ANALYTICS DE STREAMING E REDES SOCIAIS
Analytics de streaming feito para catálogos de gravadoras
Uma faixa ganha tração no Deezer durante o fim de semana. Na terça-feira, a equipe editorial da Apple Music a seleciona. Na quinta-feira, ela já está embalando vídeos no Snapchat em um país onde ninguém da sua equipe jamais fez divulgação. Painéis separados, logins separados, cada feed chegando com seu próprio atraso.
O LabelGrid reúne todo o catálogo em uma única tela. Spotify, Apple Music, Amazon Music, Deezer, Audiomack, Boomplay, AWA, KuGou, KuWo e QQ Music alimentam as mesmas visualizações, filtradas pelas suas gravadoras, com as redes sociais em que as pessoas realmente usam sua música logo ao lado. Veja tudo no painel, consulte pelo seu próprio código ou pergunte ao seu assistente de IA.
COMBINADO, COMPARADO OU UM DE CADA VEZ
Um só painel para todas as lojas que reportam dados
Spotify, Apple Music, Amazon Music, Deezer, Audiomack, Boomplay e AWA reportam diariamente, enquanto KuGou, KuWo e QQ Music reportam uma vez por semana, e todos aparecem nas mesmas visualizações. O modo combinado soma o catálogo de todas as lojas de uma só vez. O modo de comparação coloca as lojas lado a lado, e é aí que normalmente você descobre que aquele lançamento parado no mercado local está indo muito bem em outro lugar. O modo único isola uma loja quando você quer analisá-la com calma. O recurso Comparar tudo incorpora novas lojas automaticamente, então um feed adicionado no próximo trimestre aparece em comparações criadas meses atrás. Foi assim que a Amazon Music entrou, em agosto de 2026.
O LabelGrid distribui para todos os principais DSPs, e as lojas acima são aquelas cujos feeds de analytics nós processamos. As demais continuam gerando receita e continuam aparecendo nos seus extratos de royalties. Extratos e analytics rodam em pipelines separados, então uma loja pode pagar você sem aparecer aqui.
QUARENTA E SETE SEÇÕES DE MÉTRICAS
Profundidade, não um contador de streams maior
Um número de streams diz que algo aconteceu. As outras 46 seções dizem o quê. Trinta e nove delas cobrem as lojas de streaming e oito cobrem redes sociais, e nenhuma loja reporta todas elas, então o painel informa qual métrica vem de qual loja, em vez de você precisar adivinhar.
Reproduções, ouvintes e salvamentos
Os streams vêm de todas as lojas da lista. Os ouvintes vêm de Spotify, Apple Music, Amazon Music e Audiomack, com Spotify e Apple reportando uma contagem diária real e deduplicada por faixa. Os salvamentos vêm de Spotify e Audiomack, e o Spotify divide os salvamentos por nível de assinatura. Pulos e compartilhamentos são sinais do Spotify.
Onde a escuta acontece
Streams por país para Spotify, Apple Music, Amazon Music, Deezer, Boomplay e Audiomack, com a Apple adicionando também suas próprias divisões por cidade e storefront. A AWA reporta streams sem divisão por país, porque seu feed traz códigos de região subnacionais do Japão, e não países. KuGou, KuWo e QQ Music também não têm divisão por país.
Quem está ouvindo
Streams por idade e gênero vêm de Spotify e Apple Music. Os dados demográficos de ouvintes do Spotify e do Deezer são outro recorte sobre a mesma audiência, contando pessoas em vez de reproduções. Eles cobrem idade e gênero, região, além da proporção entre ouvintes do plano gratuito e do plano pago.
Como ouvem
O Spotify vai mais fundo aqui. Taxa de conclusão e comportamento de pulos, tempo médio de escuta e participação do shuffle. Depois, taxas de descoberta e de ouvintes recorrentes, a proporção de streams que começaram em um contexto promovido, com visualizações de letras e do Canvas ao lado. Por fim, vêm os detalhes técnicos: dispositivo, sistema operacional, formato de áudio, horário do dia e onde o stream começou, seja em uma playlist, na biblioteca de alguém ou em uma busca. O Deezer reporta tempo médio de escuta, além de dispositivo e sistema operacional.
