Come Musixmatch crea prodotti migliori con community e intelligenza artificiale

Maggio 1, 2023 - di Redazione

Musixmatch ha conquistato la fiducia delle big corporate che distribuiscono musica, ha una community di oltre 90 milioni di utenti che produce più di 10 milioni di lyrics in 80 lingue diverse. Ma non solo: adesso l’azienda vuole replicare questo successo anche nel mercato dei podcast. Come?

Lo abbiamo chiesto al suo CPO, Marco Paglia, che torna a parlare con la community di Product Heroes per la seconda volta nell’episodio dedicato a Musixmatch sul nostro podcast.

Questa volta l’intervista parte dal documento che la sua azienda ha scritto in occasione del lancio del nuovo prodotto di Musixmatch: la trascrizione dei podcast.

Musixmatch può contare sul lavoro fatto sulla community e sull’impiego di strumenti di intelligenza artificiale che utilizza da almeno un paio d’anni.

Prima di essere Chief Product Officer presso Musixmatch, Marco Paglia è stato Direttore dell’area di Product Design di Uber e per Google ha fondato e diretto il team design di Google Play. Inoltre ha diretto progetti di innovazione per YouTube e l’incubatore Area 120. Marco ha lavorato anche nel campo dello UI design presso Nokia a Londra, Siemens VDO a Parigi e Frog Design ed LG Electronics a Milano. Ha più di 20 brevetti depositati a suo nome.

Il successo di Musixmatch è un chiaro esempio di come l’unione dell’intelligenza artificiale insieme al lavoro su una community forte e fidelizzata possa guidare l’evoluzione di un prodotto. E Marco Paglia, forte della sua esperienza, ha una visione precisa del mercato a cui la sua azienda si rivolge e il contributo che questo approccio può dare.

Cosa scopriremo in questo articolo:

Modello Musixmatch: come funziona?
- Le gerarchie di utenti
- L’esperienza di musica più intima
La gestione della community da parte di Musixmatch
- Creare community su behavior già esistenti
Musixmatch e i podcast
- Do what technology wants
Cosa fa Musixmatch podcast e l’importanza di garantire l’accessibilità
Come Musixmatch è arrivata a gestire i testi sulle principali piattaforme musicali
Il lavoro del Product Manager prima e dopo l’avvento della AI
Come Musixmatch crea prodotti migliori con community e intelligenza artificiale

Modello Musixmatch: come funziona?

Come funziona il modello Musixmatch? Innanzitutto, a livello crowdsourcing. Quindi, è come se avessimo a disposizione una vera e propria Wikipedia specializzata in testi musicali. Tutti possono partecipare ed è anche molto facile.

“Nel nostro caso, diversamente da Wikipedia l’esperienza è fatta per la Gen Z, per un pubblico giovane. È basata molto su mobile e tutti possono fare l’academy: sostanzialmente, si tratta di un piccolo corso in cui le persone imparano a fare questo tipo di lavoretto” (ci ha spiegato Marco Paglia, CPO Musixmatch durante l’episodio del podcast). Di cosa si tratta? Aggiungere canzoni, imparare quali sono le best practices, fare la sincronizzazione, aggiungere altri metadati che Musixmarch raccoglie. “E anche noi verifichiamo che la persona dietro non sia un bot, ma una persona che abbia tutte le caratteristiche per aiutarci”.

Le gerarchie di utenti

La cosa molto interessante che Musixmatch ha fatto è stata creare delle varie gerarchie di utenti: esiste “l’utente base” che ha appena iniziato, quelli che hanno dei punti raggiunti certi target, ma non solo. Le persone possono diventare curators oppure specialist – ovvero l’ultimo grado – che dà loro modo di verificare delle canzoni molto importanti e famose.

