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トレンドウォッチ

オーガニックTikTok/Instagram成長のためのパイプライン：競合で機能しているものを発見し、なぜ機能しているかを7つの軸で分解し、ユーザーのプロダクトに適したフックアイデアを生成し、学習を蓄積してスキルを使うたびに精度を高めます。

共有ツール

リポジトリのtools/ CLIを手動コレクション/分析コードよりも優先して使用してください。これらは統一されたJSONエンベロープを出力し、連鎖させることができます。ここでは関連するもの：

ステップ	ツール	用途
3	trending_sounds.py	リージョンと期間ごとのCreative Centerトレンドサウンド/ハッシュタグ
4	tiktok_account.py	アカウントの動画 + 統計 + コメントを収集（TikTokApi → yt-dlp フォールバック）
4	video_metadata.py	スクレイパーがブロックされた場合の手動URLリスト用フォールバックコレクター
4-5	account_stats.py	アカウントの中央値/ケイデンス/外れ値/有料増幅+シャドウシグナル/サイズバケット
4-5	engagement.py ⭐	動画ごとのエンゲージメントスコア、保存率、比率、新鮮度、フォーマット対クリエイター対有料属性
5	decompose_video.py	7軸分解用のキーフレーム + 親指ストップフレーム + トランスクリプト

カノニカルチェーン: tiktok_account.py → account_stats.py（中央値/シグナル取得）→ engagement.py --account-median <M> --top 10（アイデア考案対象動画のランク付け）。完全なマップとフラグについてはtools/README.mdを参照。

運営原則

1. 尋ねる前にまず自動発見する — 常に。 ツールをすべて使い尽くす：WebSearch（URL、ハンドル、ニュース）、WebFetch（App Storeページ、ランディングページ、競合プロフィール）、Read/grep（コードベース、分析イベント、メモリファイル）。ユーザーに尋ねるのは以下の場合のみ：戦略的决定（目標、KPI、トラフィックの送り先）、主観的好み（トーン、重視するもの）、どのシステムにもない運用的事実（予算、誰がコンテンツを撮影するか）、または既に草案された仮説の検証。URL、ハンドル、コピー、地域、またはツールが返せるものを尋ねないでください。ユーザーの役割は判断のためであり、検索のためではありません。

2. 「いいね」は嘘をつく。 生の「いいね」よりも完了/保存/共有シグナルを最適化する。完了率が公開されていない場合は、ステップ4のプロキシ式を使用する。

3. フックはフォーマットの中に存在する。 常に動画をそのフォーマット（POV / GRWM / トランジション / ナレーションBロール / など）でタグ付けする — 同じフックでも間違ったフォーマットでは機能しない。

4. 最初の1.5秒はフックではない。 親指ストップとフックは別々のメカニズムである。それらを別々に分解する。

5. コメントはコピーのための真実の情報源である。 競合のバイラル動画のトップコメントは、オーディエンスの実際の言語と痛点を明らかにする — それを活用する。

6. experiments.mdは複利的資産である。 アイデア考案の前に常にそれを読む。ユーザーが投稿した後は常にそれを更新することを提案する。

7. 勝者を繰り返し改良し、敗者はすぐに捨てる。 新しい/コールドアカウントで約1000ビューを突破した動画は、アルゴリズムの最初のゲートを通過した — それがメッセージを固定し、変数を変化させる（クリエイターの外見、設定、美学、ペース）ためのシグナルである。新しいアイデア考案はコールドスタート用であり、バリアント生成は実証済みの勝者用である。最初の勝者以降のほとんどの勝利は、新しい賭けではなく、反復から生まれる。

8. シャドウアカウントと提携インフルエンサーの両方を探す — その両方が、実際のリーチを促進する非公式のプロダクトプレースメントを生み出す。 資金力のある競合は、2つの並行メカニズムを使用する：(a) シャドウオルト（ブランド自身が運営する非公式アカウントで、UGCを装う）、(b) 提携インフルエンサー（有料の独立クリエイターがブランド投稿を制作する）。どちらも公式アカウントをオーガニックに上回ることが多く、どちらも実際のベンチマークである。シグナルを検出する：スクリーンレコーディングに見えるアプリUIウォーターマーク、競合サイトへのバイオリンク、公式アカウントと同じ投稿ケイデンス（シャドウシグネチャ）、#ad/#sponsored/#partnership 開示（パートナーシップシグネチャ）、「@brandに感謝」の言及、公式発表から数時間以内に投稿されたコンテンツ、繰り返される公式マーケティングフレーズ。両方のタイプを competitors/{handle}.md に type: shadow_of_{X} または type: partner_of_{X} タグを付けて追跡する。分類は競合の予算を理解するために重要だが、フォーマットマイニングには重要ではない — どちらのバケットも同様に分析可能なプロダクトプレースメントクリエイティブを生み出す。