Playlists e curadoria editorial
A visualização de posicionamentos lista as playlists em que uma faixa entrou no Spotify, na Apple Music e no Deezer, filtrável por loja. As linhas do Spotify trazem o nome da playlist, seu criador e a contagem de streams. As linhas da Apple citam playlists editoriais e a melhor posição que a faixa alcançou, às vezes sem contagem de reproduções: a ausência da contagem significa que a loja não a reportou. As linhas do Deezer levam à playlist pública quando conseguimos resolver o id.
Shazam e sinais próprios da Apple
Adições à biblioteca, adições a playlists editoriais e contagens de Shazam, incluindo Shazams por cidade e estado, vêm da Apple Music. A Apple também reporta coortes de descoberta, que medem quanto da audiência de um período está ouvindo a faixa pela primeira vez. O Shazam é um sinal da Apple, e o Spotify não tem equivalente.
NENHUMA LACUNA PREENCHIDA
Honesto por design
É fácil fazer um produto de analytics parecer completo: distribuir um total semanal ao longo de sete dias, marcar como zero uma métrica que a loja nunca enviou, desenhar sem alarde os dias que ainda estão chegando como se já fossem definitivos, e cada gráfico fica com uma aparência perfeita. O LabelGrid não faz nada disso, o que significa que às vezes você vai ver uma lacuna aqui em vez de um número.
Uma métrica que a loja não reporta
Quando uma loja não envia uma métrica, o painel a marca como indisponível para aquela plataforma. Ele nunca mostra zero, porque zero é uma medição real, e “esta loja não publica isso” é uma afirmação completamente diferente. A Amazon Music é o exemplo mais claro disso: ela reporta streams, ouvintes e país, e nada além disso, então seus gráficos de pulos e de dados demográficos aparecem como indisponíveis, em vez de uma linha zerada.
Lojas semanais continuam semanais
KuGou, KuWo e QQ Music reportam uma vez por semana. Cada relatório vira um único ponto de dados, datado do dia que ele cobre e com o total inteiro daquela semana, nunca dividido em sete números diários inventados. Em um gráfico diário, essas lojas mostram uma data preenchida por semana, com espaço entre elas, o que é correto, e não uma falha, e os totais do período continuam batendo.
Os últimos dias ainda estão sendo preenchidos
Cada métrica tem sua própria data-limite de reporte e sua própria data-limite de conclusão, e elas nem sempre coincidem no mesmo dia. Tudo o que fica entre essas duas datas ainda está chegando, então esses períodos são marcados como parciais, em vez de deixar que um dia parcialmente reportado pareça uma queda brusca. Pode esperar que a ponta final de um gráfico suba quando você olhar de novo mais tarde.
O piso de privacidade no detalhamento da audiência
As divisões demográficas e geográficas são k-anonimizadas. As divisões por cidade da Apple, os Shazams por cidade e estado, e os dados demográficos de ouvintes ficam todos retidos até que a audiência atinja um piso mínimo, e uma célula que fica abaixo desse piso é descartada por completo: sem categoria “outros”, sem total consolidado que permitisse deduzir a audiência suprimida de trás para frente. Por isso, um catálogo pequeno pode mostrar streams saudáveis ao lado de um gráfico demográfico ou de cidade vazio. Isso é o piso fazendo o seu trabalho, e o espaço continua vazio em vez de ser preenchido com um número inventado por nós.
O que fica de fora, de propósito
A detecção de integridade de streaming fica totalmente fora dos analytics do cliente, então nada nesses gráficos funciona como um veredito sobre um artista. Esse trabalho fica no Stream Radar, um complemento separado com interface própria.
REDES SOCIAIS E UGC
Sua música, usada fora das lojas
Uma faixa sua acaba parando no vídeo de alguém no Snapchat. Esse uso nunca entra em uma contagem de streams, e é exatamente esse lado do catálogo que a visualização social cobre.
