全球流媒體「智能升級」大勢下,蝦米音樂拉動行業增量的兩大關鍵詞是什麼?

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  • 作者: 音樂地圖
  • 全球流媒體「智能升級」大勢下,蝦米音樂拉動行業增量的兩大關鍵詞是什麼?

      201905/0110:41

    ◎音樂串流媒體已是行業潮流,但無論是付費訂閱還是廣告支持的串流媒體,增長速度都已開始減緩。全球音樂串流媒體的發展重心將不再是以版權和拓展新用戶為單一標準,以個性化推薦為核心的一系列平台體驗與服務滿足愈加分眾的用戶群體才是當前的重中之重。Spotify在3年前收購Seed Scientific音樂數據公司,完善了歌曲內容推薦及定位特定粉絲群等服務的數據支撐;次年收購用戶分析初創公司Preact,加強了對用戶的訂閱、註冊和更新等行為的觀察能力;2017年收購音頻檢測技術公司Sonalytic,不僅可以識別歌曲、追踪被用作remix素材的音樂,還可幫助用戶完善私人歌單。Apple Music、SoundCloud等其他串流媒體也同樣在積極佈局自身的智能升級,以提升為用戶提供內容質量和歌曲推薦匹配度的實力。

    ◎然而由推薦算法驅動的服務帶來的用戶「信息繭房」問題也引起關注,中國各家音樂串流媒體在此方面也積極的探索,其中蝦米音樂的表現尤為突出。蝦米音樂很早就開始在智能方面進行前瞻性佈局,近幾年也加速研發AI智能推薦功能,比如當前的AI電台將「為用戶推薦喜愛的內容」和「為用戶提供更多音樂拓展」的功能設立成「猜你喜歡」和「聽見不同」的專門模塊,用戶根據自身的習慣選擇「保守」、「適中」、「激烈」等不同程度,接收來自系統的智能推薦。在近兩年與阿里雲聯合主辦的中國首個黑科技音樂節雲棲·蝦米音樂節中,也通過現場AI作曲、3D mapping等體驗,對用戶更好地參與、體驗音樂做積極的引導。

    ◎近期蝦米音樂的前後端均在推薦功能的智能化上進行了再度升級。後端方面,不僅對用戶的實時行為進行建模,使得模型更能及時的捕捉到用戶當前的興趣所在,還升級了推薦算法,可以讓AI更深刻的理解用戶的行為,發現用戶偏好,從而獲得更精準的推薦。前端則外化放大AI精準推薦,目前界面上除了每日30首、AI電台之外,首頁無限下拉的feeds流更是基於用戶的音樂行為,每個人的推薦頁面都成為個性化的專屬定制,從歌曲到視頻,從看點文章到歌單,用戶的選擇得到了進一步擴展,獲取更新鮮和精準內容的通道也已經進一步完善。

    詳細全文:

    音樂流媒體成為行業潮流早已經是普遍共識,其增長速度之快仍是行業持續的驚喜之一。不過雖然音樂流媒體在如今音樂產業中的地位如日中天,但是,無論是流媒體付費訂閱服務還是廣告支持的流媒體,增長速度都已經開始減緩。全球音樂流媒體的發展重心,將不再是以版權和拓展新用戶為單一標準,以個性化推薦為核心的一系列平台體驗與服務,能否滿足愈加分眾的用戶群體,顯然才是當前的重中之重。

    談到平台音樂推薦功能及個性化服務的探索,國際音樂流媒體巨頭Spotify在2015年6月就收購了音樂數據公司Seed Scientific,完善了平台歌曲內容推薦及定位特定粉絲群等服務的數據支撐;次年Spotify還收購了用戶分析初創公司Preact,加強了自身對用戶的訂閱、註冊和更新等行為的觀察能力。2017年3月又收購了英國音頻檢測技術公司Sonalytic,該公司不僅可以識別歌曲本身,還能追踪那些被用作remix素材的音樂部分,Sonalytic獨特的算法還可以幫助用戶完善私人歌單,這都是對Spotify非常利好的功能。值得注意的是,在完成對Sonalytic的收購後,Spotify並沒有放緩自身優化音樂搜索和推薦音樂的腳步,5月份收購了法國音樂推薦創業公司Niland的團隊和技術,以增強自己在音樂推薦和發現方面的功能。

    不僅僅是Spotify,其他流媒體平台也同樣在積極佈局自身的智能升級,以提升為用戶提供內容質量和歌曲推薦匹配度的實力。去年蘋果正式完成了對音樂識別應用Shazam的收購,這筆投資顯然對蘋果及Apple Music都至關重要,不僅可以直接提升Apple Music的內容發現功能,幫助蘋果圍繞其歌單開發更智能的算法,還可以為蘋果提供用戶搜索歌曲時產生的數據,從而提高Apple Music為用戶推薦新內容的質量。不僅如此,2018年10月Apple還以不到1億美元的價格完成了對音樂分析公司Asaii的全資收購,繼續提升自己的智能推薦服務水平。SoundCloud也同樣有所動作,去年9月SoundCloud推出了基於用戶播放記錄以及分享數據的個性化定制歌單的功能,每週一更新一次。這和Spotify中Discover Weekly的智能推薦歌單功能很相似。而SoundCloud宣稱這將會比其他音樂平台的定制歌單囊括更多的個性化創作人的作品。

