&quot|Spotify内测"花钱推歌"功能,能真正帮到音乐人吗?

_原题为 Spotify内测"花钱推歌"功能 , 能真正帮到音乐人吗?
作者 | 王榨沙 编辑 | 范志辉
11月2日 , Spotify宣布将推出新功能"发现模式"(Discovery Mode) 。 借助该功能 , 音乐人和唱片公司可以标注出对他们而言具备优先级的作品 , 这些标注将被计入Spotify的算法系统 , 这些作品将更有可能被优先推荐给特定用户 。
值得注意的是 , "发现模式"是一项对音乐人和唱片公司有偿推广的功能 , 也就是说 , 该功能本质上就是让版权持有者花钱为自己的作品买推广 。
【"|Spotify内测"花钱推歌"功能,能真正帮到音乐人吗?】目前 , "发现模式"还处于试验阶段 , Spotify没有明确表明该功能何时将成为艺术家和唱片公司可使用的永久性工具 。 Spotify产品营销负责人Lamb表示 , 公司会先进行小规模试点 , 并通过分析数据进行谨慎的决策 。
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对于这项新功能 , 很多与音乐行业相关的个人与组织纷纷对该功能表示反对 , 认为这种方式会破坏算法的公平性 , 让缺乏预算的底层音乐人更加没有走红的可能 。
作为国际音乐流媒体巨头 , Spotify这两年在广告业务上动作频频 , 此次又推出"花钱推歌"新功能 , 是出于怎样的考虑?这一功能对版权持有者们来说 , 到底是好是坏?
一种更民主和公平的"花钱推歌"方式 据Spotify在博中透露 , 为确保艺术家在其职业生涯的任何阶段都可以使用"发现模式" , 该功能不需要任何前期预算 。 取而代之 , 当艺术家/唱片公司选择使用"发现模式"来优先推荐歌曲时 , 他们将默认同意该歌曲在这些个性化播放中以较低的录制版权费率授权 。
Spotify产品营销负责人Lamb表示 , 这样的收费方式可以消除该功能的使用门槛 , 使之变得更加"易于使用 , 民主和公平" 。 所以 , 音乐人即使现在没钱 , 也可以使用"发现模式"功能 , 因为平台方挣的是你的歌被播放之后产生的收益 。
作为一项处于试验阶段的功能 , "发现模式"将仅被用在Spotify的Autoplay(自动播放歌曲)和Radio(电台)这两个板块中 。
Autoplay选项被打开后 , 不论你刚播完专辑还是歌单 , 它都会自动往后播放算法推荐给你的歌曲 , 让你的耳边一直有音乐 。
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和Autoplay相似 , Radio也可以"傻瓜式"地帮你发现新歌曲 。 在Spotify中 , 不论是单曲、专辑、歌手、歌单 , 你都可以对它们创建电台 , 系统就会根据创建的来源 , 自动生成一堆相似风格的歌曲 。
Spotify称 , 之所以先用这两个板块当做"发现模式"的试验田 , 是因为喜欢使用Autoplay和Radio的听众十分热衷于探索新音乐 。
这里需要介绍一下Spotify的其他个性化推荐板块 , 除了Autoplay和Radio之外 , Spotify还有主题各异的歌单 , 这些歌单中的曲目每隔一段时间就会有所变化 , 用户可以根据自己的喜好在不同的歌单中发现音乐 。
其中 , 比较有名歌单的是Discover Weekly , 顾名思义 , 这个歌单每周更新一次 , 会根据用户的听歌习惯推送30首此前没听过的音乐 。 除此之外 , 还有很有特色的歌单 , 叫做Fresh Finds , 这个歌单抓取网络上50000名音乐KOL的喜好 , 由Spotify的员工分门别类进行整理 , 最后推送给用户 。 与Discover Weekly相比 , Fresh Finds上的歌曲经过了一批音乐达人的过滤 , 在品质上更适合在对于听歌这件事有一定追求的用户 。
据悉 , 在试验阶段积累了一定经验之后 , Spotify可能会将"发现模式"应用到更多的版块中去 。
Spotify的如意算盘:帮音乐人挣钱 , 增加平台收入 Spotify的主要矛盾 , 是用户日益增长的听好歌的需要与公司盈利困难之间的矛盾 。
根据MBW今年5月的报道 , Spotify在过去十年中的累计年度净亏损总计达26.2亿欧元 。
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在不久之前公布的Q3财报中 , 第三季度亏损额为4000万欧元(4600万美元) , 而2020年的前三季度 , Spotify的净亏损总额为4.56亿欧元(合5.08亿美元) , 税前亏损为5.3亿欧元(合5.9亿美元) 。
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作为一家流媒体巨头 , Spotify的营收渠道十分单一 , 超过90%营收都来自订阅用户的会员费 , 其余便是平台的广告费收入 。 今年第三季度 , Spotify的付费订阅收入增速进一步放缓 , 结合多个季度来看 , 付费订阅收入的同比增速已处于下行趋势 。
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广告收入同样不乐观 , 虽然在疫情影响过后 , Spotify的广告收入有了较大提升 , 但增速仍比去年同期降低11% 。


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