9. 新しさが重要 — 新しいものが有名に勝る。 6ヶ月前にピークを迎えたサウンドやフォーマットは、今ではアルゴリズム的に抑制され、オーディエンスに飽きられている。常に分析するすべての動画について posted_date と age_days をキャプチャする。新鮮度をタグ付けする：rising（<14日）/ peak（14-30日）/ declining（30-60日）/ evergreen-structure-only（>60日）。サウンドの推奨には：rising または peak の動画のみを使用する。フック/フォーマットパターンマイニングには：60日まで延長する。60日を超える動画は、エバーグリーンな構造パターン（例：特定の痛点フックフレーミング）には有用だが、「この正確なサウンドを使う」または「この正確なクリエイティブをコピーする」というアドバイスには決して使用しない。

10. フォーマット起因の勝利、クリエイターエクイティ起因の勝利、有料増幅起因の勝利を分離する。 200万フォロワーのクリエイターにおける50万ビューの動画は、フォーマットが機能する証拠ではない — クリエイターが人気である証拠である。TikTok Spark Ads / 有料パートナーシップを通じてブーストされた投稿も同様。すべての動画について計算する：

    • engagement_ratio = ビュー数 / フォロワー数（正規化されたリーチ）— このベースラインの0.5倍を超える動画はフォーマットが付加価値を追加したことを意味し、0.1倍未満はクリエイターが牽引したことを意味する
    • vs_account_median = ビュー数 / アカウント中央値ビュー数 — 中央値の2倍を超える動画 = フォーマット起因; 中央値付近の動画 = クリエイターベースライン起因
    • 有料増幅シグナルフラグ：それ以外は中程度のアカウントでの突然のスパイク; #ad/#sponsored/#partnership 開示; 「@brandに感謝」の有機的でない言及; クリエイターのベースライン品質に対して不自然に洗練された編集; プロフィールのビジネスアカウント「Promote」バッジ; 「これは広告ですか？」というパターンの視聴者コメント

    アイデア考案のためにパターンをランク付けする際は、フォーマット起因の勝利のみに重み付けする。5000フォロワーアカウントでの5万ビューの投稿は、200万フォロワーアカウントでの50万ビューの投稿よりもはるかに転用性が高い。分析した各動画をタグ付けする：format-attributable / creator-attributable / paid-amp-suspected — そしてアイデア考案パターンは最初のバケットからのみ取得する。

11. 普遍的な学習をプレイブックに統合する。 各実行の終わりに尋ねる：「この製品だけでなく、縦断的に当てはまる何かを学びましたか？」もしそうなら、このSKILL.mdの戦術的プレイブックセクションに新しいサブセクションとして追記する。製品固有または縦断固有の学習は brief.md と experiments.md に残る。縦断的なパターンが書き留められた場合のみ、スキルは価値が複利する。範囲に迷ったときは尋ねる：「SaaS創業者、フィットネスアプリ、ファッションブランドのすべてがこのルールから恩恵を受けるか？」はい → プレイブック。いいえ → brief/experiments。

12. 小規模から中規模アカウントからのプロダクトプレースメント動画のみをフィルタリングする — セレブティアのプレースメントは完全に除外する。 フォーマットマイニングのために必要なのは：(a) 投稿が明示的なプロダクトプレースメントである（ブランド言及、UI表示、ハッシュタグ、または「@brandに感謝」）、かつ (b) 投稿アカウントが**<50万フォロワー**、理想的には1万～25万フォロワーである。

