صنعت Spotify اسمًا لنفسها في مجال البث الصوتي من خلال تجربة المستخدم شديدة التخصيص، وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي وفريق مكون من 9800 موظف في نهاية عام 2022.
ولكن بعد ثلاث جولات من تسريح العمال في عام واحد: 590 وظيفة في يناير/كانون الثاني، و200 وظيفة في يونيو/حزيران، و1500 وظيفة أخرى هذا الأسبوع، تبدو استثمارات Spotify في الذكاء الاصطناعي لتعزيز هوامش الربح لأقسام البث الصوتي والكتب الصوتية بمثابة إصلاح شامل في الاستراتيجية التي تبدو وول ستريت واثقة منها. يمكن أن تعمل.
“تستفيد Spotify من الذكاء الاصطناعي عبر نظامها الأساسي، حيث تطلق AI DJ، وقال جوستين باترسون، محلل أبحاث الأسهم في KeyBanc Capital Markets، في مذكرة بحثية: “محاكاة تجربة الراديو التقليدية في 50 سوقًا إضافيًا ونشر الترجمة الصوتية بالذكاء الاصطناعي للبودكاست”. “إلى جانب طرح الكتب الصوتية للمشتركين المميزين، نعتقد أن Spotify لديها العديد من الفرص لزيادة المشاركة وتحقيق الدخل بشكل أقوى في نهاية المطاف.”
ارتفعت أسهم الشركة الأم Spotify Technology SA بأكثر من 30% خلال الأشهر الستة الماضية وبأكثر من 135% منذ بداية العام.
وتنضم الشركة إلى شركات التكنولوجيا الأخرى في تقليص النفقات مع جفاف الطلب في عصر الوباء. كما يتعين عليها تعويض أكثر من مليار دولار أنفقتها على البث الصوتي، والتي ذهب الكثير منها نحو صفقات مع المشاهير لإنشاء ملفات بودكاست لم تتحقق أبدًا والاستحواذ على استوديوهات البودكاست التي تم إغلاقه لاحقًا.
“لقد تباطأ النمو الاقتصادي بشكل كبير وأصبح رأس المال أكثر تكلفة. كتب إيك في رسالة إلى الموظفين نُشرت على موقع الشركة على الويب: “سبوتيفاي ليس استثناءً من هذه الحقائق”.
في نوفمبر، كشفت Spotify عن شراكة مع Google Cloud لإصلاح الطريقة التي توصي بها المنصة بالكتب الصوتية والبودكاست من خلال استخدامها لأحد خدمات Google Cloud. نماذج اللغة، بحث Vertex AI.
نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT هي برامج كمبيوتر تم تدريبها على مجموعات كبيرة من البيانات التي يمكنها قراءة نصوص ومعلومات شبيهة بالإنسان للمستخدمين بناءً على ما “يعرفه” البرنامج.
قدمت Spotify “AI DJ” في فبراير وبدأت في استخدام أداة الترجمة الصوتية “Whisper” من OpenAI لترجمة حلقات مختارة من ملفات البودكاست الإنجليزية إلى الإسبانية والفرنسية والألمانية.
قال ممثل عن Spotify في رسالة بالبريد الإلكتروني إلى CNN إن الشركة تخطط لتوسيع التكنولوجيا في المستقبل في انتظار تعليقات المبدعين والجمهور. وأشاروا أيضًا إلى بعض التعليقات التي أدلى بها إيك خلال مكالمة أرباح الربع الثالث للشركة، حيث تم استخدام كلمة “الكفاءة” أكثر من 20 مرة.
وقال خلال مكالمة أرباح Spotify لشهر أكتوبر: “الطريقة الأساسية التي يجب أن تفكر بها في مبادرات (الذكاء الاصطناعي) هذه، (هي أنها تخلق) قدرًا أكبر من المشاركة، وهذه المشاركة الأكبر تعني أننا نقلل من الاضطراب”. “إن المشاركة الأكبر تعني أيضًا أننا ننتج قيمة أكبر للمستهلكين. ونسبة القيمة إلى السعر هذه هي ما يسمح لنا بعد ذلك برفع الأسعار كما فعلنا في الربع الماضي بنجاح كبير.
وفي مذكرة بحثية، قال دوغلاس أنموت، المدير الإداري ومحلل الإنترنت في جي بي مورغان، إنه إلى جانب الاستثمارات في إعلانات الفنانين، فإن الاستثمارات في البودكاست لديها القدرة على تحفيز المشاركة على المدى الطويل.
