結果
長い前置きは抜きにして、まず結果をお見せします。その後、すでに成果の出ているフォーマットを見つけるところから、自分用にアレンジし、アセットを生成し、スライドショーを作成し、コンテンツを整理し、スケジュール設定するまでのプロセスを詳しく解説します。
1. すでに成果の出ているフォーマットを見つける
最初にやることは、すでに成果を上げているコンテンツを探すことです。まったく新しいオリジナルアイデアをゼロから考え出そうとはしません。
ターゲットとするニッチが決まったら、まず TikTok の検索バーに直接アクセスします。フィットネスを例にしましょう。「fitness apps」「gym apps」「workout apps」といったキーワードで検索します。
次に、TikTok のフィルター機能を使って、過去1ヶ月間で最も「いいね」を集めた投稿順に結果を並べ替えます。そうすることで、今実際に何がウケているのかがずっと明確になります。
よくある大きな間違いの一つは、1年前にバズったコンテンツをそのまま真似することです。当時はうまくいったかもしれませんが、そのフォーマットはすでに飽和状態である可能性が高いです。
私が探しているのは、一度きりのバズ動画ではなく、繰り返し成果を出せるフォーマットです。動画がバズるのは、タイミングや運、あるいは非常に特殊な状況が原因であることもあります。しかし、同じフォーマットが何度も成功しているのを見れば、それは再現可能なパターンであり、試す価値があると確信できます。
面白いものを見つけたら保存して、次のステップに進みます。
今回の場合、通知フォーマットを使ったスライドショーを見つけました。これは今 TikTok で溢れかえっており、非常にバズっています。その中でも特に目を引いたのがこちらです。
このフォーマットは間違いなく試す価値があります。なぜなら、先ほど述べたように、3つの重要な条件を満たしているからです。
第一に、繰り返しバズっていること。 たまたま一度だけ成功したフォーマットではありません。このタイプのスライドショーが何度もバズるのを何度も見てきました。これは、フォーマット自体が機能しているという強いシグナルです。
第二に、異なるニッチでも機能すること。 これも重要な要素です。フォーマットが特定のトピックやオーディエンスに依存していないことを示しているからです。同じ構造がまったく異なるニッチで強い結果を出せるなら、再現する価値は格段に高まります。
第三に、CTA が2枚目のスライドでアプリの通知を通じて自然に導入されていること。 特に気に入っている点は、アプリがストーリーの中で自然に紹介され、最初のスライドが広告のように見えないことです。
これらの理由から、これはまさに保存して自分のアプリでテストすべきフォーマットです。
2. バズった投稿を分析する
バズった投稿を見つけるのは始まりに過ぎません。重要なのは、なぜそれが成功したのかを理解することです。
再現したいスライドショーや動画を見つけたら、それを一つ一つ分解して分析します。
フック、最初の画像、アバターやキャラクター、ストーリー展開、スライド数、テンポ、キャプション、CTA、そして特にコメントをチェックします。
コメントはリサーチの中で最も役立つ部分の一つです。最も「いいね」を集めたコメントを見ると、人々が実際に何に共感したのかがわかります。
また、最初の画像とフックのテキストには特に注意を払います。目的は投稿を盲目的にコピーすることではありません。その背後にあるメカニズムを理解し、自分のコンセプトやアプリに合わせて同じタイプのコンテンツを再構築し、さらに自分のスタイルを加えることです。
音楽も重要です。例えば、ストーリーが感情的または悲しいものであれば、その感情を強化する音楽を使います。すでにパフォーマンスの良いサウンドを使うのは好きですが、ストーリーと完全に矛盾するトレンドサウンドを選ぶことは決してありません。
3. 投稿を分解して再現する
フォーマットを理解したら、それを自分のアプリに適応させます。
多くの人は、バズるためには誰も見たことのないアイデアを思いつく必要があると考えています。私の経験では、ほぼ逆です。
すでに機能しているものを特定し、なぜ機能するのかを理解し、同じ根本的なメカニズムを中心に新しいバリエーションを作り出す方法を学ぶ必要があります。
再現したいコンテンツが決まったら、それを GPT Image 2.5 用のプロンプトエンジニアリングに特化したカスタム GPT に渡します。GPT Image 2.5 は、このプロセス全体で使用する画像生成モデルです。
各画像の背後にあるプロンプトをリバースエンジニアリングするように依頼します。
目標は、詳細なプロンプトを取得し、それを直接 GPT Image 2.5 に貼り付けて、自分のバージョンの画像を生成できるようにすることです。
