O novo estudo sobre o mercado global de “Music Similarity Search Artificial Intelligence (IA)” aponta um crescimento acelerado de uma tecnologia que, até poucos anos atrás, operava quase nos bastidores das plataformas digitais. A chamada busca por similaridade musical deve movimentar US$ 1,15 bilhão em 2025 e alcançar US$ 3,04 bilhões em 2029, com uma taxa média de crescimento anual de 27,5%. A autoria e a metodologia do relatório são da The Business Research Company, que assina o Music Similarity Search Artificial Intelligence (AI) Global Market Report 2025.
Mais do que um avanço técnico, esse movimento acompanha mudanças claras no comportamento do público e no próprio modelo de negócio do streaming. Com catálogos cada vez maiores e consumo concentrado no celular, encontrar “músicas parecidas” virou uma peça central para manter os usuários ativos, engajados e dispostos a permanecer nas plataformas.
A seguir, cinco tendências apontadas pelo estudo que ajudam a entender por que essa tecnologia se tornou estratégica para o mercado global de música digital.
1. A recomendação personalizada deixa de ser diferencial e vira regra
Um dos principais motores de crescimento do mercado é a demanda por recomendações personalizadas. A lógica é simples: quanto maior o catálogo, maior a necessidade de filtros inteligentes que ajudem o usuário a descobrir algo relevante sem esforço.
A busca por similaridade musical analisa elementos como ritmo, timbre, melodia e harmonia para sugerir faixas com características próximas às que a pessoa já escuta. Esse tipo de recomendação aumenta o tempo de uso da plataforma e reduz a sensação de excesso de opções, um problema recorrente no streaming.
O estudo associa diretamente esse movimento ao crescimento do consumo digital e à expansão das bibliotecas online, que tornam inviável qualquer curadoria manual em larga escala.
2. Playlists automáticas ganham papel estratégico no produto
Outra tendência destacada é o avanço da geração automática de playlists. A tecnologia de similaridade permite criar listas coerentes não apenas por gênero, mas por clima, atividade ou padrão de escuta.
Na prática, isso significa playlists que se adaptam ao comportamento do usuário, atualizadas de forma constante e com pouco custo operacional. Para as plataformas, é uma forma eficiente de escalar a curadoria e manter a experiência sempre “nova”, mesmo com o mesmo catálogo.
O estudo aponta que a automação de playlists está diretamente ligada ao crescimento da análise musical baseada em IA, um dos pilares que sustentam a projeção de crescimento até o fim da década.
3. A mesma tecnologia entra no debate sobre IA generativa e músicas “derivadas”
Um ponto cada vez mais relevante é o uso da busca por similaridade para analisar conteúdos criados por ferramentas de IA generativa. A tecnologia permite identificar o quanto uma música se aproxima de outras já existentes, mesmo quando não há cópia literal.
Na prática, isso significa que sistemas de similaridade podem ser usados para avaliar se uma faixa gerada por IA foi construída com base em padrões sonoros muito próximos de obras conhecidas. O estudo destaca o crescimento do uso dessa tecnologia para detecção de similaridades sutis, algo essencial em um contexto de debates sobre autoria, derivação e uso de bases de treinamento.
Esse mesmo princípio sustenta aplicações como audio fingerprinting e análise estrutural, hoje usadas tanto para recomendação quanto para rastreamento e controle de uso de conteúdo.
4. O celular consolida a busca por similaridade como uso cotidiano
O estudo também conecta diretamente o crescimento do mercado à popularização dos smartphones. Com o celular como principal meio de acesso à música, a descoberta precisa ser rápida, intuitiva e constante.
A escuta móvel transforma a busca por similaridade em um uso cotidiano. A cada música ou playlist, o sistema precisa entender rapidamente o gosto do usuário e oferecer algo próximo, sem interromper a experiência.
Quanto mais a música acompanha o dia a dia, maior é o valor de sistemas capazes de processar dados em tempo real e responder instantaneamente ao comportamento de escuta.
5. Crescimento do mercado acompanha a disputa por retenção e eficiência
No fim das contas, todas essas tendências convergem para retenção e eficiência. O estudo mostra que o crescimento acelerado da busca por similaridade musical está ligado à capacidade da tecnologia de sustentar modelos de negócio baseados em recorrência.
Com crescimento anual acima de 27%, essa IA deixa de ser um complemento e passa a ocupar o centro da estratégia das plataformas. Ela conecta descoberta, engajamento, automação e análise de conteúdo em um mesmo sistema.
A liderança atual da América do Norte e o ritmo mais acelerado da Ásia-Pacífico indicam que essa lógica tende a se espalhar globalmente, acompanhando a expansão do streaming e o avanço das ferramentas de IA no mercado musical.
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