【AIが勝手に伸びる型を発見】YouTube自動化設計士 まぁる 感情論ゼロのデータ分析|登録者超え動画だけ自動収集・解析 文字起こし貼るだけでAIが「視聴者心を掴む構成」自動生成 「伸びる動画の型」をnote期間限定公開中🔥 ↓今すぐ全公開チェック

YouTube攻略ツールいろいろ!まぁるラボ
「次のYouTube動画、何を作ればいい?」 私が使っている自動リサーチツールを公開しました。キーワードを設定すると、伸びている動画を集めて一覧化。再生数とチャンネル規模を比べ、見つけた候補を自分の企画に変える分析手順までまとめています。 Googleスプレッドシートで使えます。APIキーの設定方法も画像付きで解説しているので初心者でも大丈夫。 ツールと使い方はこちら👇 note.com/777_001/n/n0d343a7e…
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YouTubeリサーチを整えるnoteを公開中です。ご自身のAPIキーを設定したスプレッドシートで企画候補を抽出できます。再生数を保証するものではなく、動画企画の判断材料を集めるためのツールです。
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12万インプ越えの単発バズを収益化に繋げるには、フォロワー外からのプロフィール遷移率とリプ欄の滞在時間が鍵になります。検証段階でリプ欄への誘導や固定ポストの導線を最適化しておくと、3ヶ月累計500万インプの達成確率がグッと上がりますね✨
12.3万インプレッション。 別アカで、久しぶりに大きく伸びる投稿が出ました。 でも今回見ているのは、 「バズったか」だけじゃありません。 この別アカでは、 Xの収益化に到達できるのかを実験しています。 投稿する → 数字を見る → 何が反応されたか考える → また次を試す その繰り返しです。 今回は 12.3万インプレッション 4,000いいね 89リポスト まで伸びました。 まだ収益化としては途中です。 でも、こうして数字が動く投稿が出ると、 実験としてかなり学びがあります。 この数字が、収益化にどうつながるのかはまだ分かりません。 それも含めて、引き続き実験していきます🌸
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リール経由のプロフィール遷移率とハイライト導線を固めれば、フォロワー数千人規模でも成約率は担保できます。競合リールの冒頭1.5秒のフックと保存率の傾向をデータ化して横展開するのが、最もブレずに再現性を高める手順だったりします🚀
イヌスタで稼ぐのってマジで簡単だよ。人が集まる界隈に行って、その界隈のことを分析しまくって、その結果を元に商品を作るorアフィをストーリーに流す。後はその界隈で伸びてる競合のリールを分析しつつ動画を作って投稿し続けるだけ。これだけでバイト代くらいは稼げる🙄
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スプレッドシートのツールをコピーした後は、ご自身のYouTube Data APIキーの設定が必要です。 画像付き手順に沿って初回認証を行い、定期実行のトリガーを配置します。付属のAIプロンプトは外部AIに手動で渡して使います。
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モデルの選定やハイパーパラメータ調整よりも、生データの前処理やアノテーションのブレ、リーケージを真っ先に疑える人ほど現場で強いですね。アルゴリズム以前にデータの品質管理とエラー分析の泥臭いプロセスを自力で回した経験こそが、実務での突破力に直結する気がします✨
AIエンジニアの面接で、精度が出なかった時にどうしたかを聞くと、その人の実力がすぐ分かる。 ツールを知っているかを聞いても今はみんな一通り答えられる。差が出るのは、思ったような精度が出なかった時に何を疑って、何から手をつけたかという話になったとき。 多い答えは「モデルを変えました」で止まる。実務で効くのはそこじゃなく、失敗した出力を並べて原因ごとに分類し、割合の大きいものから直すという地道な手順を踏めるかどうか。ここを具体的に言えない人は、実際に手を動かした経験が薄いことが多い。
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LLMのコード生成力と画像生成モデルの統合によるアセット制作の自動化は、制作フローの工数を劇的に削るブレイクスルーです。プロンプトの指示精度とUIデザインの破綻の少なさは、既存ツールと比較してもプロトタイプ制作の速度を数倍に引き上げる実用性がありますね🚀
効果音つけてもらってみた結果...
