Spotify Will Let Artists, Labels, Choose Which Songs to Promote in Radio, Autoplay

Spotify will soon test giving artists more of a say in how their music is discovered. Nesta experiência, artistas e gravadoras podem identificar músicas que são prioritárias para eles e o sistema Spotify irá adicionar esse sinal ao algoritmo que determina as sessões de escuta personalizada. Spotify aplicará inicialmente este serviço na Rádio e Autoplay, depois o expandirá para outras seções, dependendo do feedback.

A plataforma de streaming de música não cobrará uma taxa por este serviço, pois escreveu em um post de blog que quer que a ferramenta seja acessível aos artistas em qualquer estágio de sua carreira. Em vez disso, as gravadoras ou detentores de direitos serão obrigados a concordar em pagar uma taxa de royalties promocionais de gravação para os streams nas sessões de audição personalizada onde este serviço é fornecido. Spotify não mencionou o quanto a taxa será mais baixa.

“Acreditamos que nossas recomendações também devem ser informadas pelos artistas – suas prioridades e o que eles têm a dizer sobre suas músicas”, escreveu a empresa em seu post no blog. Se as músicas ressoarem com os ouvintes, serão tentadas em sessões similares, mas se não se apresentarem bem, Spotify disse que vai retirar as músicas do experimento.

Inicialmente, os artistas poderão colocar o foco em músicas específicas através das faixas Autoplay, que são as músicas que tocam depois de um usuário ter completado de ouvir uma playlist ou um álbum, e Spotify Radio, onde o aplicativo escolhe as músicas para o ouvinte baseado em um artista ou música escolhida pelo ouvinte.

Os artistas poderão priorizar músicas específicas – talvez um aniversário de álbum que estejam comemorando, uma música que eles estejam animados, ou um momento cultural que eles estejam vivenciando. O serviço de streaming de música esclareceu que não garantiria a colocação a etiquetas ou artistas e apenas recomendará música que pensa que os ouvintes vão querer ouvir.

Spotify disse que era capaz de fazer grandes recomendações personalizadas devido aos sistemas complexos e dinâmicos que consideram uma grande variedade de entradas sobre o que os ouvintes gostavam, referidos como sinais. Estes sinais são equilibrados em muitos caminhos possíveis para produzir uma saída, que é ‘a canção perfeita para o momento’. Os sinais incluem o que um usuário está ouvindo, qual música ele estava adicionando à sua lista de reprodução, a que hora do dia a música estava sendo ouvida, hábitos de audição de pessoas que têm gostos similares, e mais.

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