プロンプトができたら、GPT Image 2.5 に移動し、再現したい各画像のプロンプトを貼り付けます。
参考として、競合の元の画像も一緒に追加することを強くお勧めします。これにより、GPT Image 2.5 に再現しようとしている画像の視覚的な参考情報が与えられ、必要な変更を加えながら同じタイプのビジュアルを再現するのに役立ちます。
さらに、完全にパーソナライズされたキャラクターにしたい場合は、自分の AI アバターを参考として追加することもできます。
このプロセスで使用するカスタム GPT はこちらです。
このプロセスから得られる結果は、正直言って素晴らしいものです。
以下がその例です。
こちらは、私のスクリーンショットが偽物ではないことを証明する画面録画です。
4. コンテンツの頭脳として GPT-6 Astra を使用する
すでに機能しているコンテンツの例をいくつか手に入れたら、ランダムに新しい動画を作り始めるわけではありません。
これはおそらく、私のワークフローの中で最も重要な部分の一つです。
すでに機能しているパターンを取得し、GPT-6 Astra を使って新しいコンセプトに変換します。
目標は、ChatGPT にこう尋ねることではありません。
「バイラルになる TikTok のアイデアを20個教えて。」
これでは、たいてい他の誰かのために生成されたような、ありきたりなアイデアが20個返ってくるだけです。
代わりに、GPT-6 Astra に自分のニッチで実際に何が機能しているのかを理解させ、その根底にあるパターンを特定させ、元のコンテンツを単にコピーするのではなく、そのパターンに従った新しいアイデアを生み出させたいのです。
まず、実際の例をインプットします
例えば、ターゲットとするニッチで非常に良いパフォーマンスを上げている TikTok を5〜10個見つけたとします。
GPT-6 Astra にそれらの例を与え、何を達成しようとしているのかを説明します。
以下のような点を分析させます。
- 最初の1〜2秒
- フック
- 語られているストーリーのタイプ
- 好奇心がどのように生み出されているか
- スライドからスライドへの展開
- 感情的な見返り
- CTA
- 使用されている画像のタイプ
- テンポ
- スライドあたりのテキスト量
- なぜ人がスワイプし続けたくなるのか
動画が何についてなのかを単に教えてもらいたいわけではありません。
なぜ誰かがスクロールを止めて見続けるのかを解明してほしいのです。
次に、GPT-6 Astra にパターンをリバースエンジニアリングさせます
これが私が使用するプロンプトの構造です。
「これから、非常に良いパフォーマンスを上げたいくつかの TikTok スライドショーの例をあなたに渡します。コンテンツストラテジストとしてそれらを分析してください。トピックだけに焦点を当てないでください。それらを機能させている根底にあるパターンを特定してください：フックの構造、好奇心のループ、テンポ、ストーリーテリング、感情的なトリガー、視覚的な展開、ペイオフ、CTA。
分析した後、元の動画をコピーせずに新しいコンセプトを生成するために使用できる、再現可能なコンテンツフレームワークを作成してください。」
そして、実際の例を渡します。
ここで実際の例があることが大きな違いを生みます。
モデルはゼロから戦略を発明しているわけではありません。
すでに人々がそれを見たいという意思を示したコンテンツを分析しているのです。
5. 一つの勝ちパターンから数十の新しいアイデアへ
GPT-6 Astra がパターンを理解したら、さらに一歩進めることができます。
こう尋ねる代わりに：
「もっとアイデアを教えて。」
こう尋ねます。
「特定したパターンを使用して、20個の新しいスライドショーコンセプトを生成してください。各コンセプトは同じ基本構造を使用する必要がありますが、まったく異なるシナリオを探求するものにしてください。元のトピックや表現を繰り返さないでください。即座に好奇心のギャップを生み出し、6〜10枚のビジュアルスライドで説明できるアイデアを優先してください。」
これで、実証済みのフォーマットから派生したコンセプトのリストが手に入ります。ありきたりな AI のアイデアではありません。
例えば、勝ちパターンの動画の一つが次のような構成だったとします。
「彼氏が浮気していると思ってた。そしたら、彼のスマホでこれを見つけた。」
GPT-6 Astra に、誰かが浮気しているバリエーションを20個与えてほしいわけではありません。
代わりに、そのアイデアの背後にあるメカニズムを理解してほしいのです。
そして、そのメカニズムをまったく異なるストーリーに適用させます。
「親友が何か隠してると思ってた。そしたら、この写真を見た。」