Quindi, se sei un utente base forse una canzone di Taylor Swift è molto difficile che tu riesca a farla. Però, piano piano, con impegno, puoi arrivare a lavorare anche a delle canzoni importanti. Questa cosa dà molto potere e carica gli utenti, perché ad oggi – considerando che Musixmatch è ormai la piattaforma di riferimento per quasi tutti i player della musica – tu, utente, puoi andare sul sito, fare un cambiamento o aggiungere una canzone e dopo un’ora guardare Spotify e ascoltare la canzone che hai corretto tu.

Se andiamo a vedere tutti i dati che Musixmatch raccoglie, in realtà sono molti di più: si raccolgono, infatti anche i dati relativi a chi scrive le canzoni, quindi i songwriters. Le canzoni vengono sincronizzate col tempo, c’è il testo statico e quello che scorre mentre la canzone viene ascoltata. E l’azienda sta inoltre testando le traduzioni.

L’esperienza di musica più intima

“Parlare solo di Lyrics oggi è costrittivo: l’esperienza è diventata quella che noi chiamiamo ‘l’interfaccia della musica’, ovvero una cosa che ti dà la possibilità di esplorare la musica mentre la stai ascoltando”.

“Quindi, invece di avere i tipici dati statici, abbiamo una esperienza che ti dà la possibilità di vedere di cosa parla una canzone in time sync, mentre la ascolti. Inoltre – attenzione: spoiler – stiamo lavorando anche per far vedere chi è il performer di quel pezzo di canzone, magari nelle collaborazioni. Dati affascinanti di enhance, diciamo noi, che ti permettono di avere un’esperienza di musica più intima nel momento in cui viene ascoltata”.

La gestione della community da parte di Musixmatch

Musixmatch non impiega le persone che scrivono, ma in oltre 100 milioni scaricano la App e aggiungono dati in maniera casuale. Ma ci sono anche persone che l’azienda chiama curator, che fanno parte del canale Slack dell’azienda e con cui Musixmatch ha un rapporto giornaliero. Numeri pazzeschi, direte voi, ma come funziona – quando si parla di community – l’ingaggio costante e la creazione di un rapporto di fiducia (soprattutto quando il tutto è decentralizzato come in questo caso)?

Il rapporto economico non è quello che muove queste persone ma piuttosto un vero e proprio sistema a punti. Ma qual è la storia che ci sta dietro? In Musixmatch la community è nata anche in modo casuale: quando l’App uscì fu un grande successo. Sponsorizzata da Google, era basata su un comportamento già esistente, cioè il fatto che le canzoni non fossero più disponibili e gli utenti le aggiungevano manualmente. Un comportamento sempre più presente per le persone che hanno trovato in Musixmatch il tipo di esperienza che fosse la più ufficiale possibile. Cosa significa questo? Creare una comunità su behavior esistenti è più facile che crearne una su behavior che non esistono.

Creare community su behavior già esistenti

Crearne di nuovi è sempre molto difficile, invece creare il prodotto migliore per una comunità che esiste già – e che magari si sta muovendo da desktop al mobile – è vincente, così come è successo a Musixmatch, che ha puntato subito sul mobile ed è da lì che è cresciuta la community. Quindi, migrare la comunità anziché creare nuovi behavior potrebbe sicuramente funzionare.

“La nostra forza è stata quella di dare un accesso più facile. Parlavamo di Wikipedia solo sul sito internet, Musixmatch ha fatto una sorta di ‘gamification’ di questa cosa. È sul cellulare, i task sono tanti e piccoli e puoi farli nel tempo libero, in treno o quando buoi. C’è chi aggiunge il testo, chi lo sincronizza, chi aggiunge la traduzione, chi aggiunge solo una riga di traduzione, tanti micro task sono più accessibili. E questa cosa è stata un po’ la chiave per la community. Nel tempo abbiamo poi cominciato a parlarci di più, a conoscerla. Da lì abbiamo sviluppato dei gradi e abbiamo dato la possibilità ad alcuni di loro di venire a conoscerci”.

