outlier-post-finder

外れ値投稿ファインダー

概要

アカウントの通常のパフォーマンスを上回るソーシャル投稿を見つけます。目的は、単に再生数順に並べることではありません。そのクリエイターやブランドにとって異例の成果を上げた投稿を特定し、再現可能なパターンを説明することです。

データレイヤーとして ScrapeCreators を使用します。最近の公開投稿を取得し、エンゲージメント指標を正規化して、各アカウントのベースラインを算出し、投稿元の URL と実践的な知見を含む外れ値レポートを作成します。

使用する場面

次のような依頼があった場合に、このスキルを使用します。

• 外れ値の投稿、バズった投稿、人気の投稿、最も優れたリール、ショート動画、TikTok、ツイートを探す
• クリエイターのコンテンツがうまくいっている理由を分析する
• 参考にしたり、学んだりする価値のある競合の投稿を探す
• パフォーマンスの高いソーシャル投稿を集めたスワイプファイルを作成する
• クリエイターの最近の投稿間でパフォーマンスを比較する

エンドポイントを直接調べるだけの場合には使用しないでください。API の直接的なルーティングには scrapecreators-api を使用します。

データソース

プラットフォーム固有のフィードエンドポイントを優先し、必要な場合にのみ個々の投稿の詳細を取得します。

プラットフォーム	フィードエンドポイント	詳細／補完エンドポイント
TikTok	/v3/tiktok/profile/videos	/v2/tiktok/video, /v1/tiktok/video/transcript
Instagram の投稿	/v2/instagram/user/posts	/v1/instagram/post, /v2/instagram/media/transcript
Instagram リール	/v1/instagram/user/reels	/v1/instagram/post, /v2/instagram/media/transcript
YouTube 動画	/v1/youtube/channel-videos	/v1/youtube/video, /v1/youtube/video/transcript
YouTube ショート	/v1/youtube/channel/shorts	/v1/youtube/video, /v1/youtube/video/transcript
Facebook	/v1/facebook/profile/posts, /v1/facebook/profile/reels	/v1/facebook/post, /v1/facebook/post/transcript
LinkedIn	/v1/linkedin/company/posts	/v1/linkedin/post, /v1/linkedin/post/transcript
X/Twitter	/v1/twitter/user-tweets	/v1/twitter/tweet, /v1/twitter/tweet/transcript
Threads	/v1/threads/user/posts	/v1/threads/post
Bluesky	/v1/bluesky/user/posts	/v1/bluesky/post

パラメーター名やレスポンスフィールドが不明な場合は、エンドポイントを呼び出す前に、ドキュメントまたはエンドポイントごとの OpenAPI 仕様を取得してください。

ワークフロー

1. 必要な場合のみ範囲を確認します

   • プラットフォーム
   • ハンドル名または URL
   • 期間／投稿数
   • 文字起こし／コメントの分析を含めるかどうか

2. 最近の投稿を取得します

   • 取得可能な場合は、少なくとも 20 件の投稿を取得します。基準値の信頼性を高めるには、多いほど望ましいです。
   • エンドポイントがカーソルに対応しており、ユーザーがより長い期間を希望する場合は、ページネーションを行います。
   • 引用用にソース URL を保持します。

3. 指標を正規化します

   • 利用可能な指標を取得します。再生回数、いいね、コメント、シェア、リポスト、保存数などです。
   • 生の指標を保持した後でのみ、複合エンゲージメントスコアを作成します。
   • 動画中心のプラットフォームでは、通常、再生回数が主要な指標です。
   • テキスト中心のプラットフォームでは、通常、いいね数＋返信／コメント数＋リポスト／シェア数が適しています。

4. アカウントの基準値を算出します

   • バイラル投稿 1 件によって基準値がゆがまないよう、平均値ではなく中央値を使用します。
   • プラットフォームごと、アカウントごとに基準値を個別に算出します。
   • 複数の形式がある場合は、可能であれば形式ごとに分けます。リールとカルーセル、短尺動画と長尺動画、テキストと動画などです。

5. 外れ値をスコア化します

   • view_lift = post_views / median_views
   • engagement_lift = post_engagement / median_engagement
   • 投稿を次のように分類します。
     • 大幅な外れ値： 基準値の 5 倍以上
     • 顕著な外れ値： 基準値の 2 倍～5 倍
     • 軽度の外れ値： 基準値の 1.5 倍～2 倍
   • サンプル数が 10 件未満の場合は、信頼度が低いとします。

6. 成果の高い投稿を詳しく分析します

   • 外れ値上位の投稿の詳細を取得します。
   • 有用な場合は、動画投稿の文字起こしを取得します。
   • オプションとして、オーディエンスの反応を把握するためにコメントを取得します。

7. 効果があった理由を説明します 次の点を確認します。

   • フックのスタイル
   • トピック／カテゴリ
   • 形式
   • 感情的な訴求要素
   • 目新しさ／タイムリーさ
   • クリエイターの実績や権威性
   • 論争や議論
   • 混乱、欲求、購入意向を示すコメント

出力形式

# Outlier Posts Report: {creator_or_brand}

## Summary
- Sample: {n} posts from {platforms}
- Window: {window}
- Baseline: median {primary_metric} = {value}
- Confidence: High/Medium/Low

## Biggest Outliers
| Rank | Post | Platform | Date | Primary Metric | Lift | Why it likely worked |
|---:|---|---|---|---:|---:|---|
| 1 | [title/hook](url) | TikTok | 2026-01-01 | 1.2M views | 8.4x | Contrarian hook + clear before/after |

## Repeatable Patterns
1. **Pattern name** — evidence and examples.
2. **Pattern name** — evidence and examples.

## Hooks to Steal
- "Exact hook from caption or transcript"
- "Exact hook from caption or transcript"

## Content Ideas Based on the Outliers
1. ...
2. ...

## Notes and Caveats
- Public data only.
- Small samples are directional, not definitive.

よくある落とし穴

• 巨大なアカウントと小規模なアカウントを比較する場合、生の再生回数が最も多い投稿を最高の外れ値と判断しないでください。各アカウント固有の基準値に対する伸び率を使用します。
• TikTok、Instagram、YouTube、LinkedIn の指標を平均して、単一の基準値にしないでください。プラットフォームごとにスコア化します。
• 文字起こしの引用を捏造しないでください。文字起こしを取得するか、画面に表示されているキャプション／テキストのみを引用します。
• 投稿数が 10 件未満の場合に、信頼度を過大に評価しないでください。
• ユーザーが最近の実績を求めている場合、過去のバイラル投稿を無視しないでください。指定された期間を守ります。