または：
「上司に仕事終わりに呼び出された。理由がわからなかったけど、これを見せられるまで。」
または：
「彼女が早く寝るって言った。午前2時14分、このメッセージが届いた。」
同じ心理的構造。
まったく異なるコンテンツ。
これが、バイラル動画をコピーすることと、バイラルフォーマットを再利用することの違いです。
6. GPT Image 2.5 でスライドショーを一括作成する
特定したバイラルフォーマットに適合するスライドショーのアイデアのリストができたら、それぞれに対して同じプロセスを繰り返します。
この時点で、各スライドショーを何についてにするか、ストーリーがどのように展開するか、各スライドが何を伝える必要があるかはすでにわかっています。
あとは、それらのアイデアを実際のビジュアルコンテンツに変えるだけです。
このために、GPT Image 2.5 を使用して各スライドショーの画像を生成します。
ここでの私の鍵は、スライドショーを一つずつ作成するのではなく、一括で作成することです。
10〜15個の強力なアイデアがあれば、通常はそれらすべてを一度に生成します。
そうすれば、すぐに使えるスライドショーが約10〜15個できあがります。これは1週間分のコンテンツをカバーするのに十分な量です。
すべてのコンセプトに対して同じプロセスを繰り返します。
例えば、GPT-6 が先ほど見つけたパターンに基づいて15個のコンセプトを提供した場合、それらのコンセプトを一つずつ見ていき、必要なすべてのビジュアルアセットを生成します。
また、各スライドショー内では、ストーリーに合わせてシーンを調整しながらも、ビジュアルスタイルの一貫性を保つように心がけています。
もう一つ、強くお勧めしたいこと： 可能な限り Pinterest の画像を使用してください。特に、人の顔がはっきりと写っていない画像がおすすめです。このタイプのコンテンツでは、より有機的でフォーマットに自然に見えるため、非常に効果的です。実際、アプリマーケティングに使用する画像の約 80% は Pinterest から来ています。過度に洗練された AI 生成のビジュアルよりも、実際の人が自然に見つけて共有しそうな画像の方が、パフォーマンスが良いことが多いと感じています。
目標は、一日中かけて完璧なスライドショーを一つ作ることではありません。
再現可能な制作システムを構築することです。実証済みのコンテンツアイデアのリストから、1回のセッションで1週間分のコンテンツを作り上げられるようなシステムです。
10〜15個のスライドショーがすべて完成したら、コンテンツライブラリの準備は完了です。
そして、次のステップに進みます。エージェントを使ってすべてを整理し、スケジュール設定します。
7. エージェントにすべてを整理させる
すべてのコンテンツの準備ができたら、その後1週間、すべての投稿を手動で管理したいとは思いません。
10〜15個のスライドショーを生成していれば、数日分のコンテンツはすでに十分あります。その時点で、すべてを ChatGPT エージェントに渡して、整理を任せることができます。
作成したスライドショーと必要なコンテキストをエージェントに提供し、コンテンツを週全体にどのように配分するかを決定させることができます。
これは、コンテンツをバッチで作成する場合に特に便利です。
何かを作成して投稿し、翌日また同じプロセスを繰り返すために戻ってくる代わりに、一度に大量のコンテンツを作成し、その後はシステムに反復作業を任せる方が好きです。
そして、ここでエージェントを Postiz に接続します。
Postiz を使うと、ソーシャルアカウント全体でコンテンツを管理およびスケジュール設定できるため、エージェントは基本的にすべてを準備し、コンテンツを公開ワークフローにプッシュできます。
ここで重要なのは、AI に魔法のように成功するコンテンツ戦略を作成するように頼んでいるわけではないということです。
難しい部分はすでに自分で行っています。
機能しているフォーマットをリサーチし、その背後にあるパターンを分析し、独自のバリエーションを作成し、実際のコンテンツを制作しました。
エージェントは、それらすべての作業を引き継ぎ、管理を容易にするために存在します。
例えば、その週の10〜15個のスライドショーの作成が完了したら、それらをエージェントに渡し、それぞれをいつ公開するかを整理してもらいます。そこから、Postiz を使用して投稿をスケジュール設定できます。すべてのコンテンツを自分で手動でアップロードしてスケジュール設定する必要はありません。
小さな改善に聞こえるかもしれませんが、一貫して公開していると、こうした小さな反復作業はすぐに積み重なります。
そして、それが最終的に私が排除しようとしていることです。
