Измерение генерации музыки с помощью AI означает отслеживание трех вещей: сколько времени и денег это экономит в производстве, работают ли видео с сгенерированными треками так же хорошо или лучше, чем видео с лицензионной музыкой, и разрешен ли каждый трек для платформ, на которых он используется. Небольшая панель мониторинга, которая сопоставляет эти данные, показывает в течение квартала, оправдывает ли инструмент свое место.
Для чего используется генерация музыки с помощью AI в маркетинге?
Инструменты AI для создания музыки создают оригинальное аудио на основе текстового описания, настроения, жанра или эталонной длительности. Известные варианты включают Suno и Udio, которые могут создавать полноценные песни с вокалом, а также инструменты, ориентированные на фоновую музыку, такие как Soundraw, AIVA, Beatoven.ai и Mubert. Adobe и другие платформы для редактирования добавили функции генеративного аудио, а некоторые видеоинструменты генерируют звуковые эффекты, соответствующие видеоряду.
В маркетинге реалистичными вариантами использования являются фоновые треки для социальных видео, пояснения к продуктам, интро для подкастов, видео для мероприятий и атмосфера в магазинах или приложениях. Привлекательность заключается в скорости и соответствии: трек можно сгенерировать так, чтобы он точно соответствовал 15-секундному ролику, в том настроении, которое требует бриф, без часового поиска в стоковой библиотеке.
Почему музыка нуждается в собственном измерении?
Музыка кажется мелкой деталью, но она одновременно затрагивает стоимость, эффективность и юридические риски. Стоковые лицензии стоят денег, редакторы тратят реальное время на поиск треков, а неудачно выбранный трек может снизить время просмотра. С юридической стороны использование музыки без правильной лицензии может привести к тому, что видео будет заглушено, заблокировано или на него будут заявлены права на YouTube, Instagram или TikTok.
Музыка с помощью AI меняет все три фактора, поэтому ей нужен план измерения. Без него команды внедряют ее, потому что это удобно, а потом не могут сказать, помогло ли это.
Какие производственные KPI следует отслеживать?
Производственные KPI отвечают на вопрос: делает ли инструмент работу дешевле или быстрее?
- Время до фиксации музыки: минуты от чернового монтажа до утвержденного трека.
- Генераций на утвержденный трек: сколько попыток требуется, чтобы получить пригодный результат.
- Стоимость утвержденного трека: стоимость подписки, деленная на использованные треки, по сравнению со стоимостью стоковой лицензии.
- Запросы на переделку: как часто клиент или заинтересованная сторона отклоняет музыку.
- Удовлетворенность редактора: простая оценка от одного до пяти за проект, собираемая в трекере задач.
Запишите базовые показатели за четыре-шесть недель до перехода, используя ваш текущий процесс работы со стоковой библиотекой. Без базовых показателей сравнение — это догадки.
Какие KPI эффективности показывают влияние на аудиторию?
KPI эффективности отвечают: реагирует ли аудитория иначе?
Удержание и время просмотра
На YouTube проверяйте кривые удержания аудитории в YouTube Studio на предмет оттока в первые секунды. На Meta сравнивайте просмотры видео на 25, 50 и 75 процентах. На TikTok смотрите среднее время просмотра и процент завершения в аналитике TikTok Studio.
Вовлеченность и действие
Отслеживайте CTR в рекламе, сохранения и репосты в органических публикациях, а также конверсии, где видео является частью воронки.
Поведение при включенном звуке
Многие люди смотрят видео с выключенным звуком на некоторых платформах, поэтому музыкальные эффекты размываются. Сегментируйте, где это возможно, и не ожидайте, что изменения в музыке повлияют на метрики в размещениях, которые в основном воспроизводятся без звука.
Самый чистый метод — это сплит-тест: один и тот же монтаж со сгенерированным треком и с лицензионным треком, запущенный на одну и ту же аудиторию с равными бюджетами. Меняйте только музыку.
Какие KPI прав и рисков важны?
Эта категория часто отсутствует, и именно она вызывает проблемы.
- Статус лицензии на трек: какой инструмент, какой план и было ли разрешено коммерческое использование на момент создания.
- Претензии платформы: количество претензий Content ID, заглушенных видео или уведомлений об авторских правах в месяц.
- Флаги сходства: треки, которые рецензент отметил как слишком похожие на известную песню.
- Полнота документации: доля опубликованных видео с записанным промптом, датой и лицензией.
Юридическая среда вокруг музыки с помощью AI все еще формируется. Крупные звукозаписывающие лейблы подали иски против некоторых компаний, занимающихся генеративной музыкой, из-за данных для обучения, и результаты, а также лицензионные сделки развиваются. Проверяйте текущие условия каждого инструмента и отдавайте предпочтение планам, которые предоставляют четкие коммерческие права.
Как должна выглядеть панель мониторинга?
Полезная панель мониторинга помещается на одном экране и отвечает на три вопроса с первого взгляда. Мы строим ее в Looker Studio, электронной таблице или инструменте управления проектами команды, с тремя панелями.
- Панель 1, производство: время до фиксации музыки, стоимость утвержденного трека и генераций на трек, каждая по сравнению с базовыми показателями стоковой библиотеки.
- Панель 2, эффективность: удержание, завершение и кликабельность для видео со сгенерированной музыкой по сравнению с лицензионной музыкой, по платформам.
- Панель 3, права: количество претензий, открытые вопросы и полнота документации, со списком всех красных флагов.
Обновляйте ее ежемесячно. Линия тренда за три-шесть месяцев важнее, чем любая отдельная неделя.
Какие результаты оправдали бы продолжение использования?
Установите правило принятия решения заранее. Разумное правило заключается в том, что музыка с помощью AI остается в рабочем процессе, если время или стоимость производства значительно снижаются, эффективность остается в пределах небольшой погрешности от лицензионной музыки, и нет нерешенных претензий по правам. Если эффективность заметно падает, оставьте AI-треки для внутренних или малорискованных видео и вернитесь к лицензионной музыке для платных кампаний.
Как Alien Road применяет генерацию музыки с помощью AI в видеопроектах
В типичном проекте наша видеокоманда начинает с исследования: проверки существующих источников музыки клиента, лицензионных соглашений и платформ. У некоторых клиентов есть эксклюзивные контракты с библиотеками или руководства по звуковому брендингу, которые определяют, где вообще можно использовать сгенерированную музыку.
Настройка включает выбор инструмента, коммерческие условия которого соответствуют каналам клиента, написание шаблонов промптов, привязанных к настроению бренда, такому как спокойное, энергичное или премиальное, и добавление журнала лицензий в каждую папку проекта. Продюсер прослушивает каждый трек до того, как он попадет в монтаж.
Для измерения мы проводим парные тесты на платных размещениях с одним и тем же монтажом и разной музыкой, а также отслеживаем время производства в нашей системе задач по сравнению с предыдущим процессом на основе библиотек.
Отчет представляет собой панель из трех частей с простыми комментариями: где музыка с помощью AI сэкономила время, где аудитория отреагировала так же или иначе, и возникли ли какие-либо вопросы по правам.
С чего начать на этой неделе
Выберите свои следующие два коротких социальных видео. Для каждого подготовьте две версии: одну с вашим обычным лицензионным треком и одну со сгенерированным треком из инструмента, коммерческие условия которого вы прочитали. Запишите время, затраченное на поиск или генерацию каждого трека, запустите обе версии с равными бюджетами и запишите удержание и кликабельность через семь дней. Эти четыре цифры станут началом вашей панели мониторинга.
Читайте дальше: Производство видео · Маркетинг с помощью AI