ПРОЛИФ - Рыбалка

Песня на музыкальных площадках:

Яндекс Музыка - https://music.yandex.ru/track/139997157
VK Музыка - https://vk.com/audio-2001586208_140586208
МТС Музыка - https://music.mts.ru/track/139997157
ЗВУК - https://zvuk.com/track/144482456
Apple Music - https://music.apple.com/ru/song/1852929672
YouTube Music - https://music.youtube.com/watch?v=P6lpiX2R0bM
Spotify - https://open.spotify.com/track/67hSoBxCFJ8HfwRJDrzRgN
Deezer - https://link.deezer.com/s/311VHnTO3TFzerhPMojWH
Shazam - https://www.shazam.com/ru-ru/song/1852929672
Amazon Music - https://music.amazon.com/tracks/B0FC5WWG1K
OK - https://ok.ru/music/track/123363527980087
Tidal - https://tidal.com/track/440459261/u
Песня на сайте - https://prolif.ru/rybalka

Обсидиановая Триада| Фэнтези-альбом по мотивам книги
Где послушать (все площадки): https://spacefantasy.ru/fantasy_music.html

В чем суть :)
Обсидиановая Триада - иллюстрированная фэнтези повесть, веб-новелла: https://spacefantasy.ru/novel.html
У нее есть английская версия с хорошим переводом: https://spacefantasy.ru/ot.html
У английской версии есть саундтрек.

#фэнтези #музыка #чтопочитать #чтопослушать

https://rutube.ru/video/0cae771b4464b85d06e7514f7d7a404a/

А у нас Колаборация с Музыкантом Неудачница
Как вам ?)

Почему в ароматах «НОТЫ» и зачем их читать? Какие ноты в аромате?

Парфюмер Септимус Пиесс опубликовал свой труд, в котором сравнил «законы» парфюмерного искусства и музыкального, сопоставив летучесть ароматов с амплитудами колебаний звуков. Теория не нашла своего подтверждения, но именно после этой теории мы стали «слушать» ароматические композиции, применяя такие понятия, как «ноты» и «звучание».

Источник: https://eviry.ru/blog/noty-aromata

#eviry #аромат #ароматы #ноты #нотыаромата #парфюм #парфюмерия #обоняние #запах #запахи #блог

Spotify: как данные стали главным конкурентным преимуществом?

Spotify — это не просто музыкальный сервис, а аналитическая платформа, где каждый клик превращается в сигнал. Он собирает и обрабатывает данные в реальном времени: время суток, день недели, геопозицию, устройство, уровень громкости, скорость переключения треков, лайки, дизлайки, историю прослушивания. На основе этих данных алгоритмы подбирают музыку под настроение, ситуации и привычки. Рекомендации строятся не только на твоих действиях, но и на действиях миллионов пользователей, похожих на тебя. Так создается эффект угадывания желаний слушателей.

Как результат: 70% прослушиваний — из рекомендаций. Пользователи слушают дольше, возвращаются чаще, подписываются охотнее. Это позволило Spotify вырасти до 600+ млн пользователей и стать крупнейшим стриминговым сервисом.

Персонализация — не только для крупных корпораций. Её можно внедрять и в небольшом бизнесе.

Например, в онлайн-магазине — рекомендовать товары на основе данных о прошлых покупках.

А в офлайн-бизнесе — делать персональные предложения, если клиент не заходил определённое время.

Главное — не просто собирать данные, а превращать их в действия. Те, кто понимают клиента лучше (особенно если лучше, чем он сам) — выигрывают.

Какой мультфильм из детства оставил у вас самые яркие воспоминания? Поделитесь, что именно вам в нём нравилось — персонажи, сюжет или, может быть, музыка? ?