バズる指標。知っておくと得をする大事なこと

”バズる”ものは一体どんな感じで拡散しているのだろう？　

そもそも計算してバズることってできるのだろうか？

バズるテーマには、ある共通する秘策があった。

１｜大事なキーワード「実行再生産数」

バズるにも関わりますが、
知っておいて欲しいキーワードがあります。

「じっこうさいせいさんすう」と呼びますが、
これは2020年のパンデミック以降、
TVなどでもよく耳にする言葉ですね。

この実行再生産数とは何か？ですが、

たとえば感染症の場合は、感染状況を示す指標の1つであり、1人の感染者から何人に感染が広がるかを示すものとなります。

この指標、生きていくうえでとても重要な概念で、ウイルスの感染予測を知るためだけではなく、仕事でも役に立てる数字です。

ちなみに「実行再生産数」の動きですが、

実行再生産数＞１より大きいと広がりを見せ、
実行再生産数＜１より小さいと拡散せずに収束に向かいます。

ちなみに、実行再生産数は「Rt」で表現されますが、SNSジャンキーの人には非常にわかりやすい単位だったりしますよね。

RTリツィートとも一緒のキーワードなので、非常に分かりやすいんじゃないかなと思います。

２｜「指標」とは何か？

簡単に書くと特定の物事を調べる際に設ける基準や価値、「ものさし」みたいなもののことです。

たとえば、キティちゃんで知られるサンリオはりんごがキャラクターの単位を表す指標になっていたりもします。

どういうことかというと、例えば、キティちゃんの体重はりんご３個分。身長はりんご５個分として表現されています。

まぁそんな感じです。

３｜「実行再生産数」を参考にして拡散を解説！

ではさっそく、拡散について、実行再生産数（Rt）という指標を用いて解説します。細かいことは省略していることをご了承ください。

ケース１｜Rt＞１であれば広がりやすい

まず、ウイルスもネット上の記事も拡散するときは爆散します。シンプルに足し算でも掛け算でもなく、二乗で指数関数的に拡散するという性質があります。この概念を押さえておいてください。

たとえばウイルスの場合で、Rt（実行再生産数）＞3だった場合、一次感染から二次感染の際、1名の感染者が一次感染として3名に広げ、二次感染んとして9名に広げるという予測になります。

SNSで例えると、ある投稿を3名がRT（リツィート）すると、拡散した3名がおよそ9名に目に留まり、その9名がまたRTする。そんなイメージです。

（引用：社会福祉法人 恩賜財団 済生会より）

Rt＞３をシンプルに計算すると、3、9、81、6561、4304万6721となり、やばい広がり方をしますが、Rt＞3は現実的ではないですし、拡散する際もそういう感じにはなりません。あくまで指標を使った期待値です。

ただ、SNSのある話題やテーマなんかは、わりとこういう数字で爆散して広がりますよね。ピコ太郎とか、瑛人の香水とかもそんな感じでしたよね。

ケース２｜Rt＜1であれば収束に向かう

一方、Rt<1の場合を見て見ましょう。

Rt（実行再生産数）が1以下だと、徐々に減少傾向になりますので、拡散しづらく、収束に向かいます。

Rt（実行再生産数）が0.5だと、2人のウイルス保持者から、１人にうつるというような予測が立てられます。

「うつりにくい」という状況は人を辿るほどに薄くなるため、Rt<0.5だと、一次感染者は4名から1人の感染予測。さらにその人が他の人にうつす確率は8人で1人といった感じで感染するたびに減っていきます。

1巡目：0.5　>　2巡目：0.25　＞　3巡目：0.125

ただこれは前提として変異等を考慮していない場合ですね。あくまで予測上の期待値です。

ではこれをSNSで置き換えてみましょう。

例えばある方の投稿が2名が閲覧して、1人がRTするような期待値となる様な内容の場合、PVは増えても拡散する人はどんどん少なくなる。そうするとPVも下がるので自然消滅に近いほどになるという感じです。

まとめ：Rtが高いほどに拡散しやすくなる

これは上の図を見ても一目瞭然だと思います。

実行再生産数（Rt）が高いと、指数関数的に拡散の影響力が増すということもなんとなく理解できたと思います。

ふむふむなるほどと。で、私たちの生活とどう関係するし、使うことができるの？

おまけ｜実行再戦数を有効活用する

まずは感染症の影響度などについては少しはご理解いただけたと思いますので、感染症は感染者数だけでなく、実行再生産数にも注意してみましょうということです。予測と期待値はNHKのサイト等でも公開されています。

例えば、拡散力が高いウイルスは致死力が低い、重症化しづらいという事実がデータとファクトで存在します。ゆえに、普段生活している私たちは広げすぎない様に要注意しましょうというのが１つですね。

おまけ２｜仕事での活用方法です

１つはバズることを予測する際に指数を使ってみようということです。ゲーム開発の話で恐縮ですが、ゲームアプリは例えば大量にダウンロードされることで収益が成り立つハイパーカジュアルゲームというジャンルが存在します。

このハイパーカジュアル ですが、世界に配信して爆散させないと成功できない収益モデルの構造になります。

その際、馬鹿正直に、開発費、ユーザー数、課金率で計算すると、収益が成り立つ数字は予測で立てることができません。

そこで使える指標がこの実行再生産数に近い指数の出番となります。

たとえば、全体のユーザー数に対して実行再生産数のようなバズる予測指標を代入することで、ある程度どういう図式を見せるのか？というシミュレーションができるわけです。

おまけ３｜意図してバズることはできるのか？

そして最後のテーマになりますが、これは正直無理だと思っています。ただ、最初の3名を選ぶことはできます。

ビジネスの世界ではペルソナ設定と言いますが、例えばある商品を販売したいとした場合、誰を想定するのか？この１〜３名を想像しながら商品設計をしてみる。こういうことになります。

引用：phonogram

そうすることで何が起きるのか？ですが、ターゲットに定めたお客さんに直接商品やサービスを届けて、その方等がまた9名に紹介してくれたらという図式が生まれたら拡散のきっかけを作ることにつながります。

これはネットサービスや情報発信でも似た様なことが当てはまり、当てずっぽうにネットの海に情報を放り投げるよりもはるかに効果的です。

こういった形で、実行再生産数や指数関数の指標や予測や活用が可能です。もちろん、うまくは行かないことが多いと思いますが、チューニングをしてトライ＆エラーを繰り返しながら、バズる確度をさぐっていくイメージですね。

駄文

以下は駄文です。

ヒットが生まれる指標、バズる指標は計算できないか？

この記事書こうと思った理由ですが、事業予測を作る時に煮詰まったからです。

例えば、ゲームアプリは、広告での獲得とは別に、オーガニックの自然流入数を無視できないわけです。ただ、この自然流入数は、どの数字と相関あるのか？ 予測として作れないか？をいろいろと調べていたときにあるところにたどり着いたというわけです。

全体のユーザー数と自然流入数がある程度相関する

１つは、全体の合計ユーザー数とオーガーニックの流入数がある程度相関していました。

そしてこれ、勢いがある時ほど自然流入数が高いことは明白です。例えば、ここ最近のゲームアプリでは「ウマ娘」は広告をしている以上に自然流入数がとても多いタイトルだと予測します。

一昔前ではモンスターストライクとかパズドラ もかなりバズってました。

意図的にこの拡散とか、勢いを作り出すことは極めて難しいですが、事業予測として指標を用いることがあるとすれば、それはどうやって計算するべきか？を考えたときに、この実行再生産数を使おうと思い立ったところでした。

はい。長い長い。

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