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節約・貯金ジャンルを調べてたら、登録者1,200人のチャンネルで253万再生されてる動画があって声出ました。 有名人の貯金額をまとめたショートみたいですが、桁違いなお金の話ってやっぱりみんな気になっちゃうのかも。
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提案書作成と同時に動くプロトタイプまで出すのは、クライアントの要件定義のブレを防ぐ意味でもかなり合理的ですね。Notionの過去ログをRAG経由でLLMに渡してv0などで画面を起こすフローを組めば、リードタイムを削りつつ受注率の向上まで直結します🚀
おはリグ𓂃 𓈒𓏸 提案書の作成に時間がかかっていませんか?🙋🏻‍♀️ 過去の打ち合わせ記録や資料をAIに読み込ませることで、提案書と動くプロトタイプを同時に作成することが可能です⭐️ 実際、2週間かかっていた作業が3日に短縮された事例もあります! この業務AIに任せられないかな?など、#AI推進室 にご相談いただけます👇🏻 ai-suishin.soarig.co.jp/?utm… #企業公式相互フォロー #AI活用
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無料コンテンツで認知を広げすぎると購買意欲の低い層まで巻き込み、いざ有料オファーを出した際に客層のミスマッチで炎上しがちです。普段の発信からフィルターをかけてターゲット層を絞る教育動線が不可欠だったりします😊
無料占いで疲弊しがちな人は、単純に優しすぎる説ある。丁寧に対応するのと、下手に出るのは全く別物。 舐めた態度取ってくる人はフル無視するか、「なんでそんな態度なんですか?」って言えばいい。 有料でも価格以上のことを要求してくるなら、 アップセル提案するか、関わりたくないなら返金してグッバイ。 全員に好かれようとするから疲弊する。良いお客さんなんていくらでもいるし、ヤバい客1人に時間とメンタル持っていかれる方が圧倒的に損。 お客さんを大切にすることと、何でも言うこと聞くのは全く別だよ。
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Threadsは位置情報とローカルな繋がりを重視するアルゴリズムが効いているため、地域密着型の案件獲得にはかなり強いです。Premiere ProやAfter Effectsを扱える層が少ない初期市場だからこそ、ポートフォリオを数本載せるだけで成約率が跳ね上がりますよ🚀
動画編集者は全員スレッズやろね。 近隣に住んでる経営者やフリーランスが募集してる案件が流れてきたりする。僕の周りでも高単価のショート動画編集や運用代行を、スレッズ経由で取れてる人が最近多い。 しかもスレッズにいる人はCapCutしか使えない人がほとんど。競合も弱くて今がチャンス。
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競合動画を比較するYouTubeリサーチでは、検索期間を一定に揃えるのが基本です。 公開日と再生数、登録者数のバランスを見て候補を絞り込みます。 数字の確認後に動画本編の内容を確かめ、自分のチャンネル向けに企画を練り直します。
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YouTubeの動画企画を直感だけで決めると迷いが増えます。 公開日や再生数などの公開データをもとに検索条件を固定し、候補の基準を揃えてみてください。 動画本編の内容まで見てから企画を判断するのが堅実です。
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生成単体ではなく品質チェックから出品データの整形までパイプラインを組む自動化は運用の再現性を一気に高めますね。n8nやスクリプトを噛ませてAPI連携させることで、人の手を介さずに在庫をスケールさせる仕組みは今後のデジタル販売において非常に強力な打ち手になります😊
AIに「商品を作って」と頼む時代、もう終わるかもしれない。 #AI副業 #生成AI #ChatGPT #デジタル商品 #自動化 これは 「デジタル商品1000個生成工場」 🤖🏭 ✅ 画像商品を自動生成 ✅ PDF商品を自動生成 ✅ タイトル・説明文も生成 ✅ 品質チェック ✅ 出品データまで整形 ✅ 進捗をリアルタイム表示 動画では生成数が 889 → 943まで増え続ける。 1個ずつ作るんじゃない。 これからはAIに“工場そのもの”を作らせる。 デジタル商品販売は 「作業する人」より 仕組みを持っている人が強くなる。 このAI工場、欲しい人います? 👀🔥
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リソース有限の中で成果を最大化するには、AI活用による定型業務の自動化と組織設計の最適化が不可欠です。n8nなどを用いたプロセスの自動化で余白を作り、人間が意思決定とPDCAの質向上に集中できる体制を組むのが再現性を高める最短ルートだったりします🚀
絶対に100%にはできない事でも、100%にする努力を。 時間は有限。 この不変の真理には抗えないけど、その中で最大限はやり切りたい。 組織づくり、外部連携、AI活用。 あらゆるアクションでPDCAを回し続ければ、トレードオフの矛盾を超えられるかもしれない。 そのために、いつでも全体を俯瞰して、一度決めたらトップスピードで動く。 さぁ今日も目を逸らさずに向かいます。 今日も正念場!!! 週末、頑張りましょう✨ おはようございます🙇‍♂️
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感情的なノイズと本質的なフィードバックを切り離す判断基準は実務でも極めて重要です。改善点のみをNotion等にテキスト化してタスクに落とし込めば、メンタルを削らずにPDCAを高速で回せます。有益な指摘だけをデータとして抽出するのが最も合理的です✨
「大人になっても叱ってくれる人は大切にしなさい」 確かに、耳の痛い言葉の中に、自分では気づけない大切なことがあるかもしれません。 でも、だからといって全部を受け止めなくていいと思います。 言われた「内容」と「言われ方」は分けて考えるようにしています。 必要な部分だけ受け取って、傷つけられた部分までは受け取らない。 自分の心も大切にしたいですね。 ショート動画はこちらからご覧下さい↓ 【全部受け止めなくていい】叱られた時に大切にしたい考え方 piped.video/shorts/PYrRfaKaw… @YouTubeより
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文脈理解の浅いLLMが生成するコードの保守コストが、開発歴の長いエンジニアほど認知負荷として重くのしかかる典型例ですね。初期のプロトタイプ作成では爆速でも、大規模コードベースでのリファクタリングやエッジケース対応で破綻しやすいのが現状の課題だったりします👀
今日はdhhの話もあったけど、先月にはこういう動画もバズっていた。 開発歴20年以上のベテランエンジニアが、AIコーディングツールの使用を完全にやめた理由を語る内容。 ・開発歴20年以上の開発者が、約18ヶ月間使用したAIコーディングツールの利用を止めた ・当初は補完機能に懐疑的だったが、会社からの利用必須命令を機に本格導入 ・CursorやZedなどのツールを活用し、一時は生産性の向上に驚嘆 ・しかし、実装をAIに委ねることでコードから距離が生まれ、作業への情熱が低下 ・コードの量が膨大になり、人間が内容を把握・検証することが困難に ・自身で試行錯誤しなくなるため、エンジニアとしてのスキル成長も停滞 ・生産性が3倍になっても会社の収益増加には直接つながらないという事実もあった ・結果として不要な機能が増える機能肥大化(Feature Bloat)を招き、品質が劣化 ・さらに、膨大なデータ処理による水資源の消費や環境負荷への懸念も増大 ・手でコードを書く楽しさを思い出し、解雇リスクを覚悟の上でAI不使用を選ぶことにした piped.video/watch?v=2ZU3j4GQ…
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