iHeartMedia, 히트곡이 소진되지 않도록 최적화된 재생목록을 운영하다

iHeartMedia는 수백 개의 라디오 방송국을 편성하며, 각 방송국에는 상업적으로 강력하면서도 청취자가 히트곡에 싫증을 내기 전에 새 음악을 계속 순환시키는 재생목록이 필요합니다.

팀은 곡 및 아티스트 데이터와 청취 데이터로부터 현재와 미래의 곡 인기도, 즉 생애주기 곡선을 예측하는 모델을 구축한 뒤, 수학적 최적화 엔진을 사용하여 강점과 다양성의 균형을 맞춘 규정 준수 24시간 재생목록을 생성했습니다.

이 엔진은 어떤 곡을 추가하고, 파워 로테이션으로 승격하고, 은퇴시킬지에 대한 추측을 없애 여러 방송국을 동시에 편성하는 데 필요한 시간과 노동을 줄였습니다.

히트곡의 강점과 곡의 다양성 사이의 균형

검증된 히트곡만 재생하는 재생목록은 그것들을 빠르게 소진시킵니다

생애주기 곡선을 예측하면 어떤 곡이 상승 중인지 식별할 수 있습니다

최적화는 모든 방송국에 동일한 편성 규칙을 적용합니다

캡처 및 로테이션 결정을 자동화하면 편성 비용이 낮아집니다

제품에 생애주기가 있을 때는 현재 인기도뿐 아니라 예측된 연령을 기준으로 큐레이션하십시오. 강점과 다양성을 함께 최적화하면 내일의 자원을 소진하지 않고 오늘의 청중을 유지할 수 있습니다.

iHeartMedia의 재생목록 최적화는 2024년 INFORMS Daniel H. Wagner Prize의 최종 후보로 선정되었습니다. 이 모델과 엔진은 단일 플랫폼에서 여러 시장의 방송국을 편성하는 데 사용됩니다.