STREAMING- & SOCIAL-ANALYTICS
Streaming-Analytics: entwickelt für Label-Kataloge
Ein Track legt am Wochenende bei Deezer zu. Das Redaktionsteam von Apple Music greift ihn am Dienstag auf. Am Donnerstag läuft er bereits in Snapchat-Videos, in einem Land, in dem Ihr Team noch nie Marketing betrieben hat. Getrennte Dashboards, getrennte Logins: Jeder Feed kommt mit seiner eigenen Verzögerung an.
LabelGrid bringt den gesamten Katalog auf einen Bildschirm. Spotify, Apple Music, Amazon Music, Deezer, Audiomack, Boomplay, AWA, KuGou, KuWo und QQ Music fließen in dieselben Ansichten ein, eingegrenzt auf Ihre Labels, direkt neben den Social-Plattformen, auf denen Ihre Musik tatsächlich genutzt wird. Sehen Sie sich alles im Dashboard an, rufen Sie es aus Ihrem eigenen Code ab oder fragen Sie Ihren KI-Assistenten.
KOMBINIERT, VERGLICHEN ODER EINZELN
Ein Dashboard, alle meldenden Stores
Spotify, Apple Music, Amazon Music, Deezer, Audiomack, Boomplay und AWA melden täglich, KuGou, KuWo und QQ Music einmal pro Woche, und alle landen in denselben Ansichten. Der Modus Kombiniert fasst den Katalog über alle Stores hinweg zu einer Gesamtsumme zusammen. Der Modus Vergleichen stellt sie nebeneinander, und genau hier zeigt sich meist, dass das Release, das im Heimatmarkt kaum etwas bewegt, anderswo richtig gut läuft. Der Modus Einzelansicht isoliert einen Store, wenn Sie ihn gezielt bearbeiten möchten. „Alle vergleichen“ nimmt neue Stores automatisch mit auf, sodass ein im nächsten Quartal hinzugefügter Feed auch in Vergleichen erscheint, die Sie Monate zuvor erstellt haben. Amazon Music ist auf diese Weise im August 2026 hinzugekommen.
LabelGrid vertreibt an alle großen DSPs, und die oben genannten Stores sind diejenigen, deren Analytics-Feeds wir einlesen. Die übrigen erzielen weiterhin Einnahmen und erscheinen weiterhin in Ihren Tantiemenabrechnungen. Abrechnungen und Analytics laufen über getrennte Pipelines, sodass ein Store Sie bezahlen kann, ohne hier in den Diagrammen aufzutauchen.
47 METRIK-BEREICHE
Tiefe statt einer größeren Stream-Zahl
Eine Stream-Zahl sagt Ihnen, dass etwas passiert ist. Die anderen 46 Bereiche sagen Ihnen, was: Insgesamt decken 39 Bereiche die Streaming-Stores ab und acht den Social-Bereich, und kein Store meldet sie alle, weshalb das Dashboard pro Metrik genau angibt, welcher Store sie liefert, statt Sie raten zu lassen.
Streams, Hörer und Saves
Streams kommen von jedem Store auf der Liste. Hörerzahlen liefern Spotify, Apple Music, Amazon Music und Audiomack, wobei Spotify und Apple einen echten, deduplizierten Tageswert pro Track melden. Saves kommen von Spotify und Audiomack, wobei Spotify seine Saves zusätzlich nach Abo-Stufe aufschlüsselt. Skips und Shares sind Spotify-Signale.
Wo gehört wird
Streams nach Land liefern Spotify, Apple Music, Amazon Music, Deezer, Boomplay und Audiomack, wobei Apple zusätzlich eigene Auswertungen nach Stadt und Storefront beisteuert. AWA meldet Streams ohne Länderaufschlüsselung, weil sein Feed anstelle von Ländern regionale japanische Codes unterhalb der Landesebene führt. KuGou, KuWo und QQ Music liefern ebenfalls keine Länderaufschlüsselung.
Wer zuhört
Streams nach Alter und Geschlecht liefern Spotify und Apple Music. Die Hörerdemografie von Spotify und Deezer betrachtet dieselbe Zielgruppe aus einem anderen Blickwinkel: Sie zählt Personen statt Wiedergaben und deckt dabei Alter und Geschlecht, Region sowie den Anteil kostenloser und bezahlter Abos unter Ihren Hörern ab.
Wie gehört wird
Spotify liefert hier die größte Tiefe: Completion Rate und Skip-Verhalten, durchschnittliche Hördauer und Shuffle-Anteil. Dazu die Discovery-Rate und der Anteil wiederkehrender Hörer sowie der Anteil der Streams, die in einem beworbenen Kontext gestartet sind, ergänzt um Lyrics- und Canvas-Aufrufe. Und schließlich die Mechanik: Gerät, Betriebssystem, Audioformat, Tageszeit sowie der Ausgangspunkt des Streams, egal ob Playlist, eigene Bibliothek oder Suche. Deezer meldet die durchschnittliche Hördauer sowie Gerät und Betriebssystem.
