Mogul diz que rastreou US$ 1,5 bilhão em royalties musicais e levantou US$ 5 milhões em financiamento

Os direitos musicais e os royalties são um mundo complexo. Existem vários tipos de royalties, e os artistas precisam ter certeza de que seus dados estão atualizados em todas as plataformas para que não percam ganhos potenciais. Para eles, garantir que tenham todas as informações no lugar certo e ao mesmo tempo manter a produção criativa é uma tarefa cansativa.

Mogul, uma plataforma fundada pelo ex-chefe de criadores do SoundCloud, Jeff Ponchick, e pelo ex-vice-presidente de engenharia do SoundCloud, Joey Mason, anunciou na terça-feira que ajudou artistas a rastrear US$ 1,5 bilhão em royalties perdidos desde seu lançamento no ano passado.

A startup também levantou US$ 5 milhões em uma nova rodada de financiamento liderada pelo Yamaha Music Innovations Fund com a participação do Urban Innovation Fund, Mindset Ventures e Fairway Capital Partners, juntamente com os investidores existentes Amplify LA e Wonder Ventures. A empresa arrecadou mais de US$ 6,3 milhões em financiamento até o momento.

Mogul tem atualmente seis pessoas na equipe e planeja aumentar a equipe com o financiamento.

Andrew Kahn, sócio-gerente da Yamaha Music Innovations Fund, acredita que a equipe fundadora da Mogul tem as credenciais e a experiência para fornecer produtos que podem ajudar os artistas a administrar melhor suas carreiras. Ele observou que a vantagem do produto Mogul reside na sua camada de dados.

“Acreditamos que Mogul construiu o pipeline de dados primários mais abrangente que existe para quem ganha renda residual”, disse Kahn ao TechCrunch por e-mail. “A maioria das empresas que analisamos neste espaço pretendem ter uma cobertura robusta quando, na verdade, têm conectividade limitada aos pagadores. Isso significa que a Mogul é confiável tanto em termos de precisão quanto de velocidade.”

Desde que a Mogul foi inaugurada no ano passado, seu produto evoluiu. Embora anteriormente fornecesse aos usuários apenas uma lista de recomendações para uma melhor catalogação, a empresa agora oferece insights mais acionáveis, incluindo melhores formatos para listas e correções de plataforma cruzada para catalogar dados em alguns casos.

“Por exemplo, Sound Exchange é uma entidade que coleta royalties por performance digital quando sua música é tocada no SiriusXM”, disse Ponchick. “Se o seu Sound Exchange estiver vinculado, diremos, ei, vemos que você distribuiu essas músicas através do DistroKid para o Spotify; metade delas não está na sua conta do Sound Exchange.”

Ele lembrou que caso faltem informações, a ferramenta pode solicitar ao usuário e então finalizar o cadastro para ele. A empresa também adicionou uma ferramenta de registro em massa para adicionar dados a uma fonte em grandes quantidades. Ponchick observou que, em média, os usuários observaram um aumento de 20% em suas receitas de royalties ao usar o Mogul.

A empresa também lançou uma ferramenta de avaliação de catálogo que pode fornecer uma estimativa do valor de catálogo de um artista em gravação e publicação. A ferramenta divide as avaliações por faixas individuais e fontes de receita, como Spotify e Apple Music. Ponchick disse que a tese central é ajudar os artistas a gerenciar e monetizar melhor seu catálogo.

A empresa anteriormente tinha um nível gratuito, mas não era sustentável para a startup oferecer ferramentas de automação nesse nível, de acordo com Ponchick, acrescentando que muitos músicos que estavam começando ou que não ganhavam muitos royalties estavam usando esse nível e, a longo prazo, o Mogul não era útil para eles. Para se concentrar em agregar mais valor aos artistas, a empresa se livrou de seus níveis gratuitos.

A plataforma também está considerando como lidar com a complexidade da música gerada por IA para rastrear royalties. Ponchick observou que as organizações de direitos autorais permitem o registro de músicas parcialmente criadas com IA, mas músicas totalmente geradas por IA podem enfrentar escrutínio em certas plataformas. Kahn, do Yamaha Music Innovations Fund, disse que rastrear música com IA trará desafios como complexidade de volume, ambiguidade de propriedade e disputas de atribuição no rastreamento de royalties.

“A infraestrutura atual foi construída para um ecossistema de criadores humanos. A autoria probabilística e de alto volume poderia dificultar o rastreamento, a alocação e a defesa de reivindicações de propriedade intelectual e royalties”, disse ele.

Mogul está atualmente jogando um jogo de espera para ver como o cenário regulatório se desenrola. Ponchick disse que, apesar disso, a empresa está bem posicionada para rastrear royalties de qualquer tipo de faixa.

Mogul está competindo com outras plataformas na área, incluindo Notes.fm e Claimity. As coisas também estão mudando no nível estrutural. A organização de direitos autorais dos EUA AllTrack lançou uma nova divisão em 2024permitindo que os criadores coletem royalties de desempenho e mecânicos em um só lugar.