قامت Spotify بتخصيص تجربتها بشكل مفرط للمستخدمين لمدة عقد تقريبًا. وقد تمكنت من إضافة تلك اللمسة الشخصية بمجرد استحواذها على شركة تحليلات الموسيقى The Echo Nest Corp في عام 2014، للجمع بين التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.
تقوم تقنية Spotify ببناء قاعدة بيانات للأغاني والفنانين الاعتراف الموسيقية الملاعب والوتيرة وربط أعمال الفنانين ضمن مشترك السياق الثقافي.
البيانات الوصفية مثل تاريخ الإصدار والمقاييس مثل الحجم والمدة ومدى احتمال أن تجعل الأغنية شخصًا يرقص أيضًا انتقل إلى تحديد الأغاني التي تناسب ذوق المستخدم.
من هنا، تولد قوائم التشغيل مثل “Daily Mix” و”Discover Weekly”. تقوم ما يسمى بـ Time Capsules وقوائم التشغيل “On Repeat” بجمع الأغاني الأكثر استماعًا للمستخدم، إما لإبقاء المستخدمين مرتبطين بما يستمعون إليه بالفعل أو إعادة النظر في الأغاني التي لم يسمعوها منذ فترة.
وفي رسالة بالبريد الإلكتروني إلى CNN، قال أنيل جاين، المدير العام العالمي للصناعات الاستهلاكية الإستراتيجية في Google Cloud، إن Vertex AI Search الخاص بها يسمح لشركات الإعلام والترفيه ببناء قدرات اكتشاف المحتوى عبر الفيديو والصوت والصور والنص. ولم يعلق Jain على أي تفاصيل تتعلق بالصفقة مع Spotify.
يأخذ Vertex AI Search في الاعتبار مجموعة من العوامل عند التوصية بالمحتوى للمستخدمين، مثل سلوك المستخدم في الوقت الفعلي، وتشابه المحتوى، والمحتوى المتعلق بما يبحث عنه المستخدمون.
التحديات والفرص
أعرب ريس هايدن، كبير المحللين في ABI Research، عن ثقته في أن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) يمكن أن تعمل على زيادة المشاركة عبر منصة Spotify.
وقال في رسالة بالبريد الإلكتروني إلى CNN: “يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تعزيز التخصيص وتحسين التوصيات والتأكد من أن التوصيات تعكس اهتمامات المستخدم بشكل أكبر من خلال فهم النص/الفيديو بالكامل بدلاً من استخدام الكلمات الرئيسية/البيانات الوصفية”.
وأضاف أنه على عكس “النماذج التنبؤية الأساسية” التي تعتمد على الكلمات الرئيسية/البيانات الوصفية، فإن ماجستير إدارة الأعمال (LLMs). يمكنه فهم وتفسير ملفات البودكاست لمعرفة ما إذا كانت تتوافق مع اهتمامات المستخدم ويمكنه الحصول على فهم أعمق لتفضيلات المستخدم من خلال تحليل جميع بيانات المستخدم لتحديد تفضيلاته.
لكن ذلك يأتي بتكلفة.
وقال: “يتطلب تشغيل برامج ماجستير إدارة الأعمال لفهم جميع ملفات البودكاست/الكتب الصوتية استهلاكًا كثيفًا للموارد وقد يضيف قيمة محدودة مقارنة بالنماذج التنبؤية الأساسية… تجلب برامج ماجستير إدارة الأعمال المزيد من تحديات خصوصية البيانات والتكلفة/الموارد التي ستكون كبيرة”.
وأعرب عن ثقته في Whisper للمساعدة في ترجمة ملفات البودكاست، ولكن قد يتم ارتكاب أخطاء معترف بها في شكل جمل أو عبارات ملتبسة عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وقال: “نظرًا لتوافر نقاط البيانات، ستتحسن نماذج ترجمة اللغات المختلفة مثل Whisper بسرعة، مما يضمن درجة عالية من الدقة”. “الجانب السلبي لبرنامج Whisper هو أن كفاءته الأساسية هي الترجمة من اللغات الأخرى إلى الإنجليزية… معظم ملفات البودكاست مسجلة باللغة الإنجليزية، وبالتالي لا يمكن تطبيقها بشكل فعال في جميع المجالات.”