Playlists und Editorial
Die Placements-Ansicht listet die Playlists auf, in denen ein Track bei Spotify, Apple Music und Deezer gelandet ist, filterbar nach Store. Spotify-Zeilen zeigen den Playlist-Namen samt Ersteller und Stream-Zahl. Apple-Zeilen nennen die redaktionellen Playlists und die beste erreichte Position des Tracks, teils ohne Play-Zahl, weil eine fehlende Zahl bedeutet, dass der Store keine gemeldet hat. Deezer-Zeilen verlinken auf die öffentliche Playlist, sofern sich die ID auflösen lässt.
Shazam und Apples eigene Signale
Library-Adds, redaktionelle Playlist-Adds und Shazam-Zahlen, einschließlich Shazams nach Stadt und Bundesstaat, liefert Apple Music. Apple meldet außerdem Discovery-Kohorten, die messen, welcher Anteil des Publikums den Track in einem Zeitraum zum ersten Mal hört. Shazam ist ein Apple-Signal, für das es bei Spotify kein Äquivalent gibt.
KEINE AUSGEFÜLLTEN LÜCKEN
Ehrlich aus Prinzip
Es ist leicht, ein Analytics-Produkt vollständig aussehen zu lassen. Man verteilt eine Wochensumme auf sieben Tage, weist eine vom Store nie gemeldete Metrik als Null aus, trägt Tage, die noch eintreffen, stillschweigend als final ein, und schon füllt sich jedes Diagramm wunderbar. LabelGrid macht nichts davon, weshalb Sie hier gelegentlich eine Lücke statt einer Zahl sehen.
Eine Metrik, die der Store nicht meldet
Wenn ein Store eine Metrik nicht sendet, markiert das Dashboard sie für diese Plattform als nicht verfügbar. Eine Null wird niemals angezeigt, denn eine Null ist ein reales Messergebnis, und „dieser Store veröffentlicht das nicht“ ist eine völlig andere Aussage. Amazon Music zeigt das besonders deutlich: Der Store meldet nur Streams, Hörer und Land, sonst nichts, weshalb seine Skip- und Demografie-Grafiken als nicht verfügbar erscheinen statt als flache Linie.
Wöchentliche Stores bleiben wöchentlich
KuGou, KuWo und QQ Music melden einmal pro Woche. Jede Meldung wird zu einem einzigen Datenpunkt, datiert auf den Tag, den sie abdeckt, und mit der gesamten Wochensumme versehen, niemals aufgeteilt in sieben erfundene Tageswerte. In einem Tagesdiagramm zeigen diese Stores einen belegten Datenpunkt pro Woche mit Lücken dazwischen, was korrekt ist und keine fehlenden Daten bedeutet, und die Summen über einen Zeitraum stimmen trotzdem.
Die letzten Tage füllen sich noch
Jede Metrik hat ihren eigenen Meldestichtag und ihren eigenen Vollständigkeitsstichtag, und die beiden fallen nicht immer auf denselben Tag. Alles dazwischen trifft noch ein, weshalb diese Zeiträume als vorläufig markiert werden, statt einen nur halb gemeldeten Tag wie einen Einbruch aussehen zu lassen. Es ist normal, wenn der hintere Rand eines Diagramms bei einem späteren Aufruf noch ansteigt.
Die Datenschutzschwelle bei Zielgruppendetails
Demografische und geografische Auswertungen sind k-anonymisiert. Apples Städte-Auswertungen, Shazams nach Stadt und Bundesstaat sowie die Hörerdemografie erscheinen alle erst ab einer Mindest-Zielgruppengröße, und eine Zelle, die darunter fällt, wird komplett verworfen: kein „Sonstige“-Sammelposten, keine aufsummierte Gesamtzahl, aus der sich die unterdrückte Zielgruppe rückwärts errechnen ließe. Ein kleiner Katalog kann deshalb gesunde Streamzahlen neben einer leeren Demografie- oder Städte-Grafik zeigen. Dann erfüllt die Schwelle genau ihre Aufgabe, und die Lücke bleibt leer, statt mit einer erfundenen Zahl gefüllt zu werden.
Was hier bewusst fehlt
Die Prüfung der Streaming-Integrität bleibt komplett außerhalb der Kunden-Analytics, sodass nichts in diesen Diagrammen gleichzeitig als Urteil über einen Artist fungiert. Diese Arbeit übernimmt Stream Radar, ein separates Add-on mit eigener Oberfläche.
SOCIAL UND UGC
Ihre Musik außerhalb der Stores
Einer Ihrer Tracks landet im Snapchat-Video von irgendjemandem. Diese Nutzung taucht nie in einer Stream-Zahl auf, und genau diese Seite Ihres Katalogs macht die Social-Ansicht sichtbar.
