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(gè)維度的人工智能工具來實(shí)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(qiáng)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(jì)到2020年,人工智能將會成為一個(gè)價(jià)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(fèi)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(fèi)者的需求,以保持歌手、行業(yè)和歌迷之間的和諧互動,同時(shí)實(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)來挖掘出消費(fèi)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(zhǔn)取決于人與人之間相似的消費(fèi)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(jìn)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(gè)機(jī)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?cái)?shù)量、粉絲的變化以及每個(gè)付費(fèi)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?cái)?shù)量進(jìn)行校準(zhǔn)。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(shí)刺激收入。
據(jù)高盛(GoldmanSachs)報(bào)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(dá)340億美元的收入。這些服務(wù)將同時(shí)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。
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(gè)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(jìn)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(jìn)了推薦功能。該公司利用用戶觀看視頻的次數(shù)和每人點(diǎn)擊視頻的次數(shù)創(chuàng)建了一種算法。很快,與時(shí)間長相關(guān)的高質(zhì)量視頻首先出現(xiàn)在了用戶搜索隊(duì)列中。三年來,YouTube的播放率每年都可以增長50%。
谷歌的這項(xiàng)技術(shù)被稱為“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”,可以更詳細(xì)、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(shí)長的提高。
在音樂行業(yè),專家們可以利用這個(gè)工具根據(jù)不同的平臺來確定廣告的長度。數(shù)百項(xiàng)微小的改變使得觀眾在YouTube上花費(fèi)的時(shí)間增加了70%。這種深度強(qiáng)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?yàn)楣緦W(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(fèi)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(jì)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(shí)以及向誰進(jìn)行營銷聯(lián)系起來。
事實(shí)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(qiáng)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(jià)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(shí)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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