Spotifyは、ユーザープロンプトを担当させるプレイリストツールを試験的に導入している。パーソナライズされたマーケティングにとってそれが重要な理由は次のとおりです
Spotify はユーザーがアルゴリズムを操作するための新しい方法をテストしており、デジタル パーソナライゼーションにとって注目に値する瞬間です。と名付けられた「プロンプト付きプレイリスト」の機能は現在、ニュージーランドのプレミアム ユーザー向けにベータ版として提供されており、拡大する予定です。
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Spotify のプロンプト プレイリスト機能とは何ですか?
Prompted Playlists は、Spotify の AI を活用したリスニング体験の次のバージョンです。 Discover Weekly のような従来のアルゴリズム プレイリストとは異なり、この機能を使用すると、ユーザーは、希望に応じて具体的または広範囲に指定できる書面によるプロンプトを使用してプレイリストをガイドできます。
プレイリストの生成では、最近のアクティビティだけでなく、ユーザーのリスニング履歴全体が活用されます。これにより、リスナーの好みのプロファイルを完全に反映した、より深いパーソナライゼーションが可能になります。次に、Spotify の AI は、内部信号と外部世界の知識の両方を使用してプレイリストを構築します。
リスナーは AI に次のようなプロンプトを表示できます。
- 「エネルギーの高いポップとヒップホップを 5K で 30 分間走り、その後はメロウなトラックでクールダウン」
- 「過去 5 年間のトップアーティストの音楽ですが、まだ聴いたことのないディープカットだけです。」
- 「私の好みに合った今年最大の映画や番組の曲」
Spotify では、ユーザーがプレイリストを更新する頻度 (毎日、毎週など) を制御することもできます。各トラックには、そのトラックが選択された理由を説明する説明が含まれており、プレイリストがどのようにまとめられたかについての透明性が高まります。
ユーザー主導のアルゴリズムへの大きな移行
このアップデートは、よりアルゴリズムによる制御をユーザーの手に委ねるというテクノロジー業界の成長傾向の一環です。 Spotify では、コンテンツを受動的に推奨するのではなく、リスナーが自分の言葉とロジックを使用してエクスペリエンスを共同作成できるようになりました。
Instagram は最近、Reels ユーザーが見るものを形作る機能を追加しました。 Bluesky を使用すると、ユーザーは好みのアルゴリズムを完全に選択できます。 Spotify はプロンプト プレイリストによってその動きに加わり、パーソナライゼーションをさらに推し進めています。
Spotify の共同社長、CPO、CTO である Gustav Söderström 氏によると、これは Spotify がユーザーから学ぶだけでなく、ユーザーの意見に積極的に耳を傾ける新時代の到来を告げるものです。この枠組みは、プラットフォームがパーソナライゼーションを定義する方法が、受動的なトラッキングからインタラクティブなカスタマイズへと変化していることを示しています。
マーケターが知っておくべきこと
Spotify のプロンプト プレイリストは単なる楽しい機能ではありません。これらは、コンテンツ発見の仕組みと、アーティストやブランドが適切なリスナーの前にどのように登場するかについての戦略的変化を示しています。マーケティング担当者が理解すべきことは次のとおりです。
1. パーソナライズされた検出がよりユーザー主導になりつつある
マーケティング担当者は長い間、音楽やブランドのオーディオ コンテンツを表示するために厳選されたプレイリストに依存してきました。プロンプト プレイリストにより、プラットフォーム主導の推奨からユーザー定義の設定への移行が起こります。そのため、コンテンツを広範囲に配置するのは難しくなりますが、気分、アクティビティ、文化的傾向に基づいた新しいターゲティングの角度が開かれます。
戦略のヒント: ファンやリスナーに、ブランド、キャンペーン、または音楽に関連付けられたプロンプトを使用して独自のプレイリストを作成するよう促します。 「冬のキャンペーンの雰囲気にマッチする曲」または「アプリで深夜にコーディングするためのサウンドトラック」に沿って考えてください。
2. バックカタログの露出が増加する可能性がある
Spotify は視聴履歴と「ディープカット」に重点を置いており、古い曲に新たな命を吹き込んでいます。ユーザーが過去の音楽やトップ アーティストのあまり知られていない曲を要求した場合、適切にタグ付けされたコンテンツが関連するプレイリストに取り込まれる可能性があります。
戦略のヒント: 古いトラックまたはカタログ アイテムのタグ付け方法を再確認してください。コンテンツが見つけやすくなるように、プロンプトに一致する雰囲気、ジャンル、またはテーマを強調表示します。
3. メタデータは新たな最前線です
Spotify は曲が推奨される理由を説明するようになったため、AI による楽曲の解釈においてメタデータがより大きな役割を果たします。コンテキストや文化的関連性に結び付けられた説明的で豊富なデータは、インクルージョンに影響を与える可能性があります。
戦略のヒント: ディストリビューターまたはアーティスト チームと協力して、トラックのメタデータに気分、時代、ジャンル、または人気のあるユースケース (ワークアウト、リラックス、サウンドトラックなど) などの重要なシグナルが含まれていることを確認します。
4. 即時文化は独自のエコシステムになりつつある
迅速なエンジニアリングは、もはや ChatGPT だけのものではありません。ユーザーがより良いプレイリストを作成するために入力内容をフレーズ化する方法を学ぶにつれて、ブランドは音楽キャンペーン、コンテンツの発売、さらにはイベントに対して独自のプロンプト戦略を実験し始めるかもしれません。
戦略のヒント: 提案されたプロンプトに基づいてキャンペーンを構築します。たとえば、「Spotify にこれを入力します。雨の月曜日にぴったりの明るいエレクトロニック トラック」と入力し、その応答を通じて UGC を推進します。
プロンプト プレイリストは、プラットフォームのパーソナライゼーションに関する考え方の顕著な変化を表しています。ユーザーが何を望んでいるのかを予測するだけではありません。それは、プラットフォームに直接指示させて、結果を微調整することです。
マーケティング担当者にとってのポイントは単純です。パーソナライゼーションは単なるデータ分析ではなく、対話になりつつあります。プロンプト、メタデータ、キャンペーンとのタイアップなどを通じて、その会話に参加する創造的な方法を見つけたブランドは、AI が厳選したこの新しい環境で優位に立つことになります。
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