SoundCloud meldet Plays, durchschnittliche Hördauer, Reposts, Favoriten, Playlist-Adds und Territorien. Snapchat meldet Content Creates, also die tatsächlichen Inhalte, die mit Ihrer Musik erstellt wurden, zusammen mit Views und Territorien. Die Meta-Apps laufen über eine gemeinsame Nutzungserhebung, aufgeschlüsselt nach App: Instagram und Facebook melden Creates, Views und Territorien sowie das Follower- und Engagement-Wachstum des Artist-Kontos, WhatsApp und Messenger melden Creates, Views und Territorien, und Threads meldet ausschließlich Views und Reach, weil die Erhebung für Threads keine Creates erfasst.
Diese laufen auf einer eigenen Plattform-Achse, getrennt von den Stores. Eine Nutzung, ein View und ein Play sind drei unterschiedliche Größen, die nie miteinander addiert werden und nie in eine Stream-Summe einfließen.
DER OFFIZIELLE MCP-SERVER
Fragen Sie einen KI-Assistenten nach Ihren Streaming-Statistiken
„Wie lief das Berlin-Release letzten Monat auf Apple Music, und welches Land ist am schnellsten gewachsen?“ Tippen Sie das in Claude ein, und Sie bekommen die Antwort direkt aus Ihrem eigenen Katalog, ganz ohne eine Abfrage zu schreiben oder einen Export zu öffnen.
Dafür veröffentlicht LabelGrid den offiziellen MCP-Server. Er stammt direkt von LabelGrid, ist Open Source unter der MIT-Lizenz und wird über npm als @labelgrid/mcp installiert. Darunter liegt ein typisierter Wrapper um dieselbe öffentliche Analytics-API, die weiter unten beschrieben wird, sodass ein Assistent genau das liest, was auch Ihr Dashboard liest, und nicht mehr. Claude Desktop, Claude Code und Cursor verbinden sich alle damit, ebenso jeder andere Model-Context-Protocol-Client, und sowohl der Server als auch die API setzen einen LabelGrid-API-Plan voraus.
Der Assistent erhält dieselbe Availability-Matrix und dieselben Aktualitätsangaben, die auch das Dashboard nutzt, sodass eine Metrik, die ein Store nie gemeldet hat, als nicht verfügbar zurückkommt, statt einfach leer zu bleiben. Die Amazon-Music-Demografie ist das einfachste Beispiel: Sie existiert nicht, und die Matrix sagt genau das. Ein Assistent, der bei Ihren Zahlen raten muss, ist schlechter als gar kein Assistent.
DIE ÖFFENTLICHE ANALYTICS-API
Rufen Sie Ihren Katalog aus eigenem Code ab
Jede oben genannte Metrik steht über die öffentliche API unter /api/public/analytics zur Verfügung, eingegrenzt auf Ihre eigenen Labels, und Sie grenzen sie mit den Kennungen ein, mit denen Sie ohnehin arbeiten: ISRC, UPC, Release oder Artist. Der Summary-Endpunkt liefert in einem einzigen Aufruf bis zu zwölf der 47 Bereiche, einschließlich der acht Social-Bereiche, die sich über filter[ugc_platform] auf eine einzelne Plattform eingrenzen lassen. Fünfzehn eigenständige Series-Endpunkte decken die einzelnen Metriken für sich ab. Leaderboards ranken Ihre Top-Performer, und Entity-Filter grenzen dieses Ranking auf ein Label, einen Artist, ein Release oder einen Track ein. Placements liefert Playlist-Zeilen, gefiltert nach Plattform.
Auf zwei Dinge sollten Sie Ihre Integration aufbauen. Fragen Sie den Availability-Endpunkt, was eine Plattform unterstützt, und er liefert die gesamte Streaming-Matrix aus Bereich und Plattform plus die Meldefrequenz jedes Stores in einem einzigen, cachefähigen Aufruf ohne Parameter zurück, sodass Ihre Integration die Matrix ausliest, statt Annahmen fest im Code zu verankern, die in der Woche brechen, in der ein neuer Store hinzukommt; die Social-Verfügbarkeit liefert jede Summary-Antwort mit, die einen Social-Bereich anfragt. Und jede Summary-Antwort enthält pro Bereich eine Aktualitätsangabe, sodass auch Ihre eigenen Berichte vorläufige Tage genauso kennzeichnen können wie unsere.
Summary und die Series-Endpunkte akzeptieren ein Zeitfenster von 400 Tagen, also ein volles Jahr plus einen Vergleichszeitraum in einer einzigen Anfrage; Leaderboards und Placements gehen bis zu 180 Tage zurück. Grenzen Sie einen Summary-Aufruf auf ein Release ein, liefern die Pro-Track-Bereiche eine Tagesserie für jeden enthaltenen Track, eine Zeile pro Datum, Plattform und ISRC, statt eines einzelnen Aufrufs pro Track.
HÄUFIGE FRAGEN
Häufig gestellte Fragen
Legen Sie mit Ihren eigenen Zahlen los
Analytics, inklusive des erweiterten Sets, ist in jedem Standard-Plan enthalten.