XTEP RESEARCH
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このチャートから学んだのは、Dolby Visionはもっとマーケティングを頑張る必要があるということだ。

Total Film@totalfilm

The Odyssey has sold out in most IMAX 70MM cinemas for the next two months! Are you waiting to see it on the biggest screen format? Here's a reminder of how different types of screens compare 👇 https://t.co/IHxhQDewKL

3991.6万155.2万
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クリストファー・ノーランは演技経験ゼロのラッパーを2億5000万ドルの映画に起用した。トラビス・スコットの最初の反応は「ノーランは自分が音楽をやってるって知ってるのか?」だった。ノーランは知っていた。彼は20年間、意図的にミュージシャンをキャスティングし続けてきた。そして興行収入の数字がその理由を物語っている。 2006年、ノーランは『プレステージ』でニコラ・テスラ役にデヴィッド・ボウイを起用したいと考えた。ボウイは断った。ノーランは直接会いに行き、他の誰もこの役はできないと本人に伝えた。ボウイは了承し、映画で最も話題になった演技を披露した。 2017年、彼は何千人ものオーディション参加者を差し置いて、ハリー・スタイルズに『ダンケルク』の役を与えた。スタイルズは映画出演経験が一度もなかった。『ダンケルク』は5億2700万ドルの興行収入を記録した。 スタジアムパフォーマーはすでに、画面演技で最も難しい部分を知っている——カメラと混乱に囲まれながら観衆の注意を引きつけ続けることだ。彼らはまた、監督が取り除かなければならない演劇的な癖を持たずにやってくる。ノーランはゼロから形作れる生の存在感を手に入れられるのだ。 より冷静な論理は観客データにある。『オデュッセイア』の初週末の観客の半数は18歳から34歳だった。彼らは、教師たちが読ませようとしても読まなかったギリシャの詩を原作にした、3時間・R指定の映画のチケットを買ったのだ。この層はゼンデイヤ、トム・ホランド、トラビス・スコットをフォローしていて、こうしたトークショーのクリップ一つ一つが、1億2500万ドルのマーケティング予算では届きにくい何百万人にも届く。 『オデュッセイア』は全世界で2億6400万ドルの興行収入でオープンし、ノーランのキャリア史上最大のグローバル・ローンチとなった。2700年前の詩がバットマンを超えたのだ。

Culture Crave 🍿@CultureCrave

Travis Scott speaks on Christopher Nolan casting him in ‘The Odyssey’ "[Christopher Nolan] is like, 'I'm working on this movie... I want you to be in it’ … I'm like, 'Woah, woah, wait… you know I make music?'" “I show up and I thought it would just be [me] and some extras … I didn’t know I’d be with all these amazing [actors] … and I don’t know what the fuck I’m doing” 😂 (via @FallonTonight)

2603,778113.8万
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レブロン・ジェームズは92%の減俸を受け入れた。昨シーズンのレイカーズでは5260万ドルだったが、来シーズンのフィラデルフィアではベテランミニマムの390万ドルだ。なぜそうしたのかを計算すると、NBA全体の設計にある抜け穴が見えてくる。 レブロンはこの12ヶ月でコート外から8500万ドルを稼いでいる。ナイキ、自身のメディア会社、契約ブランドの株式など。そのペースなら、バスケに触れることなく17日ごとにシクサーズでの年俸全額を稼いでいる計算になる。 通算成績で見るとさらに際立つ。23年間のNBAキャリアでの給与総額は5億8100万ドルでリーグ史上最多。同じ期間のコート外収入は11億ドル超。自分のビジネスがリーグから受け取った額のおよそ2倍を彼に支払っている。 サラリーキャップはスター選手を高額にすることで才能を分散させるために存在する。マックス契約はチームのキャップの35%を食うため、どのロースターも3人のスター選手を抱えることはできない。この設計は選手がチームから給料をもらうという前提に基づいている。 レブロンのビジネスモデルはその前提を無効化する。収入の95%がスポンサー契約とエクイティから来ている場合、給料は報酬としての機能を失い、ロースター編成のための道具になる。彼はシクサーズに390万ドルだけ請求し、エンビード、マクシー、ジェイレン・ブラウンのトレードをそのまま維持させ、必要もない自分のお金でキャリア最高のサポートキャストを買った。 41歳での5個目のリングはスポーツ界で最も価値あるストーリーになるだろうし、彼のスポンサー収入はそのストーリーとともにスケールする。契約更新は成績ではなく文化的影響力に基づいて行われるからだ。4500万ドルの年俸を諦めることは、彼の人生で最も安上がりなマーケティング費用だ。 サラリーキャップは給料を必要とする選手のために作られた。ナイキは20年前にそのタイプの選手を過去のものにした。レブロンはそれを完全に利用できるほど裕福になった最初の選手だ。

