Miten säästöaste vaihtelee sukupuolen mukaan?
R&B ja hip-hop ovat yleensä korkeammat, koska kuulijat näissä yleisöissä tallentavat ja laulaavat kappaleita enemmän.
- Lähteä: Dynamoi-kampanjan tiedot.*
Jos rock-laulu on 18%, se voi olla tietty.
Miten liikenteen hinta vaihtelee liikenteen lähteen mukaan?
Kuulajien alkuperä vaikuttaa käyttäytymiseen. Mainosten johtaneet kuulijat, jotka klikkasivat Spotify: n kautta, ovat etukäteen päteviä. Discover Weekly
:n tai Radio
:n algoritmitta kuulijat ovat passiivisempiä.
Algorithmisten lähteiden alhaiset tallennusasteet ovat normaaleja. Nuo kuulijat eivät valitsi napsauttamista; Spotify valitsi niitä. Palkatun liikenteen korkeat tallennusasteet osoittavat vahvan yleisön laulun sopivuuden.
Mikä on mainoksen klikkaus- ja tallennusaste?
Kun suoritetaan maksullisia mainoksia, mitataan eri metrikkoa: ** klikkaus-varastointiaste** (varastoja jakaa mainosklikkiksi, ei Spotify-kuulijoiksi).
Erotus on dramaattinen. Laulajaluettelokampanjat muuttavat 5-10 kertaa enemmän kuin taiteilijakampanjat, koska kuratoidun laulajaluettelon tallentaminen on vähemmän sitoutumista kuin vedonlyönti tuntemattomalle taiteilijalle.
Miten säästöjen määrän lasketaan
Spotify taiteilijoille ei näytä tallennusasteen yksittäisenä metrikkinä.
Säästöaste = (Säästöt / Kuulokuvat) x 100
Valitse Saves
ja Listeners
samasta päivämäärävyydestä Musiikki-verkkokaupasta.
Miten havaita, että säästöaste on alhainen?
Jos säästöaste on alle 15%, tarkista seuraavat tekijät:
** Kohde on epäselvyys.** Oletteko tavoittamassa kuulijoita, jotka todella pitävät sinun tyylistäsi?
** Luova erottelu.** Onko mainoksen luovuus sopusoinnussa laulun kanssa?
** Laulun intro.** Jos kuulijat luovuttavat ennen hakua, säästöt eivät tapahdu. Tarkista Spotify:ssa Artisten ohjaamisaste.
** Laskeutumisvaikeus.** Lähetätkö liikennettä älykäs linkki, joka vaatii lisäpynteitä?
Miksi tallentaa hintojen algoritmiin
Säästää kertoo Spotify:lle, että kuulija aikoo palata.
Kun Spotify näkee tietystä yleisön jakson voimakasta tallennusta (esimerkiksi vastaavan taiteilijan fanien tietyllä kaupungilla), se käyttää tätä mallia suosittelemaan musiikkia useammalle segmentin ihmiselle.
Algorithmi saa tietää, että kuulijat eivät ole kiinnostuneita ja suositukset hidastavat.