想要打造「爆款」音樂及廣告？品牌透過 AI 精準掌握消費者品味

AI 正逐漸被各行各業廣泛運用於營運流程中，在行銷領域，從訂單至銷售環節，皆可對顧客的消費行為加以預測，也成為企業數位化的一大有力工具。而現在， AI 也可以預測消費者主觀偏好，包括對音樂以及廣告的喜好程度，透過這些 AI 所分析的數據，可事先判定歌曲或廣告的成效。

AI 藉觀察用戶行為，精準掌握每個人的音樂品味

在音樂串流平台上聽音樂時，即便用戶不主動點擊下一首歌曲，平台也會自動播放具相似的性質的歌曲推薦用戶聆聽，這即是 AI 透過分析聽眾的音樂品味，來達成精準的歌曲推薦。藉由蒐集用戶的行為，例如常聽的專輯或歌手等，以找出音樂品味相似的用戶，並將這些用戶點播的歌曲，在他們之間相互推薦。

另外，AI 的自然語言處理，可找出網路用戶常用什麼樣的單字來搜尋歌曲，以此來幫平台的音樂分類，並推薦在相同單字底下的歌曲給用戶。像串流平台 Spotify 即能精準預測到用戶對音樂的喜好，是源自於對用戶行為數據的充分運用。

除了透過蒐集點擊和搜尋行為，AI 也可藉歌曲回播的長度來預測用戶喜好。這對於像 Amazon 的 Alexa 等語音智慧助理有很大的幫助。在接收到用戶點歌的語音指令時，即便有許多首具同歌名的歌曲，Alexa 也得以精準預測出用戶想聽的那首歌曲。

分析構成歌曲的元素，AI 可預測出具備走紅潛力的歌曲

了解用戶喜好後，AI 可進一步預測歌曲走紅的機率。透過分析歌曲的組成元素，例如音樂的拍速（BPM)、節奏，以及歌曲可引起的情緒值（Valence）等，將元素與排行榜上的歌曲相互比較，具相似元素的歌曲，即具備較高的機會受聽眾喜愛。

音樂串流平台 Soundcloud 為了將這項預測技術融入至歌曲推薦的功能中，收購了 AI 預測公司 Musiio，其透過 AI 能快速檢視平台上高達 3 億首歌，分析其中的構成元素，如分析出具獨特性以及帶有力量的歌曲最受到歡迎等；接著，在尚不具知名度的歌曲中，找出有走紅機會的歌曲並推薦給用戶。

同為歌曲預測公司的 Hitwizard 也以相似的方法，將預測的準確度提升至 66%。協助唱片公司找新興音樂人的預測公司 Instrumental ，在一位 Spotify 上擁有超過 20 億次點閱率的歌手「Tones and I」走紅的兩個月前，先預測到她的成功。

不僅預測歌曲，AI 也可預測將走紅的歌手或音樂創作人。Spotify 在 3 月申請一項專利，透過 AI 找出哪些用戶時常播放新崛起歌手的歌曲，並蒐集他們所聽的其他歌手，由此判斷哪些音樂創作人將有機會走紅。

不過 AI 預測的方式也遭受了質疑，部分人認為音樂具有主觀性，若純粹以分析歌曲來預測聽眾喜好，其準確度不一定精準。因此 AI 預測未來的發展，將會朝著納入聽眾反應這一元素作為預測的參考值，像 Hitwizard 希望未來能將用戶在社群媒體上對不同音樂的回應與討論加入分析。

AI 透過廣告受試者情緒反應，提前知道廣告能否引起觀眾共鳴

如同音樂預測，廣告是否會受觀眾喜愛，也同樣可透過 AI 預先掌握成效。

情緒反應是觀眾對廣告留下深刻印象的重要的指標，因此廣告預測會藉由偵測受試者的臉部表情，將結果記錄於數據庫，即可對廣告影片進行 AI 運算，推測與成效相關的數據，例如廣告被快轉的機率、顧客看到廣告後採取行動的可能性等，在廣告上架之前，即可了解廣告是否能引起觀眾共鳴。

英國最受歡迎的廣告，是巧克力品牌 Cadbury 釋出的猩猩打鼓影片，但由於廣告內容不帶故事性，Cadburry 最初難以確定是否能吸引顧客，因此事先洽詢了廣告預測公司 System 1，並藉受試者情緒反應成功預測出該廣告將會有好的成效。另一間英國的廣告預測公司 Kantar，也專攻 AI 預測技術，讓企業可在 15 鐘內檢測出廣告的成效，方便企業在廣告的製作過程中，隨時找出可以改良的部分。

AI 對於顧客喜好程度的預測，可讓企業提前了解上架前的音樂與廣告是否具有成效，這將大幅省下企業成本，避免將過多成本花費在無效的歌曲和廣告上。

資料來源：TechCrunch、musiio、BBC、Kantar

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