Ma non solo: da quando l’azienda ha cominciato a dare anche i testi ad Instagram, la community si è ancora di più “allargata” includendo anche gli artisti. Non solo gli utenti nelle stories, ma anche gli artisti infatti condividono i testi delle proprie canzoni per promuoversi. Ecco perché da allora anche gli artisti utilizzano sempre più spesso la piattaforma.

Musixmatch e i podcast

Oggi l’azienda ha scelto di focalizzarsi anche sull’area podcast. Ma come funziona il prodotto di trascrizione podcast? “Abbiamo deciso di lavorare sul podcast perché a livello tecnologico il passo era molto breve. Stiamo parlando di file audio, di tutta una serie di tecnologie che abbiamo sviluppato nel tempo, per esempio tutta la parte anche di AI che utilizziamo anche sui testi. Abbiamo così creato degli stack di intelligenza artificiale per fare trascrizioni automatiche e sincronizzazione, o per il riconoscimento dei topic di cui parlano questi testi”.

“Siamo sostanzialmente un’azienda di linguaggio. Abbiamo detto: vediamo cosa succede se lo applichiamo ai podcast. È iniziato come un esperimento tecnologico. Non so se sia l’approccio migliore, però a volte fare quello che la tecnologia vuole – do what technology wants – funziona”.

Do what technology wants

Un prodotto che è ancora in fase beta e di evoluzione, un incontro tra quello che oggi chiedono i consumatori e i podcast. Un modo di fare sviluppo di prodotto “in the wild”, in pubblico, anziché incubare un prodotto internamente per anni e fare user testing per poi uscire. Musixmatch lo ha fatto uscire subito, motivo per cui la user testing si basa sui cambiamenti che fanno direttamente gli utenti.

Musixmatch podcast dà la possibilità di avere trascritti gli episodi di un podcast, esattamente quello che succede già coi testi delle canzoni. Chiaramente, il testo di una canzone è diverso da una trascrizione, ma l’azienda crede che il testo di un podcast abbia comunque molto valore e su questo stanno lavorando.

“Per esempio aiuta moltissimo con la parte di discovery. Invito tutti ad andare oggi sulle piattaforme utilizzate per realizzare i podcast a cercare dei topic: se andiamo su YouTube magari questa cosa funziona, sui podcast i risultati sono per il più delle volte osceni, perché la ricerca viene fatta in modo letterale, esclusivamente sui titoli e ovviamente non funziona”.

Cosa fa Musixmatch podcast e l’importanza di garantire l’accessibilità

Le trascrizioni, infatti, servono a dare contesto rispetto a quello di cui parlano i podcast. Marco Paglia, infatti, sa già che a prescindere dal titolo che abbiamo scelto per questo episodio del nostro podcast, sicuramente tanti temi non verranno facilmente fuori. Ma uno degli elementi più importanti delle trascrizioni è garantire l’accessibilità. Se fino a qualche tempo fa i podcast erano un prodotto di nicchia, oggi invece diventano sempre più uno strumento di conoscenza rilevante, motivo per cui devono essere accessibili a tutti e in questo senso la trascrizione diventa necessaria.

“Vogliamo essere i primi a farlo, quelli che lo fanno nel modo migliore per dare la possibilità ai podcaster di generare le trascrizioni e poi di rendere questo “artefatto” utile in tempi moderni. Il che non significa avere qualcosa di statico, anzi. Ci immaginiamo qualcosa che venga distribuito in maniera dinamica su tutte le piattaforme, da Spotify a Google fino al proprio sito internet (cosa che oggi non è possibile fare) con tutte le caratteristiche che abbiamo sulle Lyrics”.

Musixmatch sta quindi lavorando a questo formato che conterrà tutti i metadati utili, tra cui la sincronizzazione, la comprensione delle parole chiave utilizzate e al modo in cui verrà distribuita su tutte le piattaforma.

