Je vous en présentais le fonctionnement dans un post précédent intitulé « Comment ça marche : les systèmes de recommandation des plateformes », les systèmes de recommandation sont composés d’algorithmes qui s’appuient sur les données collectées par les plateformes de streaming pour proposer une expérience personnalisée à leurs utilisateurs.

Ces contenus sont très appréciés des auditeurs puisqu’ils s’appuient en partie sur leur historique d’écoute pour permettre une personnalisation aboutie.
D’ailleurs, saviez-vous que lorsque les utilisateurs écoutent de la musique en streaming, ils privilégient la recherche de titres (56%), d’artistes (50%) et l’écoute de leur musique (54%). Selon Luminate‘s Music 360 report, 62% des auditeurs ont découvert de la musique via les plateformes en 2020, particulièrement grâce aux recommandations du service (ex. Discover Weekly). Partant de ce constat, quels sont les leviers pour influencer les systèmes de recommandations.

Il existe trois catégories d’outils que vous pouvez utiliser pour optimiser vos chances d’être plus visible :
–       Les métadonnées
–       Les outils in-platform (présent sur les services de streaming)
–       Les outils off-platfom (disponibles hors des services de streaming)

Nous verrons plus en détails chacune de ces catégories au fur et à mesure des semaines.