Top.Mail.Ru

🎯 Как найти 20 референсных артистов для таргета с помощью нейросетей

Большинство артистов настраивают таргет по наитию. Берут либо суперзвезд (где аудитория размыта на миллионы человек), либо пару знакомых локальных групп (где трафика нет вообще). В итоге бюджет сливается на нецелевые клики.


Чтобы находить реальных артистов-доноров на основе твердых данных, а не фантазий из головы, я собрал системный промпт для нейросетей. Забирайте готовый воркфлоу.


Подготовка контекста: как получить объективные данные


Промпт требует заполнения трех блоков: позиционирование, музыкальная ДНК и портрет слушателя. Чтобы исключить субъективную вкусовщину, я использую связку из двух инструментов:


▫️ Cyanite ai. Загружаем 3–5 треков артиста. Сервис раскладывает аудио на точные метрики: тональность, темп (BPM), процентное соотношение жанров, настроение и тип вокала.

▫️ Google AI Studio (Gemini). Загружаем те же треки напрямую в чат с Gemini. Модель слушает композицию, считывает текст и выдает глубокий разбор контекста.

Объединение инструментального анализа Cyanite и смыслового разбора Gemini дает до 90% точности в описании звучания.


Метод перекрестного ресерча


Не ограничивайтесь ответом одной нейросети:


1. Заполните промпт данными вашего проекта (если у вас уже есть обученная модель проекта — она заполнит анкету автоматически).

2. Закиньте заполненный промпт в 2–3 разные нейросети с веб-поиском (например, Gemini, ChatGPT, Claude или Qwen).

3. Соберите все полученные списки артистов, вернитесь в свою основную модель проекта и дайте команду: «Сопоставь эти отчеты, найди скрытые корреляции, удали галлюцинации и собери единый список артистов по пяти сегментам».


Пять сегментов доноров для VK Рекламы


На выходе вы получаете структурированную матрицу из 20–30 имен, разбитую по температурам и задачам:


1. Прямой звуковой мэтч. Артисты с максимально близким BPM, тембром и звуком (горячая база).

2. Смысловой и эмоциональный мэтч. Исполнители из смежных жанров с похожими темами текстов и ценностями (теплая база).

3. Топ-звезды. Мейнстрим-имена для масштабирования рекламы на широкую аудиторию.

4. Нишевый сегмент. Проекты с преданной фан-базой и схожим визуальным кодом.

5. Локальная сцена и фрешмены. Растущие артисты (5–10 тысяч слушателей), которые прямо сейчас активно собирают свежую аудиторию.


🛠 СКОПИРУЙТЕ И ОТПРАВЬТЕ В НЕЙРОСЕТЬ:


Роль: Ты — ведущий музыкальный таргетолог и аналитик русскоязычного музыкального рынка (эксперт по кабинетам VK Реклама, VK Ads, парсингу сообществ через TargetHunter/Церебро и алгоритмам стриминговых платформ).


Задача: На основе представленного позиционирования и музыкальной аналитики проекта «[НАЗВАНИЕ ПРОЕКТА/АРТИСТА]» провести глубокий ресёрч музыкального рынка СНГ/РФ и составить структурированный список артистов-доноров (музыкантов и групп с активной аудиторией в VK) для настройки таргетированной рекламы, сбора баз ретаргетинга и посевов.


---


ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ ПРОЕКТА «[НАЗВАНИЕ ПРОЕКТА/АРТИСТА]»:


1. Концепция и позиционирование:

- Артист / Группа: [Имя артиста / Название группы]

- Формат и бэкграунд: [Сольный исполнитель / Группа / AI-проект / Дуэт, возраст, город/страна, ключевые факты]

- Смысловое ядро: [О чем музыка? Основные месседжи, темы песен, настроение лирики, эмоциональный посыл]

- Ключевой релиз / Фокус-треки: [Название альбома/сингла, краткое описание концепта]

- Визуальный код: [Стиль, эстетика, цветовая гамма, образы в клипах/сниппетах — например: неоновый киберпанк / ламповая акустика / ночной город / гламур 2000-х]


2. Музыкальная ДНК проекта:

- Базовый жанр: [Например: Dance-Pop / Indie-Rock / Hip-Hop / Synthwave / Мелодичный R&B / Кальянный рэп]

- Специфика звучания и BPM:

▫️ [Опиши звучание трека 1: темп (BPM), ритм-секция, ключевые инструменты, тип вокала]

▫️ [Опиши звучание трека 2: темп (BPM), динамика, референсы]

- Настроения (Moods): [Например: Меланхолия / Драйв / Сексуальность / Эйфория / Ностальгия / Агрессия]

- Прямые музыкальные референсы (если есть): [2–3 похожих известных трека или артиста]


3. Портрет целевой аудитории (ЦА):

- Демография: Пол [М/Ж/Все], Возраст: [например, 20–35 лет, ядро: 23–28 лет].

- География: [Приоритетные страны, регионы, города — например: РФ (миллионники), Казахстан, Беларусь]

- Психотип и боли слушателя: [Кто эти люди? Их образ жизни, ценности, что они ищут в этой музыке, от чего устали в современном мейнстриме]

- Контекст потребления: [Где и когда слушают: в авто, спортзал, вечерний чилл, тусовки, фон для работы]


---


ТРЕБОВАНИЯ К РЕСЁРЧУ ДЛЯ VK РЕКЛАМЫ:


Найди артистов и группы, активных на стримингах и в VK (с живыми сообществами, доступными для выбора в таргетинге по полю «Слушают музыку» или для парсинга активностей), и раздели их на 5 стратегических сегментов (по 5–7 исполнителей в каждом):


1. Сегмент «Звуковой прямой мэтч (Sound-Alike / Direct Match)»:

Артисты с максимально близким звучанием, похожим темпом (BPM), аранжировками, тембром вокала и продакшном.


2. Сегмент «Смысловой и эмоциональный мэтч (Lyrical & Mood Overlap)»:

Исполнители, которые могут звучать в смежном жанре, но транслируют схожие ценности, темы, глубину текстов и эмоциональное состояние.


3. Сегмент «Топ-звезды и мейнстрим (Tier-1 Mainstream / Broad Reach)»:

Крупные, широко известные артисты со схожей аудиторией (для масштабирования рекламы и работы с широкими аудиториями).


4. Сегмент «Атмосферный / Нишевый / Инди-сегмент (Niche / Indie / Aesthetic Match)»:

Артисты с преданной, вовлеченной фан-базой, пересекающиеся по визуальной эстетике, арт-подходу и саунд-дизайну.


5. Сегмент «Географический / Культурный / Смежный контекст (Local Scene & New Wave)»:

Артисты локальной сцены (приоритетный регион проекта) либо фрешмены «новой волны» в этом жанре.


---


Продолжение в тг-канале: https://t.me/musicmarketingforus/1267


#музыкальныймаркетинг #smm #ai #таргет #vkads #промпты #аналитика #база

535
0 / 2000
Ваш комментарий
Тебя ждёт миллион инвесторов
Регистрируйся бесплатно, чтобы учиться у лучших, следить за инсайтами и повторять успешные стратегии
Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить ваш опыт на нашем сайте
Нажимая «Принять», вы соглашаетесь на использование файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. Можно самостоятельно управлять cookie через настройки браузера: их можно удалить или настроить их использование в будущем.
Как найти 20 референсных артистов для таргета с помощью нейросетей | БАЗАР