Как продвигать музыку с помощью ИИ
В 2025 году музыкальная индустрия подчинена алгоритмам: только на Spotify в месяц загружают больше 60 000 треков, и иначе познакомить пользователей со всем разнообразием музыки невозможно. Рекомендательные сервисы могут как сделать трек невидимым для слушателей, так и вывести его в топ чартов, обеспечив исполнителя быстрой славой и неплохими роялти. Например, ребята из SLAVA SKRIPKA месяцами продвигали трек «Сидим с бобром за столом» традиционными методами: сняли клип, выступили на ТВ, но хитом он стал после того, как к делу подключились алгоритмы стримингов и соцсетей. В этой статье разберем, как изучить рекомендательные системы и использовать их для продвижения музыки.
Как ИИ понимает музыку — и что с этим делать
ИИ работает с цифровыми параметрами музыки. Алгоритмы анализируют основные паттерны трека: темп, тональность, плотность аранжировки и даже «настроение трека» — можно ли считать его бодрым, веселым, спокойным или грустным, на основе его темпо-ритмических характеристик. По итогам анализа ИИ может присвоить теги, которые его характеризуют. В результате получается цифровой портрет трека, по которому его можно сравнивать с другими композициями.
Именно так работают алгоритмы Spotify, чтобы предлагать новинки целевой аудитории, даже если у исполнителя еще нет слушателей. Например, если ваш трек по цифровому «отпечатку» близок к песням, популярным среди поклонников инди-рока в Бразилии, алгоритм может включить его в тематические плейлисты для этой аудитории.
Чтобы поддержать свой трек на зарубежных стримингах, артист может использовать Discovery Mode. В этом режиме исполнители рекомендуют Spotify брать конкретный трек в автоматические плейлисты в первую очередь. Артисты отмечают, что алгоритм дает прирост к прослушиваниям на разных рынках до 30%. Если вовлеченность слушателей в треке растет, — например, они ставят его на повтор, лайкают или рекомендуют друзьям, — то он будет снова и снова попадать в рекомендации. Если нет — можно выбрать другие треки для продвижения и вновь поискать благодарную аудиторию для них.
Узнать, какие треки популярны в конкретном регионе, можно с помощью чартов — их готовит тот же Spotify, Shazam, YouTube Music, и, конечно же, Яндекс Музыка.
Зачем нужен подбор тегов для музыки
Не все стриминги и каталоги работают с музыкой на математическом уровне. Многие предлагают авторам самостоятельно разметить тегами композицию — отнести их к определенному жанру или настроению. Используя эти теги, сервисы будут рекомендовать трек пользователям, а также включать его в автоматически сформированные плейлисты. Правильно подобранные теги помогут сделать вашу музыку более видимой для окружающих и повысить шансы на то, что она окажется у аудитории, которая ее оценит.
Выбирать теги вручную рискованно: можно просто не угадать, направить алгоритмы на неправильную аудиторию и не получить свои прослушивания. Вместо этого можно призвать на помощь ИИ. Например, сервис Musiio использует нейросети, обученные на 10 млн треков, чтобы определять похожесть новой композиции на другие и присваивать ей соответствующие теги. Он работает схожим образом: создает математический «вектор» музыкальной композиции, сопоставляет с уже известными ему треками и назначает теги на их основе.
Собранные теги помогают заполнять питч-заявки при выходе на стриминги: например, их можно указать в качестве метаданных при загрузке трека на BandLink или на Яндекс Музыку. Их же можно использовать для генерации описания трека, если вы не готовы писать его вручную. Для этого можно воспользоваться любым чат-ботом — например GigaChat или DeepSeek и отправить запрос: «Сгенерируй описание трека для питчинга Spotify на основе тегов» и перечислить предложенные теги. Но не забывайте перепроверять описание: иногда нейросети подходят к задаче слишком творчески и используют весь арсенал штампов музыкальной журналистики.
К слову о питчинге: не стоит оставлять трек без обложки, даже если у вас нет подходящего изображения. Лучше сделать хоть что-то, чтобы помочь алгоритмам и пользователям узнавать о вас больше. Быстро справиться с этой задачей помогут нейрохудожники: например, встроенный в ChatGPT DALL·E, китайский Qwen Chat, Шедеврум или Midjourney. Если нет конкретных идей, можно начать с промта: «Сгенерируй обложку для музыкального трека в стиле [стиль изображения], которая передает настроение [настроение трека] и содержит образы [перечисление образов]». После можно оценить результат и скорректировать запрос, чтобы получить более подходящий визуал.
Лайфхаки для TikTok-продвижения музыки
Многие музыкальные тренды теперь формируются платформами с короткими видео и этим можно пользоваться. Если челленджи и коллаборации с популярными блогерами не входят в ваши планы, можно поэкспериментировать с ИИ-видео. Сервисы Runway или RenderNet могут создать реалистичное — или сюрреалистичное — видео на основе вашего текстового запроса.
Но недостаточно нарезать трек на 15-секундные хук-вставки и выкладывать их, чтобы узнать, какой станет виральным. Повысить шансы на успех можно с правильным мастерингом.
Например, TikTok-friendly треки отличаются от обычных большей воздушностью, без лишней компрессии и с более ярким верхним диапазоном. Последнее роднит их с K-pop — трендами: миксы с яркими высокими частотами и четко артикулированными средними частотами, а также яркими эффектами и бэк-вокалом, хорошо звучат на смартфонах. Это делает музыку более удобной для коротких видео. О том, как можно упростить мастеринг с помощью ИИ — в следующей статье.
Проект реализуется с использованием гранта Президента Российской Федерации, предоставленного Президентским фондом культурных инициатив.