デジタル時代において、AI技術はコンテンツ制作の分野に徐々に浸透し、クリエイターがかつてないスピードとスケールで高品質な記事を制作できるよう支援しています。この記事では、AIがクリエイターのバイラル記事制作をどのように支援しているかを深く掘り下げ、AIを活用したコンテンツ制作の重要な秘密をいくつか明らかにします。

わずか1年余りで、AIは人々の期待をはるかに超える進化を遂げました。AIツールを用いたコンテンツ制作においても、AIを既存コンテンツの強化に活用する派と、AIは期待に応えられないと感じている派に分かれています。

AIは本当に十分に発展していないのでしょうか？実は、AIとの対話において「シンプルさと明瞭さは全く別物」です。AIに満足していないと感じる人の多くは、依然として単純な会話にとどまっており、疑問から理解に至るまでには長い道のりを歩むことになります。

では、AIを活用してバイラル記事を作成するにはどのような能力が必要でしょうか？このテーマについて議論するため、JianshiはXumei Intelligenceの共同創設者であるWang Weinan氏をライブストリームに招待し、バイラル記事の作成方法と、AIがそのプロセスをどのように支援するかについて考察しました。

かつて AI を活用して 10 万回以上の閲覧数を誇る記事を作成したこの AI 実践者は、コンテンツ作成についての自身の認識を共有しました。まず人間の本質を理解し、次に AI の思考を活用して AI とコミュニケーションをとる。粘り強く続ける限り、可能性は無限にある、と。

では、現場に戻り、王維南氏の理解と考察を聞いてみましょう。どうぞお楽しみください。

01 バイラルなWeChat公式アカウントを作成するには、メカニズムと人間性の両方を考慮する必要があります。

バイラルなWeChat公式アカウントを作るための第一歩は、バイラルな記事とはどのようなものかを理解することです。王維南氏は「バイラルコンテンツ」をいくつかのタイプに分類しています。

1) 情報コンテンツ。ダオ・ランのような作品はトレンドニュースであり、速報ニュースとみなされます。WeChatエコシステム内では、ライブ配信や動画アカウントもトレンド情報を生み出しており、重要なのは迅速な拡散です。

2) 感情的なコンテンツ。ダオ・ランのコンテンツには感情的な要素も含まれています。ベテラン歌手として、彼は感情の流れを巧みに表現しています。ブラザー・ジが制作するコンテンツは、私自身の作品も含め、すべて聴衆を魅了し、感情的な価値を提供することを目指しています。この感情的な価値は、あなたを豊かにすることも、共鳴や記憶を呼び起こすこともできます。

3) 実践的な洞察力を備えたコンテンツ。これは視点を提供し、深い思考を示します。記事を読んだ後、ユーザーは著者とのより深いつながりや協力関係を築くことができます。これは、本を読むのと同じような、一種の知的交流と言えるでしょう。

2 番目のステップは、読者のニーズを理解し、公式アカウントから推奨事項を取得することです。

王維南氏は自身の経験に基づいて自身のパターンをまとめ、推奨メカニズムを突破してトラフィックを獲得するには、5つの大きなハードルを乗り越える必要があることを発見しました。

最初のハードルは権威です。この権威は非常に貴重です。もし今日、同じようなコンテンツを書きたいのであれば、まず自分自身の権威について考える必要があります。権威がなければ、同じ情報背景の下で成功する可能性は大幅に低下します。PKアルゴリズムの本質は、最終的に誰が勝つかを競う競馬です。

2つ目のハードルは、質の高いフォロワーです。深い読解力を持つフォロワーを多く獲得することで、トラフィック獲得競争で優位に立つことができます。

3つ目のハードルはニュースへの感度です。大量のコンテンツを制作した後、速報ニュースは爆発的なニュースを生み出す最も簡単な方法です。できるだけ早く情報を入手し、関連性の高いコンテンツを作成することが、優位性につながります。

4つ目のハードル：どれくらいの量のコンテンツを書くべきか？ 5つ目のハードルは、ライティングにAIシステムを活用するかどうかです。AIを活用する目的は、単に効率性を向上させることです。以前は、コースやコンテンツの作成では、単位時間あたり5,000語程度しか書けませんでしたが、今ではAIを活用することで20,000語まで書けるようになります。

では、このプロセスを支援するために AI は何ができるのでしょうか?