    両方のフィルターが重要な理由：

    • フィルター(a)がない場合 — プレースメントフィルター — クリエイターの一般的なコンテンツを分析することになり、それはクリエイターのリーチについて教えてくれ、競合の戦略については教えてくれない。
    • フィルター(b)がない場合 — サイズフィルター — セレブのプレースメントを分析することになり、それらは意図的にミュートされたフォーマットのリーチ購入である（プレイブックセクション「セレブリティパートナーシッププレースメントはほとんど転用できない」を参照）。コピーする指標は、フォーマットのリフトではなく、セレブのオーディエンスパイプラインを反映する。

    アカウントサイズバケットと各バケットの扱い方：

    • <1万フォロワー：信頼できるシグナルには小さすぎる — エンゲージメントが極端な場合（ベースラインの100倍以上）のみ興味深い
    • 1万～25万フォロワー：フォーマットマイニングプレースメントに最適 — ここでのフォーマットは実際に機能する必要がある
    • 25万～50万フォロワー：まだ有用だが、フォーマット起因として扱う前に engagement_ratio（原則10による）で正規化する
    • 50万～100万フォロワー：グレーゾーン — プレースメント投稿がクリエイターのベースラインを明らかに上回っている場合のみ受け入れる
    • >100万フォロワー：収集中にプレースメントを削除する。セレブのリーチが支配的であり、フォーマットシグナルはノイズである。彼らの一般的なコンテンツはサウンドトレンドの参考にはなるかもしれないが、競合戦略の参考には決してならない。

    プレースメントの検出シグナル：(a) ブランドハッシュタグの言及、(b) キャプション/タイトル内のブランド名、(c) スクリーンレコーディングに表示される製品UI、(d) 「@brandに感謝」の開示、(e) #ad/#sponsored/#partnership タグ、(f) バイオオーバーレイ内の製品へのリンク/ハンドル。各動画を product-placement-for-{competitor} または creator-general-content とタグ付けし、ソースアカウントをフォロワーバケットでタグ付けする。パターンをマイニングする際は、50万フォロワー未満のアカウントからのプレースメントのみをカウントする。セレブティアのプレースメントはメモしてもよいが、アイデア考案のソースセットに決して引き込まない。

戦術的プレイブック（実行間で観察された普遍的なパターン）

これらは縦断的に当てはまる戦術的観察であり、すべてのパスに適用する。実行が新しい転用可能な教訓を生み出すたびに、ここに追加して将来の実行が継承できるようにする。

投稿がパフォーマンス不振時の診断順序

投稿が約1000ビューのアルゴリズムゲートを突破できない場合、この優先順位で診断する — 最初の項目が最も一般的な原因である：

1. 親指ストップビジュアル（0–1.5秒） — 最初のフレームは実際にスクロールを止めるものだったか？ほとんどの「悪い」投稿は、適切なフックだが目立たない最初のフレームを持つ。
2. サウンドライフサイクル — サウンドは原則9に従って rising/peak だったか？古いサウンドはコンテンツの品質に関係なく自動的に抑制される。
3. フォーマット-ニッチの不一致 — フォーマットはアルゴリズムがアカウントを特定したニッチと一致しているか？コールドアカウントにはまだニッチがない；最初の3-5投稿がそれを定義する。
4. キャプションフックコピー — 最初の文に口頭のフックがあったか、それともハッシュタグスープだったか？ハッシュタグは最後に属する；フックは最初に属する。
5. アカウントコールドスタート — 1-4が問題なく、ビューがまだ500以下の場合、アカウントはより多くの投稿を必要としているだけ；アルゴリズムの信頼はニッチ内で3-10投稿にわたって蓄積される。

コールドスタートメカニズム

• 新しいアカウントは各投稿を約200-500ビューのアルゴリズムテストバケットで費やす
• 1000ビューを突破する3つの投稿が必要で、アルゴリズムにアカウントのニッチを教え、その後で反復ラダーが生産的に動き出す
• それまでは：短いフォーマット（5-15秒）がアルゴリズムドルあたりにより多くのチャンスを得る（プラットフォームあたりのテストコストが低い）
• 最初の1000+の勝利後：より長いフォーマットの勝者にミックスをシフトし、原則7に従ってバリアント生成を実行する

保存率がコンバージョンの先行指標である（ユーティリティ/ツール製品）

ユーティリティ、SaaS、またはツール製品（何かを行うアプリ）の場合、先行コンバージョン予測因子は保存率であり、「いいね」やビューではない。

• 保存率 = 保存数 / ビュー数
• >5% → 強い購入コンバージョンを予測する
• 2-5% → 中程度；スケーリング前にCTAを調整する
• <1% → ビュー数に関係なくコンバージョンなしを予測する — フォーマットは認知には機能するが、購入には機能しない

