用人工智慧篩選大數據 將是音樂行業最好的營銷工具

音樂產業正在通過人工智慧的工具學習新的節奏。人工智慧正在革新洞察和商業策略，並對我們的工作、連接、學習和遊戲方式進行微調。預計到2020年，人工智慧將成為一個價值700億美元的市場，它正在將傳統做法轉變為更可持續的數字領域。

在音樂行業，新興的人工智慧工具正在幫助重新編排觀眾消費音樂內容的方式。一個最有效的營銷工具，行業專業人士可以利用的是通過人工智慧機器學習挖掘的消費者數據。

在未來，ai驅動的數據可以幫助音樂產業調整其營銷策略，提供改進的洞察力，以保持藝術家、行業和粉絲之間的和諧，同時最大化利潤。

人工智慧對音樂行業並不陌生。自從他們的應用推出以來，像Shazam和SoundHound這樣的音頻和音樂技術公司已經利用人工智慧技術對大量的歌曲進行分析，使用光譜圖來測量不同的頻率。但是，對aiv數據的訪問正開始將音樂產業轉移到更為複雜的領域。

索尼音樂(Sony Music)和環球音樂集團(Universal Music Group)等主要唱片公司擁有大部分內容，以及流媒體服務和應用等消費平台的份額。雖然主要的唱片公司被授權訪問消費者數據，但流媒體服務，如Spotify和YouTube，控制著人們如何消費音樂，因此，誰可以訪問ai驅動的數據。

獨立藝術家擁有所有可用音樂內容的一小部分，但他們從像Hive或Pledge music這樣的直接到粉絲平台獲取數據。然而，許多唱片行業的專業人士正在學習如何訪問和分析新興的數據工具，以幫助他們實現利潤最大化。

以下是音樂行業專業人士應該使用的四種機器學習指標。

觀眾參與指標

參與數據提供了觀眾對新音樂流派、流行趨勢、藝術家和歌曲的反應。它可以顯示集合的數量、關注者的變化和每個支付人的遊戲數量，所有這些都是通過包含特定歌曲的保存或集合的數量來校準的。來自音樂行業的專業人士可以使用這種可操作的訂婚數據來吸引更多的簽約藝術家的知名度，從而吸引更多的粉絲。音樂標籤可以針對受眾和跟蹤模式來改進商業決策，同時刺激收入。

高盛報告稱，到2030年，流媒體服務將為音樂業務創造340億美元的收入。這些服務將同時生成一個持續可靠的數據來源，從而提高對不同受眾群體的洞察力和影響力。

數據過濾器

音樂產業的每個細分市場都有特定的數據需求。像Spotify這樣的流媒體服務使用過濾後的數據，將不付費的聽眾轉換為付費用戶。另一方面，一個主要的標籤卻有不同的運作方式。

一個標籤的目標是創建過濾後的數據，幫助他們銷售歌曲，並將平庸的粉絲變成忠實的超級粉絲。Spotify利用這一數據創建了自己的網站，這是一個微網站，用戶可以在Spotify上看到他們在Spotify上收聽的音樂人。對於唱片公司來說，這一做法將早期影迷的想法貨幣化。

最終，這些洞見被用來激勵訂閱者的成長，激發了粉絲們在職業生涯早期探索藝術家的慾望。行業玩家可以使用過濾器更好地設計他們的外展策略和內容來驅動競爭。其他行業的數據過濾技術的進步，可能有助於音樂產業對自身數據的分析。

YouTube和推薦引擎

與其他娛樂媒體一樣，YouTube和推薦引擎改善了聽眾和藝術家之間的匹配。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「收集率」和「每個用戶重玩率」的形式，通過流媒體平台的原始數據來推廣藝術家。

在谷歌大腦的AI部門的推動下，YouTube通過一系列微目標提高了其推薦功能。該公司利用用戶觀看視頻的次數和每個人的視頻點擊次數創建了一個演算法。很快，與長時間觀看時間相關的高質量視頻出現在搜索隊列中。三年來，YouTube的收視率每年增長50%。

谷歌大腦通過加快速度的細微模式來學習。這項名為「無監督學習」的技術，可以讓你更詳細、更深入地了解觀眾。由於該技術為特定的平台確定了不同的視頻長度，它幫助刺激了更高的觀看時間。

在音樂行業，專家可以利用這個工具針對不同平台的廣告長度。數以百計的微變化使得YouTube在網站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，因為公司會根據學習的流媒體數據，學習如何向高潛力的超級粉絲投放廣告和市場。

自動化營銷工具

人工智慧演算法也可以幫助音樂行業的專業人士通過研究藝術家和競爭對手的社會和流媒體模式來評估競爭。通過瞄準聽眾的常規流媒體習慣，專家們確定了那些保證每年都要花錢雇一個藝術家的超級粉絲。

例如，音樂營銷人員可以打破蕾哈娜超級粉絲的人口統計、年齡範圍和典型的搜索模式。通過針對每個藝術家的傾聽人口的典型購買力，他們可以找出在廣告時間裡，誰和誰在廣告時段的市場。

一個例子就是Syncspot創建的技術。這個公司創造了一個自動化的，交叉推廣的工具，兩個品牌聯合起來。音樂節Coachella已經與品牌建立了合作關係，以刺激現金流。音樂行業的營銷人員可以在一個點系統中對每個用戶進行排名，該系統可以識別出與藝術家關係最密切的人。更個性化的內容，如VIP演唱會的門票促銷，都被提供給最有價值的粉絲。

自動營銷在識別真正的粉絲方面是有益的。然而，營銷策略會因標籤的藝術家或流派而異。由於粉絲的活動和模式因類型和參與度而異，音樂唱片公司必須確定如何迎合每位藝術家的粉絲基礎。

人工智慧的數據驅動的洞察力可以增強音樂產業與觀眾之間的聯繫。隨著從傳統向數字化的轉變，Al可以在數字音樂價值鏈中為生產、搜索、交付和盈利能力提供動力。

隨著人工智慧成為中心舞台，音樂行業的專業人士將需要像科技公司一樣發展，以最大化內部人士在音樂的物理分銷時代所享有的利潤。在不久的將來，啟用人工智慧的數據將簡化我們對音樂的訪問，並讓我們繼續跳舞。

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