覆蓋音樂(lè)營(yíng)銷(xiāo)！智能數(shù)據(jù)才是音樂(lè)行業(yè)最好的營(yíng)銷(xiāo)手段

高層速讀:人工智能開(kāi)始將音樂(lè)產(chǎn)業(yè)推向更復(fù)雜的領(lǐng)域，音樂(lè)專(zhuān)業(yè)人士可以利用多個(gè)維度的人工智能工具來(lái)實(shí)現(xiàn)利益的最大化，如受眾參與度、智能推薦、自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)工具等。由人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)可以增強(qiáng)音樂(lè)與受眾之間的聯(lián)系，音樂(lè)也將從傳統(tǒng)向數(shù)字不斷轉(zhuǎn)變。

音樂(lè)產(chǎn)業(yè)正在通過(guò)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?cè)谑澜绺鞯氐墓ぷ?、?lián)系、學(xué)習(xí)和娛樂(lè)方式。預(yù)計(jì)到2020年，人工智能將會(huì)成為一個(gè)價(jià)值700億美元的市場(chǎng)。

在音樂(lè)行業(yè)，新興的人工智能正在重新定義觀眾消費(fèi)音樂(lè)內(nèi)容的方式。人工智能幫助音樂(lè)產(chǎn)業(yè)調(diào)整其營(yíng)銷(xiāo)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(dòng)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)音樂(lè)行業(yè)的利潤(rùn)最大化。音樂(lè)行業(yè)人士可以利用的最有效的營(yíng)銷(xiāo)工具之一——機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)挖掘出消費(fèi)者的數(shù)據(jù)。

像網(wǎng)易云音樂(lè)、蝦米音樂(lè)、Shazam和SoundHound這樣面向音樂(lè)和音頻的科技公司已經(jīng)使用人工智能技術(shù)來(lái)分析大量的歌曲，使用頻譜圖來(lái)測(cè)量不同的播放頻率。

以網(wǎng)易云音樂(lè)的算法為例，基礎(chǔ)算法是協(xié)同過(guò)濾算法，該算法的預(yù)測(cè)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(guò)濾，另外還有基于用戶(hù)、基于內(nèi)容的算法過(guò)濾，以推薦更合適的歌曲。

人工智能開(kāi)始將音樂(lè)產(chǎn)業(yè)推向更復(fù)雜的領(lǐng)域，以下是音樂(lè)行業(yè)專(zhuān)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(shuō)明觀眾對(duì)新的音樂(lè)類(lèi)型、趨勢(shì)、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(duì)歌曲的播放次數(shù)，所有這些都通過(guò)包含特定歌曲的保存或收藏?cái)?shù)量進(jìn)行校準(zhǔn)。音樂(lè)行業(yè)人士可以使用這些可操作的參與數(shù)據(jù)來(lái)吸引更多的簽約藝人，從而接觸到更多的歌迷。音樂(lè)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(chēng)，到2030年底，流媒體服務(wù)將為音樂(lè)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(lái)源，以提高對(duì)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(lè)媒體一樣，YouTube和推薦引擎提高了聽(tīng)眾和歌手之間的匹配度。音樂(lè)行業(yè)的專(zhuān)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(hù)的回放率”的形式，通過(guò)流媒體平臺(tái)上的原始參與數(shù)據(jù)來(lái)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(mén)的推動(dòng)下，YouTube通過(guò)一系列微目標(biāo)改進(jìn)了推薦功能。該公司利用用戶(hù)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(zhǎng)相關(guān)的高質(zhì)量視頻首先出現(xiàn)在了用戶(hù)搜索隊(duì)列中。三年來(lái)，YouTube的播放率每年都可以增長(zhǎng)50%。

谷歌的這項(xiàng)技術(shù)被稱(chēng)為“無(wú)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(tái)確定了不同的視頻長(zhǎng)度，因此它有助于刺激觀看時(shí)長(zhǎng)的提高。

在音樂(lè)行業(yè)，專(zhuān)家們可以利用這個(gè)工具根據(jù)不同的平臺(tái)來(lái)確定廣告的長(zhǎng)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(huì)推動(dòng)音樂(lè)產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展，因?yàn)楣緦W(xué)會(huì)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(yíng)銷(xiāo)。

3.自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)工具

人工智能算法還可以幫助音樂(lè)行業(yè)人士通過(guò)檢查歌手和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的流模式來(lái)評(píng)估競(jìng)爭(zhēng)。通過(guò)針對(duì)聽(tīng)眾的常規(guī)流媒體習(xí)慣，專(zhuān)家們確定了每年都會(huì)為喜愛(ài)的歌手付費(fèi)的粉絲規(guī)模。

例如，音樂(lè)營(yíng)銷(xiāo)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(guò)確定每一位歌手的聽(tīng)眾群體的典型購(gòu)買(mǎi)力，他們可以在廣告插播期間將如何、何時(shí)以及向誰(shuí)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)聯(lián)系起來(lái)。

事實(shí)證明，自動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)有助于識(shí)別真正的粉絲。然而，營(yíng)銷(xiāo)策略會(huì)因歌手或類(lèi)型而產(chǎn)生差異。由于粉絲的活動(dòng)和模式因類(lèi)型和參與程度而異，音樂(lè)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(dòng)見(jiàn)解可以增強(qiáng)音樂(lè)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(lè)價(jià)值鏈中的生產(chǎn)、搜索、交付和盈利提供動(dòng)力。

隨著人工智能的普及，音樂(lè)行業(yè)的專(zhuān)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(lè)分發(fā)時(shí)代享受的利潤(rùn)。在不久的將來(lái)，人工智能支持的數(shù)據(jù)將簡(jiǎn)化我們對(duì)音樂(lè)的訪問(wèn)。

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