Spotify的1億首「歌海」中,華語音樂怎麼讓你聽到?亞洲區音樂總監拆解兩大武器
Spotify的1億首「歌海」中,華語音樂怎麼讓你聽到?亞洲區音樂總監拆解兩大武器

與每一天都會打開的音樂播放器Spotify不同,Spotify作為一家企業鮮少在台灣公開發言。數字成績是Spotify最強力的聲音,歌曲庫超過1億首、500萬個podcast節目,並在全球184個市場提供服務,擁有5.15億月活躍用戶、2.1億付費訂戶。

儘管無法透露台灣的用戶數字,但根據文策院推出的《2021年臺灣文化內容消費趨勢調查報告》指出,台灣人付費的音樂串流品牌前3名分別為:KKBOX、Spotify與YouTube Music,Spotify在台灣坐二望一。

在音樂典禮金曲獎前,Spotify亞洲區音樂總監Kossy Ng來到台灣,也同時接受《數位時代》採訪,(試圖)展示Spotify對於華語音樂與創作人的重視。

武器一:各種「播放清單」是出路?

自2014年起,華語流行音樂的播放量每年平均成長44%,在2022年被播放了超過50億次。也許不如K-Pop在全球的熱門,成長的態勢也不一定比的上Afrobeat(非洲節奏),但還是有一定的基本盤。

Spotify提供了一種更方便聆聽音樂的方式,連帶的就是消除了資訊落差,華語音樂必須在1億首音樂中嘗試脫穎而出,亦或是淹沒。

「競爭的確增加了,但機會也不一樣了。」Kossy Ng說,「我們看到的現象是,愈來愈多音樂創作者非常擅長跨市場的合作。」她以入圍本屆金曲獎最佳新人獎的LÜCY為例,在單曲〈OH HEY〉中與日本搖滾樂團羊文学合作,就有機會跨海打中日本聽眾的心,也會收錄在Spotify於日本當地的播放清單中。

Spotify Radar新勢力
各種不同的歌單,都是音樂創作者被看見的機會,如「Radar新勢力」就是Spotify官方製作,內含眾多潛力新秀的歌單。
圖/ Spotify

「播放清單」是Spotify的重要概念,因為有機會讓聽眾接觸到更多不同類型的音樂,如演算法驅動的「每週新發現」(Discover Weekly),讓全球聽眾每月接觸到從未聽過的音樂作品160億次;或是由Spotify編輯團隊人工製作的各種歌單,像是「RADAR新勢力」,「RADAR是我們非常重視的一個播放列表。」Kossy Ng說。

Spotify並沒有公佈「RADAR新勢力」的歌曲選擇標準,但Kossy Ng表示:「這是一門數據與藝術。」參考的包含創作者的音樂表現、發行計畫、多元性等,同時也歡迎音樂創作者或團隊,自行向Spotify爭取曝光。

大港開唱Super Napkin
來自獨立樂團Super Napkin的小帕表示,在被加入大港開唱的歌單後,歌曲的播放率大幅提升一段時間。
圖/ 大港開唱

就算不是官方單位製作,用戶建立的播放清單也能為音樂創作者增加曝光,獨立樂團Super Napkin的小帕分享:「我們有去大港開唱,有被選進大港的歌單,被選入的時候播放量就是直線上升。」

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武器二:你不知道的各種「創作者工具」,聚粉靠它

除了更多的曝光機會之外,談到Spotify能夠給予音樂創作者的協助,最容易聯想到的也許是播放分潤,但恐怕沒有這麽樂觀。

Spotify在2022年的營收為117億歐元(約為新台幣3,982億元),根據Spotify的公開資料,從音樂中賺到的每一塊錢,其中70%支付給了音樂產業。不過,至今還沒有像是YouTuber一樣的「Spotifyer」出現,其中一個原因是音樂並不像影視產業,不太具有平台壟斷某張專輯、某首歌曲的狀況,聽眾從許多不同的管道聽同一首歌(再加上盜版),播放量自然不容易累積,也就讓音樂創作者很難倚靠播放分潤維生。但攤開Spotify每一年虧損的金額,卻又不忍苛責。

「我們也會鼓勵音樂創作者,把作品上傳到更多的平台,才能被更多人看見。」Kossy Ng說,但就不怕音樂創作者奔著其他平台而去嗎?

Kossy Ng表示,Spotify非常關注音樂創作者跟聽眾之間的互動,「像是Spotify for Artists就提供一系列的工具,讓音樂創作者的作品可以更吸引人,或是更好地服務聽眾。」

Spotify Clips
Spotify for Artists中的Clips功能,用最符合年輕人喜好的短影音形式,讓音樂內容有機會更吸引人。
圖/ Spotify Clips

Spotify for Artists中的功能Canva,就主打用極短片循環播放來吸引聽眾,或是Clips功能,讓音樂創作者可以用短影音的形式分享更多內容。此外,Spotify還擁有巡迴通知的功能,如果歌手或是音樂創作者正在進行巡迴演出,可以把日期與地點呈現在頁面上,讓有意參加的聽眾可以進行安排。

種種不同的功能,讓Spotify敢鼓勵音樂創作者,讓作品最大化曝光,因為他們相信自己是最熱門的音樂串流品牌,並且拿得出最好的工具,能夠最有效地協助音樂創作者與聽眾建立連結。又或者他們的驕傲,來自用戶規模已然成形,「Spotify的普及率還是很高,讓音樂創作者幾乎無法避開,都會把作品上傳到Spotify。」小帕說。

不管如何,至少在金曲獎的前夕,Spotify並沒有缺席,「我們期望可以幫助更多的音樂創作者,為人所知、被人所好。」Kossy Ng說,而她提到的這些期望,,也將把華語音樂、創作人劃入其中。

Spotify亞洲區音樂總監Kossy Ng的5首精選歌單:
‐LÜCY〈CACTUS〉
‐九九&高爾宣〈On My Way〉
‐周杰倫〈錯過的煙火〉
‐ASH ISLAND〈Goodbye〉
‐HYBS〈Ride〉

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Spotify
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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