
Bot pengenalan lagu paling banyak digunakan di Telegram berdasarkan jumlah pengguna bulanan, mengikuti pola penggunaan Shazam yang sudah dikenal: kirim potongan lagu, dapatkan nama lagunya.
Shazam music bot (@shazambot) memanfaatkan istilah "Shazam" yang sudah dipahami secara universal untuk identifikasi lagu — bot ini tidak berafiliasi dengan Shazam Entertainment Ltd, hanya memakai nama tersebut secara deskriptif, seperti banyak bot pengenalan independen lain di bidang ini. Dengan hampir 237,000 pengguna bulanan, ini adalah bot paling aktif dari jenis ini dalam daftar ini, yang penting untuk kategori di mana bot yang basi dan tidak terawat begitu saja berhenti mengenali apa pun secara andal.
Bot ini tidak mempublikasikan bio terperinci yang menjelaskan format persis yang diterimanya, jadi asumsi paling aman adalah standar kategori: kirim potongan audio atau pesan suara dari lagu yang sedang diputar, dan bot membalas dengan kecocokan jika menemukannya. Popularitasnya adalah sinyal yang berarti, meski tidak langsung, bahwa pengenalannya benar-benar berfungsi cukup sering sehingga orang terus kembali menggunakannya.
Seperti bot pencocokan sidik jari audio lainnya, hasilnya bergantung pada kejernihan audio dan seberapa terkenal lagunya — potongan bersih 10-15 detik dari lagu populer punya peluang terbaik, sementara rekaman yang teredam dari lagu yang jarang dikenal mungkin tidak memberikan hasil.
/startMenampilkan pesan sambutanGratis
| Kriteria | Bobot | Poin | |
|---|---|---|---|
| Fungsionalitas | 25 | 6 / 10 | |
| Keandalan & kecepatan | 15 | 6 / 10 | |
| Popularitas & kepercayaan | 15 | 7 / 10 | |
| Harga & paket gratis | 10 | 9 / 10 | |
| Kemudahan pakai | 10 | 7 / 10 | |
| Keamanan & privasi | 10 | 6 / 10 | |
| Keterkinian | 5 | 6 / 10 | |
| Lokalisasi | 5 | 5 / 10 | |
| Tanpa iklan mengganggu | 5 | 6 / 10 | |
| Skor | 100 | 65.0 |
Bukan, ini adalah bot Telegram independen yang menggunakan nama tersebut secara deskriptif untuk identifikasi lagu, tanpa afiliasi dengan Shazam Entertainment Ltd.
Potongan bersih 10-15 detik dari lagu memberikan peluang terbaik untuk kecocokan, berdasarkan cara kerja umum pengenalan sidik jari audio.