各媒体で一番パイがでかい理解レベルに合わせる

文章の制作プロセスで、俺は最近ちょっと感じたことがある。それは何かというと、プラットフォームごとに理解度のレベルが結構違うなということなんだよね。

具体的に言うと、Substackは基本的に文章のSNSだから、文章を読む耐性がある。ある程度長い文章を作っても読める人が多い。でも、それをそのままXやThreadsに公開すると、やっぱり明らかに理解レベルの差がある。

いや、理解はできるんだけど、なんだろうな。基本的にSNSを使っている人は、集中して何かを見ているというより、アニマルスピリッツが反応したものだけを見ているんだよね。なんとなく見ているときに、なんとなく入ってきて笑えるようなやつ。それを見ている。

だから、理解レベルの差もあると思うし、集中レベルの差もあると思う。

どういうスタンスでその媒体を見ているのか

何が大事かというと、どれぐらいの集中力を使ってSNSをやっているのか、どういうスタンスでその媒体を見ているのか、そういったところに最適化しないとミスマッチが起きるなと思っている。

例えば、ふらっと話がしたい、話し相手が欲しい人がいたとする。その人は、なんとなく女子会トークみたいな温度感で、ふらっと話がしたいんだよね。そこに対して、バチバチのセールストークをしたり、未来に対する自己啓発をしたり、セミナーみたいな温度感でしゃべったりする。

これって、結構ミスマッチが起きているじゃん。どっちも悪くないんだけど、合っていないよねということ。

こういう現象は、AIで制作やSNS運用をやっていると結構起こる。だから、やっぱり各媒体に最適化しないといけない。

あとは理解レベルだよね。理解のレベルは人によって違うし、結構ばらつきがある。ただ、何が大事かというと、その媒体でどの理解レベルのパイが一番でかいのかということ。

その一番パイがでかい理解レベルに合わせて、文章やコンテンツを作らないといけない。そもそも、何かを作る、作らない以前の問題なんだよね。最初からミスマッチが起きてしまうから。

ユーザーの年齢も時代ごとに変わるだろうし、興味や思考、時代背景、トレンドも変わってくる。そんなに頻繁にチューニングする必要はないと思うけど、要所ではチューニングしていく必要がある。

ミスマッチが起きていないか。その媒体で一番パイがでかい理解レベルに最適化されているか。そこをどんどんチューニングしていかないと、コンテンツを作って発信する以前の問題だなと感じた。

だから、一応ここはコンテンツ制作をやらせているAIに伝えて、チューニングするように、最適化するようにした。これをやって実際どうなるかは、検証していかないとわからない。ただ、これは大事だなと思っている。

コンテンツを作る前の大前提として、各媒体ごとにチューニングしていく必要がある。だから、制作プロセスを担当しているAIには、この新しい項目を追加させた。今日やったことは、制作プロセスの前段階にそれを入れたことかな。

結果を見つつ、こっちもAIに指示する内容や制作プロセス、フローをチューニングしていこうと思っている。

ただ、記事を書く、文章を作るというプロセスで、理解レベルごとに複数を並列で作るのは、さすがに効率が悪すぎる。

まず、基準になる最初のコンテンツは1個にする。そこから配信する前に、各媒体に合わせてチューニングしていく。それが、今のところ一番最適なんじゃないかなとは思っているけどね。