重要な点の一つは、大規模なコンテンツライブラリの構築です。このライブラリは、引用された古典文献、理論的基礎、関連書籍や学習教材など、技術的な手段を用いて整理されています。AIは、特にデータ統合において、人間よりもはるかに効率的です。

2点目は、プラットフォームの仕組みを理解し、ビッグデータを分析することで、編集者はコンテンツやトピックの選択を改善できるということです。今後、AIはこの分野でさらに大きな役割を果たすでしょう。

3 つ目のポイントは、ユーザーが好むスタイルを手動で選択した後、AI が、ユーザーとのインタラクションも含め、確立されたスタイル パターンに基づいて、ユーザーが好むコンテンツを一括して生成するのをクリエイターに支援することです。

これは、WeChat公式アカウントでバイラル記事を作成する3番目のステップ、つまりユーザーの共感につながります。

王維南氏は、コンテンツがAIによって作成されたものであれ、人間によって書かれたものであれ、最も重要なのはユーザーの共感を呼び、興味を惹くかどうかだと述べました。人々がコンテンツを好むのは、双方向の選択プロセスがあるからです。テクノロジーやデータ関連のコンテンツに興味がなければ、当然、注目は集まりません。

さらに、コンテンツが AI によって生成されたものであっても、ほとんどの人にとっては区別が難しいため、コンテンツが AI によって生成されたものであるかどうかに関係なく、コンテンツのスタイルに一貫性を持たせる必要があります。

02. AI思考を使ってAIと関わる。

人間の性質やその他の必要な条件を考慮した後、重要な問題は、AI がどのように記事を強化できるか、ということになります。

王維南氏は、AI生成コンテンツは適切な指示があれば比較的簡単に実現できると述べた。しかし、なぜ多くの人がそれを実現できないのだろうか？それは、多くの人がコミュニケーション能力に欠けており、それが問題を複雑にしているからだ。多くの人は、お金を稼ごうとすると、巨大なモデルに「お金を稼ぎたい」と指示を出すだけだ。その結果、多くのユーザーを失い、この状況を変える効果的な方法がない。

AIとどのようにコミュニケーションをとるべきでしょうか？ 王維南氏は、「コード思考」と「リバース思考」という2つの重要な視点を提唱しました。

大規模モデルにおける複数ターンの対話に適応するために、「コード思考」という概念が提案されました。AIとの繰り返しのコミュニケーションを通じて、高品質なコンテンツを生み出すことができます。

コードのような考え方は、記事中の段落A、B、C間の相互関係として理解できます。これらの関係は、進行的、並列的、包括的、あるいはその他の複雑な関係である場合もあります。これらの関係の中で、段落や文を繋ぐ方法は複数存在する場合もあります。

重要なのは、A、B、Cの関係性を理解し、それらがどのような相互作用をするのかを理解することです。テキスト、段落、文など、どのような形式でも、常にそれらを定義していく必要があります。

例えば、剣士に関する記事で道朗について言及されている場合、提示されたデータは記事全体の中でどのような役割を果たしているのでしょうか？これは現在のホットな話題とどのように関連しているのでしょうか？

次の記事では、別の歌手を取り上げ、同様の話題に触れるかもしれません。ダオ・ランは基本的に歌手ですが、「歌手X」はダオ・ラン、ジェイ・チョウ、あるいはリン・ジュンジェ（JJ Lin）のような他の歌手である可能性があります。こうした選択によって、年齢差も容易に明らかになります。

では、ある歌手のデータはXにどの程度影響を与えるのでしょうか？例えば、ある歌手が動画プラットフォームでライブ配信しているとします。そのデータはDao Langのデータと相互作用します。Dao LangをX、Jay ChouをYとすると、Jay Chouが動画プラットフォームでライブ配信しているとき、彼のデータとDao Langのデータを比較することで、XとYの違いが明らかになります。

これらのデータモデルを比較することで、実際に新しい記事が作成されました。コードベース思考の鍵は、コンテンツが恣意的に捏造されるのではなく、常に理論的な根拠に基づいていることです。

もう 1 つのアプローチはリバース エンジニアリングです。これは、対象アカウントをリバース エンジニアリングして、その処理フロー、組織構造、機能特性、その他の設計要素を推測し、類似しているが同一ではない機能を備えた製品を作成することを意味します。

