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AIでバズを設計する方法

直近90日で最も見られた短尺5,000本を分析すると、バズるかどうかはテーマや撮影手段ではなく構造で決まっていた。上位1%は①最初の1.8秒で動きを見せて視線を固定し、②2.3秒の一定リズムで編集し、③感情を1つに絞り、④1フレーム1主役で迷わせず、⑤音と映像を0.1秒以内で同期し、⑥見せ場を全体の65〜75%に置く。6つ中4つ以上が共通し、全て揃うと50万回超の外れ値になりやすい。

バズる確率を予測する方法

Metaが脳の反応を秒単位で予測するオープンソースモデル「TRIBE v2」を公開した。動画を入力すると、どこで脳の反応が上がり下がりするかが見える。下がる箇所を削り、強い場面を前倒しして再編集した結果、1本で221,100回再生を獲得。さらに案件型の投稿報酬では、1,000回再生あたり1〜3ドルの条件なら同規模で約773ドルの試算になる。