音乐产业正在通过人工智能的工具学习新的节奏。人工智能正在革新洞察和商业策略，并对我们的工作、连接、学习和游戏方式进行微调。预计到2020年，人工智能将成为一个价值700亿美元的市场，它正在将传统做法转变为更可持续的数字领域。
　　在音乐行业，新兴的人工智能工具正在帮助重新编排观众消费音乐内容的方式。一个最有效的营销工具，行业专业人士可以利用的是通过人工智能机器学习挖掘的消费者数据。
　　在未来，ai驱动的数据可以帮助音乐产业调整其营销策略，提供改进的洞察力，以保持艺术家、行业和粉丝之间的和谐，同时最大化利润。
　　人工智能对音乐行业并不陌生。自从他们的应用推出以来，像Shazam和SoundHound这样的音频和音乐技术公司已经利用人工智能技术对大量的歌曲进行分析，使用光谱图来测量不同的频率。但是，对aiv数据的访问正开始将音乐产业转移到更为复杂的领域。
　　索尼音乐(Sony Music)和环球音乐集团(Universal Music Group)等主要唱片公司拥有大部分内容，以及流媒体服务和应用等消费平台的份额。虽然主要的唱片公司被授权访问消费者数据，但流媒体服务，如Spotify和YouTube，控制着人们如何消费音乐，因此，谁可以访问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，但他们从像Hive或Pledge music这样的直接到粉丝平台获取数据。然而，许多唱片行业的专业人士正在学习如何访问和分析新兴的数据工具，以帮助他们实现利润最大化。
　　以下是音乐行业专业人士应该使用的四种机器学习指标。
　　观众参与指标
　　参与数据提供了观众对新音乐流派、流行趋势、艺术家和歌曲的反应。它可以显示集合的数量、关注者的变化和每个支付人的游戏数量，所有这些都是通过包含特定歌曲的保存或集合的数量来校准的。来自音乐行业的专业人士可以使用这种可操作的订婚数据来吸引更多的签约艺术家的知名度，从而吸引更多的粉丝。音乐标签可以针对受众和跟踪模式来改进商业决策，同时刺激收入。
　　高盛报告称，到2030年，流媒体服务将为音乐业务创造340亿美元的收入。这些服务将同时生成一个持续可靠的数据来源，从而提高对不同受众群体的洞察力和影响力。
　　数据过滤器
　　音乐产业的每个细分市场都有特定的数据需求。像Spotify这样的流媒体服务使用过滤后的数据，将不付费的听众转换为付费用户。另一方面，一个主要的标签却有不同的运作方式。
　　一个标签的目标是创建过滤后的数据，帮助他们销售歌曲，并将平庸的粉丝变成忠实的超级粉丝。Spotify利用这一数据创建了自己的网站，这是一个微网站，用户可以在Spotify上看到他们在Spotify上收听的音乐人。对于唱片公司来说，这一做法将早期影迷的想法货币化。
　　最终，这些洞见被用来激励订阅者的成长，激发了粉丝们在职业生涯早期探索艺术家的欲望。行业玩家可以使用过滤器更好地设计他们的外展策略和内容来驱动竞争。其他行业的数据过滤技术的进步，可能有助于音乐产业对自身数据的分析。
　　YouTube和推荐引擎
　　与其他娱乐媒体一样，YouTube和推荐引擎改善了听众和艺术家之间的匹配。音乐行业的专业人士已经掌握了人工智能技术，该技术允许YouTube和其他推荐引擎以“收集率”和“每个用户重玩率”的形式，通过流媒体平台的原始数据来推广艺术家。
　　在谷歌大脑的AI部门的推动下，YouTube通过一系列微目标提高了其推荐功能。该公司利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个算法。很快，与长时间观看时间相关的高质量视频出现在搜索队列中。三年来，YouTube的收视率每年增长50%。
　　谷歌大脑通过加快速度的细微模式来学习。这项名为“无监督学习”的技术，可以让你更详细、更深入地了解观众。由于该技术为特定的平台确定了不同的视频长度，它帮助刺激了更高的观看时间。

　　在音乐行业，专家可以利用这个工具针对不同平台的广告长度。数以百计的微变化使得YouTube在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，因为公司会根据学习的流媒体数据，学习如何向高潜力的超级粉丝投放广告和市场。
　　自动化营销工具
　　人工智能算法也可以帮助音乐行业的专业人士通过研究艺术家和竞争对手的社会和流媒体模式来评估竞争。通过瞄准听众的常规流媒体习惯，专家们确定了那些保证每年都要花钱雇一个艺术家的超级粉丝。
　　例如，音乐营销人员可以打破蕾哈娜超级粉丝的人口统计、年龄范围和典型的搜索模式。通过针对每个艺术家的倾听人口的典型购买力，他们可以找出在广告时间里，谁和谁在广告时段的市场。
　　一个例子就是Syncspot创建的技术。这个公司创造了一个自动化的，交叉推广的工具，两个品牌联合起来。音乐节Coachella已经与品牌建立了合作关系，以刺激现金流。音乐行业的营销人员可以在一个点系统中对每个用户进行排名，该系统可以识别出与艺术家关系最密切的人。更个性化的内容，如VIP演唱会的门票促销，都被提供给最有价值的粉丝。

　　自动营销在识别真正的粉丝方面是有益的。然而，营销策略会因标签的艺术家或流派而异。由于粉丝的活动和模式因类型和参与度而异，音乐唱片公司必须确定如何迎合每位艺术家的粉丝基础。
　　人工智能的数据驱动的洞察力可以增强音乐产业与观众之间的联系。随着从传统向数字化的转变，Al可以在数字音乐价值链中为生产、搜索、交付和盈利能力提供动力。
　　随着人工智能成为中心舞台，音乐行业的专业人士将需要像科技公司一样发展，以最大化内部人士在音乐的物理分销时代所享有的利润。在不久的将来，启用人工智能的数据将简化我们对音乐的访问，并让我们继续跳舞。