単なる模倣や盗作ではなく、物事の構成を深く理解するための手法です。何かを創造したい場合、最も効果的な方法はまずその構成要素を分析することです。リバースエンジニアリングの核心は、理解と超越にあります。このプロセスを通して物事を分解するのです。その主要なステップは3つあります。

まず、明確なアプローチが必要です。例えば、議論と実験を通して、どのステップが実行可能で、どのステップに調整が必要かを判断できます。

次のステップは、目標を定め、情報を収集することです。トップブロガーのコピーライティングと動画コンテンツを分析することで、ニュース系、実践的な共有系、インタビューのトランスクリプト系、ライブストリーミング共有セッションなど、様々なコンテンツカテゴリーを理解します。同時に、それぞれのコンテンツが視聴者を惹きつけるかどうかをテストします。

3 番目のステップは、より充実し、ユーザーの読書習慣に適したものになるよう、独自のコンテンツを設計することを検討することです。

警戒すべき3つの大きな落とし穴

AIはコンテンツ制作において避けられないトレンドですが、歴史の発展は常に螺旋状に進んでおり、AIといえども多くの課題に直面することは避けられません。王維南氏は、AIを活用したコンテンツ制作に取り組むには、以下の大きな落とし穴を避ける必要があると述べています。

最初の落とし穴は、盲目的にトレンドを追わないことです。明確なトレンドを見つけてそれに固執することを学ぶ必要があります。

学習の鍵は実践にあります。なぜなら、それは非常に価値があるからです。探求と理解に多くのエネルギーを費やしても、実践しなければ真の問題は解決できません。多くの人は、成功した人や富を築いた人に漠然とした答えを求めがちですが、そうではありません。

私自身を例に挙げると、10万点を超えるスコアを達成できたのは、実は多くの粘り強い努力と探求の賜物です。AIは編集者の潜在能力を高めることはできますが、編集者個人の実践経験を無視することはできません。AIがあれば苦労から解放されると考えるのは、全く望ましくありません。

同時に、適切な時代とトレンドを選択することも重要です。明確なトレンドが不可欠です。このトレンドを認識し、成果を上げるには粘り強く取り組む必要があります。AI分野を例に挙げましょう。多くの企業がAI技術を活用して決済分野のトレンドを追いかけました。短期的には注目を集めましたが、AIの全体像を把握していなかったため、最終的にはその勢いを維持できませんでした。

彼らは単にこの分野で儲かると思ったので、手探りでやり過ごし、最終的に市場から撤退しました。コンテンツやAIにも同じことが言えます。短期的な利益だけを追い求めると、表面的に何かに手を出してすぐに別の方向を探してしまいがちですが、それでは淘汰される運命が早まるだけです。

2つ目の落とし穴は、小さな広告に関するものです。多くの人が99元で全てが手に入ると言いますが、これは誤解を招きます。チャンスは確かに存在しますが、その可能性は非常に低いのです。

コンテンツに価値があるか？それは人によって異なります。例えば、B2B企業向けにAIを活用して詳細なコンテンツサービスを提供することは、通常、大きな商業的価値があります。心理学者に関するコンテンツなど、感情に訴えるコンテンツをAIで作成することも価値があるかもしれません。しかし、多くの人はどんなコンテンツでも価値あるものとしてパッケージ化しがちです。本を書いたりコンテンツを作成したりする人は、しばしば地方都市出身の成功体験を強調し、後になって自分はベテラン俳優だと主張することがよくあります。

こうしたコンテンツは「投資家搾取」の範疇に該当し、人工知能の文脈においてはこの問題はより顕著です。そのため、99元で問題解決を謳うコンテンツではなく、たとえ退屈に聞こえても学ぶ価値がある、長期的な安定性と高度な技術力を備えたコンテンツを選ぶことが重要です。

3つ目の落とし穴は、誰もが実際に何らかの試みをしなければならないということです。そうでなければ、前進することはできません。多くの人が毎日、問題の解決方法を尋ねますが、答えが得られてもそれを信じず、依然として自分の理論に従って物事を進めようとします。

王維南氏は、自身が観察した3つの大きな落とし穴のうち、多くの人が当初は大規模なモデルを用いてコンテンツを作成したものの、それを継続しなかった点を挙げた。実際、今後1、2年のうちにAIがこの分野を徐々に支配するようになり、継続できない者は淘汰される可能性が高い。