    可以看到的是,各大音樂流媒體服務商,在大數據、智能推薦等功能上都有著各自的佈局,側重個性化推薦以滿足消費分眾的情況,在近幾年儼然已經成為全球流媒體的發展潮流。在愈發重視科技和智能力量的全球流媒體發展大背景下,各家流媒體均陸續推出並不斷改良自身的個性化推薦算法,便是行業整體進步的表現之一。然而,隨著人工智能時代的到來,由推薦算法驅動的服務帶來的用戶「信息繭房」問題,也同時引起了行業內外的高度關注。如何在產品體驗上不僅僅做到迎合用戶口味,而盡量避免歌單等內容的集中化,讓用戶能夠享受更加豐富的內容,在音樂品味上得到成長,顯然是各平台需要邁過去的一步。在此方面,國內各家音樂流媒體也的確均在做著積極的探索,其中蝦米音樂的表現尤為突出。

    早期受大量文藝青年青睞的蝦米音樂就已經開始在智能方面進行前瞻性的佈局。比如2009年就曾上線了每日歌曲推薦功能,通過大數據分析,自動為用戶推薦符合相似口味的歌曲。近幾年蝦米音樂也持續潛心探索,加速研發AI智能推薦功能的步伐。從2017年開始在此方向上繼續增加投入,比如當前的AI電台就將「為用戶推薦喜愛的內容」和「為用戶提供更多音樂拓展」的功能設立成為「猜你喜歡」和「聽見不同」的專門模塊,用戶根據自身的習慣選擇「保守」、「適中」、「激烈」等不同程度的嘗試,接收來自系統的智能推薦。配合線上推薦功能的升級,蝦米音樂在智能推薦理念的傳遞上也進行了有趣的線下嘗試。近兩年與阿里雲聯合主辦的國內首個黑科技音樂節—雲棲·蝦米音樂節,不僅填補了國內科技音樂節的空白,也通過現場AI作曲、3D mapping等體驗,在場景中對用戶更好地參與音樂、體驗音樂做了積極的引導。

    近期,「推薦」二字在蝦米音樂平台上又向前走了一步,前後端均在推薦功能的智能化上進行了再度升級。後端方面,不僅對用戶的實時行為進行建模,使得模型更能及時的捕捉到用戶當前的興趣所在,還升級了推薦算法,可以讓AI更深刻的理解用戶的行為,識別用戶意圖,發現用戶偏好,從而獲得更精準的推薦。前端則外化放大AI精準推薦,目前界面上除了每日30首、AI電台之外,首頁無限下拉的feeds流更是基於用戶的音樂行為,每個人的推薦頁面都成為個性化的專屬定制,從歌曲到視頻,從看點文章到歌單,用戶的選擇得到了進一步擴展,獲取更新鮮和精準內容的通道也已經進一步完善。

    目前,音樂內容分眾化的趨勢在行業中的體現已經愈發深刻,平台提供更加個性化的定制內容是必然選擇,這不僅不再是單純地滿足每個用戶獨特的音樂審美需要,也為音樂人、音樂內容找到自己精準的受眾用戶客觀上起到了積極的推動作用,從長遠來看,這在一定程度上對於激發行業活力也具有重要意義。一直以來,在流媒體平台上音樂人和歌曲本身始終是最被放大的內容,在他們背後,支撐整個行業的信息往往會被忽略。不過,就是因為對行業上各個鏈條的重視,蝦米音樂一直憑藉專業性享有「音樂圖書館」的美譽。區別於其他競品,近期蝦米音樂又在當前的曲庫中加入了地域特色、頒獎禮、廠牌等信息,進一步體現了自身一直在整合音樂行業所付出的努力。據蝦米音樂的官方數據顯示,目前樂庫專業內容已經打透,1000+的曲風流派詳情已經關聯了更多專業音樂知識和內容,構建了更全面的音樂知識體系構建,從而打通了音樂的橫縱切面。

    配合樂庫信息的更新,蝦米音樂的播放器也隨即進行了改版,用戶向右滑即可看到歌曲信息介紹,包括歌手、編曲、作曲等製作信息和曲風流派等專業信息,同時也能瀏覽與這首歌相關的有趣內容,如MV、專輯、相關歌單、文章等。而播放器向左滑,用戶也可以在互動評論區分享自己的觀點,與其他用戶進行互動。不僅如此,蝦米音樂提升音頻品質,經過蝦米算法團隊的驗證,在標準和高品質音頻文件壓縮時,相同碼率aac的壓縮方式相比mp3可以保存更多的音頻信息,蘋果公司的音樂服務也採取了類似的音頻壓縮技術。這意味著用戶可以聽到比原來更優品質的音樂。 綜上來看,蝦米音樂在「推薦」和「專業」方面均有所升級,在依託於阿里技術和生態資源的基礎上,憑藉自身的產品優勢,在構建自己特性的音樂生態上,蝦米音樂顯然保持了非常好的持續性。

    隨著全球音樂流媒體進入新的發展階段,版權注定將不再唯一的重心,「推薦」和「專業」不僅是蝦米音樂的發展重點,也同樣將成為未來流媒體行業的兩大關鍵詞。如何抓住科技的力量實現產品智能升級,從而把音樂內容向用戶進行更為精準和匹配的輸送,滿足用戶更多的個性化產品體驗需求以及音樂消費需求,從而將音樂內容與用戶建立更為緊密的聯繫,激發更多的價值和可能,將是各大流媒體平台未來繼續探索的方向。

     

    中國音樂財經

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