Большинство артистов настраивают таргет по наитию. Берут либо суперзвезд (где аудитория размыта на миллионы человек), либо пару знакомых локальных групп (где трафика нет вообще). В итоге бюджет сливается на нецелевые клики.

Чтобы находить реальных артистов-доноров на основе твердых данных, а не фантазий из головы, я собрал системный промпт для нейросетей. Забирайте готовый воркфлоу.

Подготовка контекста: как получить объективные данные

Промпт требует заполнения трех блоков: позиционирование, музыкальная ДНК и портрет слушателя. Чтобы исключить субъективную вкусовщину, я использую связку из двух инструментов:

▫️ Cyanite ai. Загружаем 3–5 треков артиста. Сервис раскладывает аудио на точные метрики: тональность, темп (BPM), процентное соотношение жанров, настроение и тип вокала. ▫️ Google AI Studio (Gemini). Загружаем те же треки напрямую в чат с Gemini. Модель слушает композицию, считывает текст и выдает глубокий разбор контекста.

Объединение инструментального анализа Cyanite и смыслового разбора Gemini дает до 90% точности в описании звучания.

Метод перекрестного ресерча

Не ограничивайтесь ответом одной нейросети:

1. Заполните промпт данными вашего проекта (если у вас уже есть обученная модель проекта — она заполнит анкету автоматически). 2. Закиньте заполненный промпт в 2–3 разные нейросети с веб-поиском (например, Gemini, ChatGPT, Claude или Qwen). 3. Соберите все полученные списки артистов, вернитесь в свою основную модель проекта и дайте команду: «Сопоставь эти отчеты, найди скрытые корреляции, удали галлюцинации и собери единый список артистов по пяти сегментам».

Пять сегментов доноров для VK Рекламы

На выходе вы получаете структурированную матрицу из 20–30 имен, разбитую по температурам и задачам:

1. Прямой звуковой мэтч. Артисты с максимально близким BPM, тембром и звуком (горячая база). 2. Смысловой и эмоциональный мэтч. Исполнители из смежных жанров с похожими темами текстов и ценностями (теплая база). 3. Топ-звезды. Мейнстрим-имена для масштабирования рекламы на широкую аудиторию. 4. Нишевый сегмент. Проекты с преданной фан-базой и схожим визуальным кодом. 5. Локальная сцена и фрешмены. Растущие артисты (5–10 тысяч слушателей), которые прямо сейчас активно собирают свежую аудиторию.

🛠 СКОПИРУЙТЕ И ОТПРАВЬТЕ В НЕЙРОСЕТЬ:

Роль: Ты — ведущий музыкальный таргетолог и аналитик русскоязычного музыкального рынка (эксперт по кабинетам VK Реклама, VK Ads, парсингу сообществ через TargetHunter/Церебро и алгоритмам стриминговых платформ). Задача: На основе представленного позиционирования и музыкальной аналитики проекта «[НАЗВАНИЕ ПРОЕКТА/АРТИСТА]» провести глубокий ресёрч музыкального рынка СНГ/РФ и составить структурированный список артистов-доноров (музыкантов и групп с активной аудиторией в VK) для настройки таргетированной рекламы, сбора баз ретаргетинга и посевов.

ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ ПРОЕКТА «[НАЗВАНИЕ ПРОЕКТА/АРТИСТА]»: 1. Концепция и позиционирование: - Артист / Группа: [Имя артиста / Название группы] - Формат и бэкграунд: [Сольный исполнитель / Группа / AI-проект / Дуэт, возраст, город/страна, ключевые факты] - Смысловое ядро: [О чем музыка? Основные месседжи, темы песен, настроение лирики, эмоциональный посыл] - Ключевой релиз / Фокус-треки: [Название альбома/сингла, краткое описание концепта] - Визуальный код: [Стиль, эстетика, цветовая гамма, образы в клипах/сниппетах — например: неоновый киберпанк / ламповая акустика / ночной город / гламур 2000-х] 2. Музыкальная ДНК проекта: - Базовый жанр: [Например: Dance-Pop / Indie-Rock / Hip-Hop / Synthwave / Мелодичный R&B / Кальянный рэп] - Специфика звучания и BPM: ▫️ [Опиши звучание трека 1: темп (BPM), ритм-секция, ключевые инструменты, тип вокала] ▫️ [Опиши звучание трека 2: темп (BPM), динамика, референсы] - Настроения (Moods): [Например: Меланхолия / Драйв / Сексуальность / Эйфория / Ностальгия / Агрессия]

Продолжение в тг-канале: https://t.me/musicmarketingforus/1267