iHeartMedia、ヒット曲を消耗させずに再生できるようプレイリストを最適化

iHeartMediaは数百のラジオ局を編成しており、各局には商業的に強力でありながら、リスナーがヒット曲に飽きる前に新しい音楽もローテーションし続けるプレイリストが必要だ。

チームは楽曲とアーティストのデータおよび聴取状況から現在と将来の楽曲人気——ライフサイクル曲線——を予測するモデルを構築し、数理最適化エンジンを用いて強さと多様性のバランスを取った規則準拠の24時間365日のプレイリストを生成した。

このエンジンにより、どの曲を追加し、パワーローテーションに引き上げ、引退させるかという推測が排除され、多数の局を同時に編成するために必要な時間と労力が削減された。

ヒット曲の強さと楽曲の多様性のバランスを取る

実績のあるヒット曲だけを流すプレイリストは、それらを早く消耗させる

ライフサイクル曲線を予測することで、上昇中の楽曲を特定できる

最適化により、すべての局に同じスケジューリングルールが適用される

選曲とローテーションの判断の自動化により、編成コストが下がる

製品にライフサイクルがある場合、現在の人気だけでなく予測される年齢によってもキュレーションを行うこと。強さと多様性を同時に最適化することで、明日を犠牲にせずに今日の聴衆を維持できる。

iHeartMediaのプレイリスト最適化は、2024年INFORMS Daniel H. Wagner Prizeの最終候補に選ばれた。モデルとエンジンは、単一のプラットフォームから多くの市場の局を編成するために使用されている。