なぜ同じ動画でもバズるものと消えていくものが生まれるのか｜AI8社比較インデックス

今回のテーマは、SNSや動画プラットフォームにおいて繰り返し語られる「なぜあの動画はバズって、こちらは消えていくのか」という疑問です。この問いは、単なるセンスや運の問題ではなく、人間の注意や感情、そしてプラットフォームAIによる評価の仕組みと深く結びついています。

内容は悪くないはずなのに伸びない動画がある一方で、強い主張や高度な情報がなくても一気に拡散される動画が存在する。その背景には、視聴者がどの瞬間に反応し、どのような行動を取るのか、そしてそれをAIがどう数値として捉えているのかという構造があります。

そこで今回は、共通プロンプトを設定し、8つのAIに「バズる動画と消えていく動画は、何が決定的に違うのか？」という問いを投げかけました。

ChatGPT （チャットジーピーティー）
Gemini （ジェミニ）
Copilot （コパイロット）
Grok （グロック）
Claude （クロード）
Perplexity （パープレキシティ）
DeepSeek （ディープシーク）
LeChat （ル・シャ）

人間の認知や感情、行動の流れと、アルゴリズムが評価する指標を重ね合わせて整理することで、バズが生まれる条件と、埋もれていく理由が立体的に浮かび上がります。

バズは偶然の現象ではありません。しかし、単純な攻略法でもありません。「自分の発信は、どこで評価され、どこですれ違っているのか？」を考えることこそが、これからの発信にとって重要な視点になります。
8つのAIによる分析が、動画や投稿を「結果」ではなく「構造」から見直すためのヒントになれば幸いです。

共通プロンプト

このページでは、ひとつの共通の問いを起点に、複数のAIが同じテーマについてそれぞれ考察しています。今回取り上げるのは、SNSや動画プラットフォームで多くの人が感じている「なぜあの動画はバズって、こちらは消えていくのか」という疑問です。完成度や内容の良し悪しだけでは説明できないこの差は、発信する側だけでなく、見る側、そして評価する仕組みそのものと深く関わっています。

本企画の目的は、「こうすれば必ずバズる」といった答えを示すことではありません。むしろ、なぜ同じような動画でも評価が分かれるのか、そしてどの段階で視聴者の反応やアルゴリズムの判断に差が生まれているのかを整理することにあります。バズを結果論として語るのではなく、評価が決まるまでの構造として捉え直すことを大切にしています。

AIごとに注目する視点は少しずつ異なります。あるAIは、視聴者の注意や感情の動きに焦点を当て、別のAIは、視聴維持率や反応数といった行動データとアルゴリズムの関係から整理します。また、発信者の意図と受け取り方のズレに注目するAIもいます。これらの視点を並べて読むことで、バズが単なる運やセンスでは説明できない現象であることが、自然と見えてきます。

読み進めた先にあるのは、「正解の作り方」ではありません。人はなぜ反応し、なぜ離れていくのか、そしてAIはその行動をどのように評価しているのかを理解することこそが、このテーマの核心です。このページが、日々目にする動画や自分自身の発信を、結果ではなく構造から静かに見つめ直すきっかけになれば幸いです。

あなたは、AI活用メディア「AIシテル？」で執筆を担当する専門ライターです。

【テーマ】
SNSや動画プラットフォームにおいて、
**「バズる動画」と「消えていく動画」は、何が決定的に違うのか**について、
AIの視点から冷静かつ構造的に整理・考察してください。

本記事では、個別の成功例や感覚論ではなく、
**人間の認知・感情・行動と、プラットフォームAI（アルゴリズム）の評価軸がどのように噛み合っているか**という構造に注目してください。

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【目的】
– 「センス」「運」「才能」といった曖昧な説明に頼らず、バズの構造を言語化する
– なぜ多くの“良さそうな動画”が伸びずに消えていくのかを冷静に説明する
– 読者が、自分の発信やコンテンツを見直すための「判断軸」を得られるようにする
– AI時代における「人の注意」と「評価の仕組み」を可視化する

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【読者像】
– SNSや動画プラットフォームで発信をしている個人・小規模制作者
– YouTube / TikTok / Instagram / X などを日常的に利用している一般ユーザー
– 「なぜあの動画が伸びて、これは伸びないのか」と疑問を感じたことがある人
– 専門家ではないが、アルゴリズムやAIの影響を無視できないと感じている層

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【記事構成】

### 1. 導入（問題提起）

– 「なぜ、同じような内容でも“伸びる動画”と“消える動画”が生まれるのか」という問いを提示
– バズを「偶然」や「才能」で片づける説明の限界を指摘する
– 本記事では“動画の中身”だけでなく、“評価される構造”を扱うことを明示する

