GoldmanSachs)報告稱，到2030年底，流媒體服務(wù)將為音樂業(yè)務(wù)創(chuàng)造高達340億美元的收入。這些服務(wù)將同時產(chǎn)生一致和可信的數(shù)據(jù)來源，以提高對各種受眾的了解和推廣力度。

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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(yè)的專業(yè)人士已經(jīng)掌握了人工智能技術(shù)，該技術(shù)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，通過流媒體平臺上的原始參與數(shù)據(jù)來推廣藝術(shù)家，甚至可以按郵政編碼進行分段。

在谷歌大腦(GoogleBrain)人工智能部門的推動下，YouTube通過一系列微目標(biāo)改進了推薦功能。該公司利用用戶觀看視頻的次數(shù)和每人點擊視頻的次數(shù)創(chuàng)建了一種算法。很快，與時間長相關(guān)的高質(zhì)量視頻首先出現(xiàn)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(shù)被稱為“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”，可以更詳細、更有意義地了解觀眾。由于該技術(shù)為不同平臺確定了不同的視頻長度，因此它有助于刺激觀看時長的提高。

在音樂行業(yè)，專家們可以利用這個工具根據(jù)不同的平臺來確定廣告的長度。數(shù)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(xué)習(xí)技術(shù)可能會推動音樂產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展，因為公司學(xué)會了如何根據(jù)流媒體數(shù)據(jù)向高潛力的粉絲做廣告和營銷。

3.自動化營銷工具

人工智能算法還可以幫助音樂行業(yè)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(guī)流媒體習(xí)慣，專家們確定了每年都會為喜愛的歌手付費的粉絲規(guī)模。

例如，音樂營銷人員可以分解Rihanna（蕾哈娜）粉絲的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、年齡范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(lián)系起來。

事實證明，自動營銷有助于識別真正的粉絲。然而，營銷策略會因歌手或類型而產(chǎn)生差異。由于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(shù)家的粉絲群。

人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動見解可以增強音樂行業(yè)與受眾群體的聯(lián)系。隨著傳統(tǒng)向數(shù)字的轉(zhuǎn)變不斷，人工智能可以為數(shù)字音樂價值鏈中的生產(chǎn)、搜索、交付和盈利提供動力。

隨著人工智能的普及，音樂行業(yè)的專業(yè)人士需要像科技公司一樣發(fā)展，以最大限度地提高業(yè)內(nèi)人士在音樂分發(fā)時代享受的利潤。在不久的將來，人工智能支持的數(shù)據(jù)將簡化我們對音樂的訪問。

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