「いいね」はエンターテイメント価値と相関し、保存は意図と相関する。ユーティリティコンテンツの場合は、いいね率ではなく保存率を最適化する。（エンターテイメント/ライフスタイルコンテンツには適用されない — そこでは共有とフォローがより重要である。）

アンカー vs バリアントコンテンツ分割

2つのコンテンツタイプは異なる役割を果たす — 同じ投稿で戦略を混在させない：

• アンカー投稿（創業者ナラティブ、ブランド起源、詳細な仕組みの説明）：バリアント反復しない。死んだ場合のみ再録音する。四半期に1-2投稿をアカウント信頼の柱として投稿する。創業者の声 = ゆっくりと複利する信頼プレミアム。
• バリアントフレンドリー投稿（トレンドジャック、変身、美的リスト記事、「Xを1週間試してみた」）：最初の勝利で5-8のバリアントを生み出すように設計されている。主要な反復ラダー。

創業者ナラティブをバリアント反復しようとすると、リーチを複利することなく信頼を損なう。

クリック可能リンクがないプラットフォームでのCTAメカニクス（TikTok、IG Reels）

プラットフォームが動画内のクリック可能リンクをサポートしていない場合：

• ブランド名は (a) 綴りやすい、(b) 想起しやすい、(c) 動画ごとに2回言及される必要がある — 1回はナレーションで、1回はオンスクリーンのエンドカードテキストとして
• 「リンクはプロフィールにあります」は最悪のCTAである — TikTokでは機能しない（ほとんどのアカウントでクリック可能なバイオリンクがない）し、必死さを示す
• ユーティリティ命令としてフレーム化されたブランド名CTA（[ブランド] · [動詞] · [結果]）は、明示的な「ダウンロードして」よりも約2-3倍優れたパフォーマンスを示す

特定痛点フックがニッチオーディエンスのバイラル性を解放する

特定の状態、痛点、または行動パターン（一般的な痛点ではなく）を指定するフックは、アルゴリズムのニッチレコメンデーションエンジンによってより強くプッシュされる。例：整理整頓のためのADHD/OCD、神経多様性の特性、体型の詳細、地域の習慣、年齢コホートの行動。

• トレードオフ：ニッチ痛点フックは総ビュー数が少なくなるが、保存率が高くなる（オーディエンスが自ら選択する）
• アカウントが保存率/コンバージョンの改善を必要とする場合に使用し、ファネルトップのリーチを追求する場合には使用しない
• 標準的な構造：「私たちは[製品]を[一般的なX]のために作りましたが、[特定の痛点]を持つ人々にどれほど役立つかは予想していませんでした」

代替製品のための反Xフレーミング

習慣を置き換える製品の場合、「反X」フレーミングは「Xを使う」フレーミングよりも強いコンバージョンをもたらす：

• 買い物代替ツールのための反買い物依存（「これを使い始めてから買わなくなったもの」）
• 生産性ツールのための反先延ばし
• 調理ショートカットツールのための反食事準備

このメカニズムは推奨のような形状であり、ピッチのような形状ではない — 視聴者は販売されているのではなく、ヒントを得ていると感じる。保存率が高く、コンバージョンにKPIが整合している。

リスト形式の反ピッチ

複数アプリまたは複数ツールのリスト記事（「すべての[ペルソナ]が[願望動詞]するために必要なトップNアプリ」）は、あなたの製品がNのうちの1つである場合、ソフトコンバージョンベクターとして機能する：

• 単一アプリピッチよりも直接的な圧力が低い → 保存率が高い
• リスク：あなたの製品が埋もれる — 位置1または5（開始/終了のプライマシー効果）に配置する
• 常に3-4の真に競合しないアプリとペアにして、推奨が本物に見えるようにする
• 認知段階のアカウントに最適で、信頼できるアプリのリファレンスと一緒に見られる必要がある

アイデア考案前にプロダクションスタックを調査する

アイデアを生成する前に、製品が実際に動画制作のためにどのようなツールを持っているかを監査する（Higgsfiel...

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[原文が途中で切れているため、SKILL.mdの内容はここまで翻訳されています。完全版は原文を確認してください。]