“Basta pensare che fino a qualche anno fa immaginare la sincronizzazione linea per linea sui testi era impossibile, mentre oggi questo è il motivo numero uno per cui siamo su tutte le piattaforme. Quel timestamp ci ha permesso di diventare il distributore ufficiale. Oggi sui podcast stiamo cercando di fare la stessa cosa”.

Per fare tutto questo, sarà importante riuscire a creare – anche in questo caso – una community che renda fruibile il lavoro dell’AI che, come sappiamo, da sola non è sufficiente. In Musixmatch si sta lavorando insieme ai podcaster per capire quali strumenti possono essere utili per rendere fruibile, comprensibile e con le giuste parole chiave la trascrizione, in modo da poterla embeddare all’interno delle piattaforme.

Come Musixmatch è arrivata a gestire i testi sulle principali piattaforme musicali

La domanda sorge anche spontanea: come mai Spotify, Apple Music e le altre piattaforme hanno scelto Musixmatch invece di qualcun altro?

“Innanzitutto, perché siamo legali. Tra coloro che facevano lo stesso di Musixmatch 10 anni fa, di legali ce ne erano veramente pochi. In pochissimi pagavano i publisher, i songwriters. Musixmatch nacque proprio per regolarizzare questo mercato”. Il che significa andare dai publisher, dagli editori (i veri detentori dei diritti sulle canzoni) e proporre di chiudere un contratto. “Noi offriamo delle royalty in base alle visualizzazioni e non in base agli ascolti. Motivo per cui oggi noi abbiamo contratti con publisher da tutto il mondo da cui siamo ovviamente ben visti. Rappresentano gli scrittori, vengono protetti e valorizzati”.

Ma perché Musixmatch è allora stato scelta? Perché se sei la piattaforma con più visualizzazioni è quasi naturale che un publisher scelga di chiudere un contratto con te, e lo fa perché sei la realtà che riuscirà a farlo fruttare di più.

“Sostanzialmente, tu publisher vorrai avere contratti con meno enti possibili piuttosto che tanti enti, per cercare di concentrare la valorizzazione di questo aspetto, di questo asset, che sono le Lyrics. Questo è quello che è riuscito a fare Musixmatch”. Fondamentale è indubbiamente la fiducia che il publisher ripone in Musixmatch per la valorizzazione dei testi e dei dati che riconducono ai stessi stessi, agli owner, alla sincronizazzione, all’esperienza mobile. Dunque, la quantità dei dati, la qualità dei dati e il rapporto coi publisher.

Lavoro del Product Manager prima e dopo l’avvento della AI

Ma esiste una differenza sostanziale tra il prima e il dopo dell’AI? Com’è cambiato il lavoro del team di prodotto dopo l’Intelligenza Artificiale? In realtà, già da tempo l’azienda utilizza GPT e OpenAI. La sorpresa è che ora iniziano a funzionare davvero rispetto a prima.

“Oggi l’AI ci fa vedere che quegli scenari che un pochino avevamo immaginato diventano reali. Per esempio, c’è una cosa che già si può fare: dalla trascrizione, io riesco a generare i titoli che potrai usare per il tuo episodio del podcast, le descrizioni da mettere in alto“.

Ma non solo: considerando quanto sia time consuming trascrivere, con l’AI diventa tutto istantaneo, anche dare il titolo o creare il blog post che puoi condividere fuori sui social. Oppure, creare anche audio grams che puoi usare sui social basandoti sulle parti salienti. Tutte queste cose oggi possono essere fatte.

Per Musixmatch, con l’AI e GPT 4, è interessante vedere come queste tecnologie diventano consumer: hanno una qualità che sta effettivamente iniziando a funzionare. “Tutti quegli scenari che noi che ci immaginavamo e che sperimentavano con GPT 2 senza successo diventano già pronti per il consumer. Queste cose avverranno sempre di più, motivo per cui questi tipi di lavori fatti sulla parola dell’audio, secondo noi diventeranno sempre più importanti”.