AI にクリエイティブなプロセスを代行させたいわけではありません。退屈で反復的な作業を可能な限り排除してほしいのです。
システムが適切にセットアップされれば、週のコンテンツを作成するのに数時間を費やし、配信面は事前に整理された状態にしておくことができます。
これにより、単に AI 画像をさらに生成するよりもはるかに価値のあるものが得られます。
毎週実行できる、再現可能なコンテンツシステムです。
すでに AI UGC を作成しているが、それでもすべての投稿を手動でアップロードしてスケジュール設定しているなら、これはおそらく最初に自動化すべきことの一つです。
コンテンツ作成は問題の半分に過ぎません。
そのコンテンツを一貫して人々の目に触れさせることを容易にするシステムも必要です。
そして、まさにそこが、ChatGPT エージェントを Postiz に接続することが役立つ点です。
8. 効果のあったものにさらに注力する
フォーマットが効果を示し始めたら、すぐにまったく別のものに移行したりはしません。
勝ちパターンの構造を中心にバリエーションを作成します。
同じフック、同じストーリー。同じキャラクター、異なる詳細。同じ構造、異なる角度。同じ感情、異なるコンテキスト。
それが、「運」に頼らずに何度もバズるための鍵です。
これが、何百万ものビューを何度も生み出せる主な理由の一つでもあります。毎回ゼロからすべてを再発明しようとはしていません。効果のあるものを見つけたら、それを押し進め、さまざまなバリエーションをテストし続けます。
人々が通常最も恐れるのは、コンテンツが繰り返しになったり、「十分にクリエイティブではない」と見なされたりすることです。
しかし、これをしばらく続けてきて、実際にこれがどのように機能するかを理解しているなら、それがまさにやるべきことだとわかっています。
私にとって、1万〜1万5000ビュー以上を獲得するフォーマットは、小さなバリエーションで再現する価値があります。
フォーマットが3000ビュー未満にとどまる場合は、すぐに中止し、再度試みることはありません。
ここでは、異なるスライドショーからの、ほぼ同一でありながら両方ともバズった画像の例を2つ残しておきます。これが何度も機能することをご確認いただけます。
勝者はテンプレートになります。敗者はデータになります。
9. 完全なシステム / 一つのバイラルフォーマットからコンテンツマシンへ
このプロセス全体から得られる最大の教訓は、単一のバイラル動画に依存していないということです。
システムに依存しています。
すでに機能しているフォーマットを見つけ、それを分解し、自分のアプリに適応させ、AI を使ってコンテンツをスケール生産し、すべてを一括でまとめ、エージェントと Postiz に整理と配信を任せます。
その後、結果を確認し、学んだことを次のバッチ作成に活かします。
そして、プロセスが再び始まります。
それこそが、すべてのバイラル投稿を一度きりのものとして扱うのではなく、何百万ものビューを繰り返し生み出すことを可能にしているものです。
毎日コンテンツを再発明する必要はありません。何が機能するかを見つけ、なぜ機能するかを理解し、それを一貫して再現できるシステムを構築する必要があります。
そのシステムを手に入れれば、テストできるコンテンツの量こそが真のアドバンテージになります。
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私は、@AlbertoAIcode と一緒に運営している Skool コミュニティ（スペイン語）で、アプリをオーガニックに成長させるための全プロセス、実験、プロンプト、戦略を共有しています。
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スペイン語を話さないけれど、私と直接仕事をしたい方は、パーソナライズされたガイダンスを求める創業者向けに 1:1 コンサルティング も提供しています。
→ 1:1 コンサルティング： Book a 1:1 Consulting Call
すでに多くのコンテンツを作成している場合、次のボトルネックは必ずしもコンテンツ作成ではありません。作成したすべてのものを管理し、配信することです。
バッチの準備が整ったら、それを AI ワークフローに接続し、エージェントにすべてを整理させることができます。コンテンツを週全体にどのように配分するかを決定することから、公開用の投稿を準備することまで、すべてを任せられます。つまり、すべての投稿を手動で管理したり、一つ一つアップロードしてスケジュール設定する時間を費やす必要はありません。コンテンツをバッチで作成し、AI に整理を任せ、Postiz を使ってすべてをスケジュール設定できます。
