バイラル・スコアリング・システムは、機械学習モデルを使って複数の次元にわたってデータを分析する：
| 評価寸法 | 具体的な指標 | 最適化の提案 |
|---|---|---|
| コンテンツ構成（30点） | オープニング3秒のアトラクション、テンポ変化の頻度 | AIが推奨する "Golden Beginnings "テンプレートを使用する。 |
| 社会的要素（25点） | インタラクティブなガイドポイントの数、字幕の読みやすさ | 15秒ごとの疑わしい字幕の挿入 |
| プラットフォームへの適応（20点） | タグの関連性、タイトルのキーワード密度 | 最近のプラットフォームのホットタグの同期 |
| 観客のポートレート（25点） | ターゲット・グループのマッチング、完走率の予測 | プラットフォームの機能に合わせて動画の再生時間を調整する |
実用性：
- スコアが60点以下の場合は、コンテンツのリファクタリングと、「ホットワード置換」ツールを使った見出しの最適化を提案する。
- 60-85点 動画はA/Bテストを試して、異なるカバー画像の効果を比較することができる。
- 85点以上のコンテンツは、トラフィックのピーク時に優先的に公開されます。
レーティングの推奨に従って最適化された動画は、再生回数が平均2.3倍増加することが社内テストで示されており、これは特に、ファンを迅速に増やす必要がある新規アカウントに適している。
この答えは記事から得たものである。ショートAI：ソーシャルメディア配信に適した短い動画コンテンツを自動生成について
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