音乐行业正在通过人工智能的手段学习新的节奏。人工智能正在革新洞察力和商业策略，并微调我们在世界各地的工作，联系，学习和玩耍的方式。预计到2020年将成为700亿美元的市场，AI正在将传统做法转向更可持续的数字领域。
在音乐行业，新兴的AI工具正在帮助重新调整受众消费音乐内容的方式。行业专家可以利用的最有效的营销工具之一是通过AI机器学习来挖掘消费者数据。
未来，人工智能驱动的数据可以帮助音乐行业调整其营销策略，提供更好的见解，以保持艺术家，行业和粉丝之间的和谐 - 同时最大化利润。
AI对音乐行业并不陌生。自他们开发了应用程序以来，音频和面向音乐的科技公司，如Shazam和SoundHound都利用AI技术来分析大量歌曲目录，并使用频谱图来测量各种频率。但是，接入支持人工智能的数据开始将音乐行业转变为更复杂的领域。
主要唱片公司如索尼音乐和环球音乐集团拥有大部分内容，以及流媒体服务和应用程序等消费者平台的份额。虽然主要唱片公司被授予访问消费者数据的权利，但Spotify和YouTube等流媒体服务控制着人们如何使用音乐，以及谁能够访问AI驱动的数据。
独立艺术家拥有所有可用音乐内容的一小部分，但他们从Hive或Pledge Music等直接到粉丝平台获取数据。然而，许多录音行业专业人员正在学习如何访问和分析新兴的数据工具，以帮助实现利润最大化。
以下是音乐行业专业人士应该使用的四种机器学习指标：
1. 受众群体参与度指标
参与数据提供了有关观众如何响应新音乐流派，趋势，艺术家和歌曲的深入见解。它可以显示收藏数量，追随者的变化以及每个付款人的*放播**次数，所有这些都通过包含特定歌曲的保存或收藏数量进行校准。来自整个音乐行业的专业人士可以使用这一可操作的参与数据来吸引已签名艺术家，从而吸引更多粉丝。音乐标签可以定位受众并跟踪模式，从而改善业务决策，同时刺激收入。
高盛公司报告称，到2030年，流媒体服务将为音乐业务创造340亿美元的收入。这些服务将同时产生一致和可靠的数据来源，从而提高对各种受众人口统计的洞察力和推广力度。
2. 数据过滤器
音乐行业的每个小众都有特定的数据需求。像Spotify这样的流媒体服务使用过滤数据将非付费听众转换为付费用户。另一方面，一个主要标签的运作方式不同。
一个标签的目标是创建过滤数据，可以帮助他们销售歌曲，并将平庸的粉丝变成专用超级粉丝。 Spotify通过创建Found Them First这一微型网站来挖掘这些数据，该网站允许用户在Spotify流行之前查看他们收听的音乐家。对于标签来说，这可以为早期粉丝群体带来收益。
最终，这些见解被用于激励用户增长，推动粉丝在职业生涯早期探索艺术家的愿望。行业参与者可以使用过滤器来更好地设计他们的推广策略和内容来推动竞争。其他领域的数据过滤技术进步可能有助于音乐行业推进对其自身数据的分析。
3. YouTube和推荐引擎
与其他娱乐媒体一起，YouTube和推荐引擎可以改善听众与艺术家之间的匹配。音乐行业的专业人士已经掌握了AI技术，它允许YouTube和其他推荐引擎通过流式*放播**平台的原始参与数据以“收藏率”和“每位用户的*放播**速度”的形式宣传艺术家，甚至按邮政编码的形式。
在Google Brain的AI部门的推动下，YouTube通过一系列微型目标改进了其推荐能力。该公司使用用户观看视频的次数和每个人的视频点击次数创建了一种算法。很快，与长时间观看时间相关的质量更高的视频首先出现在搜索队列中。三年来，YouTube每年的收视率增长了50％。
Google Brain以加速的速度学习微妙的模式。这项技术被称为无监督学习，可以更详细地了解观众。由于该技术确定了针对特定平台的不同视频长度，它有助于激发更高的观看时间。
在音乐行业，专家可以利用此工具根据不同的平台定位广告长度。数百项微小更改让YouTube在该网站上花费的时间增加了70％。这种深度强化学习技术可能会推动音乐产业向前发展，因为公司学习如何根据学习的流媒体数据向高潜力超级粉丝做广告和营销。
4. 自动化的营销工具
人工智能算法还可以帮助音乐行业专业人士通过检查艺术家和竞争标签的社交和流式模式来评估竞争对手。通过针对听众定期的流媒体习惯，专家们会确定每年保证为艺术家花钱的超级粉丝的规模。
例如，音乐营销人员可以分解Rihanna superfans的人口统计数据，年龄范围和典型搜索模式。通过确定每位艺术家的听众人口的典型购买力，他们可以在广告休息期间关联如何，何时以及如何推销。
Syncspot创建的技术就是一个例子。该公司已经创建了一个自动化的交叉促销工具，两个品牌联手合作。音乐节Coachella已经利用与品牌的合作来刺激现金流。音乐行业营销人员可以对每个用户进行排名，以确定与艺术家最相关的人。更多个性化的内容，例如贵宾演唱会门票促销活动，将被提供给最有价值的粉丝。
自动化营销证明有助于识别真正的粉丝。但是，营销策略会因标签的艺术家或流派而有所不同。由于粉丝的活动和模式因类型和参与程度而异，音乐唱片公司必须确定如何迎合每位艺术家的粉丝群。
AI的数据驱动见解可以增强音乐行业与受众群体的联系。随着传统向数字的转变不断，艾尔可以为数字音乐价值链中的生产，搜索，交付和盈利提供动力。
随着人工智能处于中心舞台，音乐行业的专业人士需要像科技公司一样发展，以最大限度地提高业内人士在音乐分发时代享受的利润。在不久的将来，AI支持的数据将简化我们对音乐的访问。