拥有72.8%市占率的腾讯音乐为什么没有刷爆朋友圈？

12月27日，各大音乐平台的年度报告不约而同地上线，以小智身边即世界的观察视角来看，不仅网易云音乐刷屏朋友圈的概率更高，在微博上，网友们分享网易云音乐年度总结的热情也更加高涨，和声势浩大的#网易云音乐年度总结#相比，#qq音乐年度听歌报告#显得有些失色，形成比较大的反差。

小智不禁疑惑：是什么让拥有72.8%市占率的腾讯音乐没有刷爆朋友圈？

版权VS市占率

没错，腾讯音乐才是真正的音乐巨头！在收购酷狗音乐和酷我音乐、与市场竞争对手合并之后，腾讯音乐掌握了绝对的市场份额。2020年，腾讯音乐的市场份额为72.8%，而网易云音乐的市场份额还是首次突破五分之一，达到20.5%。

在这场竞争中，音乐版权无疑是最值得关注的对象。在版权时代，对版权的保护让用户养成了为音乐付费的习惯，无疑也给音乐创作人带来了更好的创作环境，让他们可以全身心地投入音乐创作。然而，版权逐渐成为资本角逐的对象，独家版权更成为早入场的音乐巨头抢夺市场话语权的重要手段。

举个例子，许嵩的歌被签约独家版权之后，这些歌在其他平台的歌单中“灰色头像不会再跳动”，否则就会侵权。用户只能在有独家版权的平台听歌，这种情况下，用户往往会为了更好的用户体验而屈服。腾讯音乐集中后实体占有的独家曲库资源超过80%，可谓是吸引力巨大。

大家可能会问了：有钱就能买到更多歌曲吗？

答案是：No！

腾讯与中国音乐集团合并使其获得了对在线音乐服务市场非常关键的版权博弈能力，更倾向于与唱片公司达成排他合作，在这种情况下，入场迟的网易云音乐即便有钱也很难获得版权，只能另辟蹊径，积极引入独立音乐人并往音乐社区发力。

今年7月24日，转折来临，国家市场监督管理总局对腾讯作出责令解除网络音乐独家版权等处罚，网易云音乐受益于反垄断监管已经拿回了不少版权。可以预见的是，这场竞争还将持续下去。

至于用户怎么选？小孩子才做选择题，成年人选择全都要。

《2020中国在线音乐行业报告》显示，近四成用户安装不少于两款音乐APP，中小城市用户安装多款应用，寻找免费音乐。

年度报告并不能真实全面地反映他们的口味偏好，比如网易云大概不会知道他们在QQ音乐买了多少蔡依林的专辑，又在b站听了多少谭晶和宋祖英的现场。毕竟他们只想给所有歌曲一个家。

与用户来场“双向奔赴”

中国互联网络信息中心数据显示，2020年中国在线音乐娱乐市场用户人数达到6.58亿人，90后用户占其中的50%，未来规模增长的速度也远远高于其他年龄段。年轻用户不仅愿意为内容付费，而且拥有更高的变现潜质。

他们使用音乐APP不只是听歌，更要满足与他人互动和表达自我的需求。而网易云音乐在头部音频平台中用户画像最年轻，擅长搞营销事件，近年来更是频频整活，从「人格主导色」到「村民证」，用户们也是非常买账。云村村民证上线 2 小时，领取人数就突破了 200 万，也成为“村民”的永久身份标签。

村民证在全面地展现用户听歌品味的同时，也能提升用户对于“云村村民”身份的认同感，深化“云村”的社区属性。

（图片来源：《2020中国在线音乐行业报告》）

多次出圈的营销活动背后是对用户画像的深度分析，《2020中国在线音乐行业报告》指出QQ音乐及酷狗音乐用户群体更加均衡，网易云深受年轻女性文艺青年青睐。这与网易云音乐的“流量密码”——性格测试不无关系。

（图片来源：小智自己的）

由网易云音乐提供的“第三方鉴定”充满带有浪漫色彩的溢美之词，使用户产生被认可的喜悦，实质上则是利用巴纳姆效应定义用户，笼统的赞扬即便与自己并不十分吻合，用户也会自动脑补各种场景为这个结果找到支持的证据，浪漫独特而又准确命中内心柔软处的性格测试总是很快出圈。

相比之下，腾讯音乐则是一套组合拳满足不同用户的需要：以直播和K歌满足音乐社交需求，以订阅业务满足核心音乐需求，以数字专辑和单曲等非订阅业务满足偶像粉丝需求。音乐陪伴大城市用户度过漫长上班路，中小城市用户也可以从容享受音乐带来的美好。

可以肯定的是，大力发展社交娱乐服务是各大音乐平台形成的共识，真正的音乐社区可以让用户与艺人、音乐同好无障碍地沟通交流，这点，小智举双手支持。

解锁AI与音乐的无数可能

从杂志、电视上的乐评专栏，到音乐流媒体上的用户评论、算法推荐，人们听歌的选择方式一直在私人与公开之间切换。

一个惊人的事实是，从Pandora、Spotify到QQ音乐、网易云音乐，国内外音乐流媒体平台的推荐系统已发展了20年。那么，这些算法变得更懂你的听歌品味吗？

互联网音乐电台Pandora推出的“音乐基因组计划”，是最早向用户个性化推荐歌曲的系统。那时，歌曲的标签还是由音乐家和音乐技术人员人工过滤，一首歌的分析往往需要耗费15~30分钟的时间，人工智能参与之后，推荐系统可以从超过450个角度理解歌曲并打分，从而描绘出歌曲的DNA图谱。

个性化推荐自然离不开精准的用户画像，举个例子，QQ音乐主要采用行为序列和语义分析两种模型，用户的音乐消费行为所构成的行为序列与从语义中分析出的用户音乐个性一起构成了特有的用户画像。

用户对音乐的反馈越多，个性化推荐的内容越精准。进阶的问题来了，怎样让个性化推荐的内容在符合用户喜好的同时，带来一些惊喜感？

国内一些音乐平台引入了深度时序网格，想从用户的听歌习惯中找出蛛丝马迹，实时更新用户的兴趣点，发掘出的用户潜在喜欢的歌单类型就是“惊喜感”的最大来源。

不过，要想真正把握用户的喜好变化还很困难。目前，推荐系统更多的是引导用户进行兴趣与品味的探索。

相比之下，AI与音乐的其他玩法更值得期待，深耕智能语音技术20余年的科大讯飞将AI技术、语音技术引入音乐评估、定向推广、辅助创作等各个方面，其中，唱歌评测技术已在辅助教学场景中实用化，持续助力优秀音乐人才培养，想到未来能听到更多优质音乐，小智不禁有些期待起来。

#今日互动#：你对AI与音乐的结合有哪些畅想？评论区留言告诉小智吧，小智会随机选取3名走心留言，每人送上毛毯一条哦！

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