### 2. バズる動画と消える動画の決定的な分岐点

– 最初の数秒で何が起きているかを、人間の認知・注意の観点から整理する
– 視聴者が「見る／離脱する」を判断するプロセスを言語化する
– 情報・説明・結論が早すぎる動画がなぜ不利になるのかを説明する

### 3. 感情と違和感の設計

– バズる動画が必ずしも「役に立つ」わけではない理由を整理する
– 共感・違和感・不安・驚きなどがどのように反応を生むかを説明する
– 「正しいが反応されない動画」の特徴を構造的に示す

### 4. プラットフォームAIは何を評価しているのか

– 視聴維持率・離脱・繰り返し再生・コメントなどの行動指標に触れる
– AIが“動画の内容”ではなく“人の反応”を見ている点を説明する
– バズは人の行動の結果であり、AIはそれを増幅しているにすぎないことを示す

### 5. バズるかどうかは「技術」ではなく「設計」で決まる

– バズる動画に共通する構造的特徴を整理する
– 発信者の意図と、視聴者の受け取り方のズレに言及する
– 「誰に向けた動画か」が曖昧な場合に起きる問題を説明する

### 6. まとめ

– バズは偶然ではなく、再現可能な構造を持っていることを再確認する
– ただし「正解」を断定せず、変数が存在することも明示する
– 読者が自分の発信を見直すための問いを残して締めくくる

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【文体・トーン】
– です・ます調
– 冷静・分析的・構造重視
– 煽情的・断定的・感情論は避ける
– 専門用語は使用してよいが、必ず簡潔な補足説明を加える
– 「攻略法」ではなく「理解のための記事」とする

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【執筆スタンス】
– 本記事は「こうすれば必ずバズる」と断定するものではない
– 複数の要因が絡み合う構造を整理することを目的とする
– 特定のプラットフォームや手法に依存しすぎない視点を保つ
– 読者の思考を促す余白を意識する

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【出力形式】
– Markdown形式
– 小見出し（###）を多めに使用
– 文字数は2000〜2500字を目安
– 記事末尾に「タイトル案」を3つ提示する

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【タイトル案に関する重要な指示（厳守）】
– タイトル案は必ず「主タイトルのみ」を出力すること
– サブタイトル・説明文・補足文は禁止
– 記号（―、──、—、：、｜等）による分割は禁止
– 1文構成とし、文を分割しない
– 煽り・断定・総括表現は禁止
– 「問い」の形を基本とする
– 文字数は25〜35文字程度
– 抽象語だけで終わらず、問いの対象が分かる表現にする
– 参考タイトルと同一・類似表現は禁止
– 条件を満たさないタイトルは出力しないこと

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【補足指示】
– 構造整理が有効な箇所では、以下のような注記を挿入してよい

※（図：視聴者の離脱判断プロセス）
※（図：人間の反応とアルゴリズム評価の関係）

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【参考タイトル（※構造参考のみ／出力・再利用禁止）】
「なぜあの動画はバズって、これは消えたのか？」

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【バージョン情報の出力】
記事本文・タイトル案のあとに、必ず以下の形式で追記してください。

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AIバージョン情報
– ベンダー:
– モデル名:
– モデルバージョン:
– 回答日時:

生成された記事

ここから先では、8つのAIが「なぜ同じような動画でも、バズるものと消えていくものが生まれるのか」という問いに、どのように向き合っているのかを見ていきます。SNSや動画プラットフォームの話題は、「内容が良いか悪いか」「運があったかどうか」といった分かりやすい説明で語られがちですが、実際の評価の仕組みはそれほど単純ではありません。視聴者の反応、離脱のタイミング、拡散の連鎖といった要素に目を向けることで、結果が分かれる理由が少しずつ見えてきます。

動画の伸びを考えるとき、私たちはつい「どんな内容が正しいのか」「何が評価されるのか」と整理してしまいがちです。しかし現実には、最初に感じる違和感、感情の動き、行動に移るまでの流れ、そしてそれをAIがどう数値として捉えるかといった複数の要素が重なり合っています。AIたちは、こうした条件を一つひとつ分解しながら、なぜ同じような動画から、まったく異なる結果が生まれてきたのかを丁寧に読み解いています。

読み進めていくと、「どうすればバズるのか」という問い以上に、「人はなぜ反応し、なぜ離れていくのか」という視点が自然と浮かび上がってくるはずです。バズに、誰もが再現できる唯一の正解はありません。しかし、評価が分かれ続けてきた背景を理解することは、日々目にする動画や自分自身の発信を見つめ直すための、やさしい手がかりになるかもしれません。