O SoundCloud reporta reproduções, tempo médio de escuta, reposts, favoritos, adições a playlists e territórios. O Snapchat reporta criações de conteúdo, ou seja, as peças de conteúdo de fato feitas com a sua música, junto com visualizações e territórios. Os aplicativos da Meta chegam em um único censo de uso, dividido por aplicativo: Instagram e Facebook reportam criações, visualizações e territórios, além do crescimento de seguidores e engajamento na conta do artista; WhatsApp e Messenger reportam criações, visualizações e territórios; e o Threads reporta apenas visualizações e alcance, porque o censo não traz nenhuma criação do Threads.
Esses dados rodam em um eixo de plataformas separado do das lojas. Um uso, uma visualização e uma reprodução são três grandezas diferentes, então nunca são somadas entre si nem a um total de streams.
O SERVIDOR MCP OFICIAL
Pergunte a um assistente de IA sobre suas estatísticas de streaming
“Como foi o desempenho do lançamento de Berlim na Apple Music no mês passado, e qual país cresceu mais rápido?” Digite isso no Claude e receba a resposta direto do seu próprio catálogo, sem escrever nenhuma consulta e sem abrir nenhuma exportação.
O LabelGrid publica o servidor MCP oficial para isso. É um servidor próprio da empresa, de código aberto sob a licença MIT, instalado pelo npm como @labelgrid/mcp. Internamente, é um wrapper tipado sobre a mesma API pública de analytics descrita mais abaixo, então o assistente lê exatamente o que o seu painel lê, e nada além disso. Claude Desktop, Claude Code e Cursor se conectam a ele, assim como qualquer outro cliente Model Context Protocol, e tanto ele quanto a API exigem um plano de API do LabelGrid.
Ele também entrega ao assistente a mesma matriz de disponibilidade e as mesmas datas de atualização que o painel usa, então uma métrica que uma loja nunca reportou volta marcada como indisponível, em vez de aparecer em branco. Os dados demográficos da Amazon Music são o exemplo mais simples: eles não existem, e a matriz diz isso claramente. Um assistente que precisa chutar os seus números é pior do que nenhum assistente.
A API PÚBLICA DE ANALYTICS
Consulte seu catálogo a partir do seu próprio código
Todas as métricas acima estão na API pública em /api/public/analytics, filtradas pelas suas próprias gravadoras, e você as restringe com os identificadores que já usa no dia a dia: ISRC, UPC, lançamento ou artista. O endpoint summary retorna até doze das quarenta e sete seções em uma única chamada, incluindo as oito seções sociais, que o filter[ugc_platform] restringe a uma única plataforma. Quinze endpoints independentes de series cobrem as métricas isoladamente. O Leaderboards classifica os melhores desempenhos do seu catálogo, e filtros de entidade restringem esse ranking a uma gravadora, artista, lançamento ou faixa específicos. O Placements retorna as linhas de playlist filtradas por plataforma.
Há duas coisas que valem a pena usar como base. Pergunte ao endpoint availability o que uma plataforma suporta, e ele devolve toda a matriz de seções por plataforma para streaming, além da cadência de cada loja, em uma única chamada sem parâmetros e passível de cache, para que a sua integração leia essa matriz em vez de fixar no código suposições que quebram na semana em que uma loja é adicionada; a disponibilidade social vem em qualquer resposta de summary que pedir uma seção social. E toda resposta de summary traz a data de atualização de cada seção, para que os seus próprios relatórios também possam marcar dias provisórios, exatamente como os nossos fazem.
O summary e os endpoints de series aceitam uma janela de 400 dias, um ano inteiro mais um período de comparação em uma única requisição; leaderboards e placements vão até 180 dias. Quando você restringe um summary a um lançamento, as seções por faixa retornam uma série diária para cada faixa dele, uma linha por data, plataforma e ISRC, em vez de uma chamada por faixa.
PERGUNTAS COMUNS
Perguntas frequentes
Comece com os seus próprios números
O Analytics, com o pacote avançado incluído, faz parte de todo plano padrão.