Shams Charania@ShamsCharania

BREAKING: LeBron James is signing with the Philadelphia 76ers on a two-year, $8 million deal with a player option, Klutch Sports Group and Klutch CEO and Game Over show host Rich Paul tells ESPN. https://t.co/ALOlTkgdAV

2892,44089.5万
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彼が正しい可能性は高いと思う 経済的に理にかなっている ほとんどのブートストラップ型インディービジネスの参入障壁は消え去った。技術がなくても月9ドルのサブスクで同じものが作れるようになった。彼らに残っているのは、オーディエンスを持っているなら流通力、あるいは特定のスキルがあって無料または低コストでユーザーを獲得できる力(例えばTikTokの投稿がめちゃくちゃ上手いとか)だけ VC出資の会社は資本の恩恵がある。5000万ドル調達して、広告を買って何百万人ものユーザーを獲得(有料流通)し、トークンを使って大量のプロダクトや機能を開発(インディーを出し抜く)、もちろんエンジニアの採用も続けられる どちらもBigAI企業にトークン代を払って出荷する。BigAI企業はトークンで儲けて勝つ(中国のオープンモデルが彼らを吹き飛ばすまでは。その場合はモデルをホストしてる者が勝つ) だから、うん、彼は正しいと思う そろそろSFに飛んで資金調達する時か、俺のインディーたちよ???

Patrick Haede@PatrickHaede

The “indie hacker” product type is dying and the reason are coding agents The products you are building sit right in a spot that is not winnable anymore: Your product is not valuable enough that Claude + MCP cannot replace it and you do not have the capacity to create a huge, vertically or horizontally integrated product scope that would drive value and retain people On the other hand, everyone can now vibe code an 80% version of your product themselves The only two remaining categories are the foundation model labs themselves entering the application layer and VC funded startups because they have the money to hire teams that can out engineer the vibe coders (for some time) This is also only true for the years in which applications matter at all, afterwards everything will go to voice input into a model wrapper directly and then from there to agents which can do everything, so applications will then become fully irrelevant

221,24036.7万
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なぜみんながまだこれを作っていないのか、正直理解できない… OpenAIの共同創業者アンドレイ・カルパシーは、現代的な「ナレッジベース」の概念をほぼ発明した人物 それがどういう意味か説明させてくれ… あなたのオファー、広告のアングル、コンテンツのパイプライン、書き方のスタイル、すでに下したすべての決断…そのすべてを一箇所に置けば、どんなモデルでも数秒で目を通せる > Obsidianでvault(保管庫)を作る。5階層のノート:オファー、クライアント、声(トーン)、プレイブック、判断ルール > 各ワーカーには自分の担当分のスライスだけを渡す。ライターにはvoiceノートを、アウトリーチ担当にはclientノートを渡す。誰も全体を読み込まない > あなたが行った修正はすべて、rulingsノートの一行になり、すべてのワーカーが作業前にそれを読む。だから一度直せば、それで永久に直る ワーカーは交換可能…vaultこそがビジネスそのもの 全体のシステムは下記の記事で紹介している:

Machina@EXM7777

https://t.co/IrquWfil4q

1612,01728.3万
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ノーランは全長35フィート、重さ8,000ポンドのトロイの木馬を作り、モロッコの浜辺に沈め、250人の役者たちにロープで引かせた。しかもそれは、グリーンスクリーンなしでトロイア陥落を撮影する上で、最も難しい部分でさえなかった。 本当に難しかったのは「炎」だった。IMAXのフィルムはデジタルセンサーよりもはるかに多くの光を必要とする。だが、都市規模のセットを実際の炎で満たすのは火災の危険があるうえ、露出を正しく取るには暗すぎる。そこで制作陣は、「ピロヘドロン」と呼ばれるカスタムLEDパネルを1,000枚以上製作した。それぞれ4フィート角で、自然な炎のちらつきをプログラムされており、最大1マイル先のセットまで照らすことができた。 もう一度読んでほしい。本物の街が燃える様子を撮るために、彼らは炎を「偽物」で作らなければならなかったのだ。 セット自体は本物だった。トロイの街並みは110,000平方フィートに及び、60棟の建造物と2,000人のエキストラを抱え、城壁の中にはアテナ神殿が完全に再現されていた。ノーランは複数のトロイの木馬を製作し、その一体を大西洋に沈めて波で部品を剥がれさせた後、キャストがそれを丸太のローラーで引き上げた。 彼がデジタルエフェクトを拒む理由には技術的根拠がある。それはノスタルジーではなく、数字の問題だ。フィルムにデジタルエフェクトを加えるには、元のネガを解像度を落としてスキャンし、合成し、それを再びプリントし直す必要がある。エフェクトを加えるたびに画質は不可逆的に劣化する。実写で撮ることこそが、最初から最後までネイティブなIMAX解像度を保つ方法なのだ。 そしてその賭けは、わずか3日で報われた。予算2億5,000万ドル、R指定、フランチャイズなし、スーパーヒーローなし。世界興収2億6,400万ドルでオープンし、ノーラン史上最大の初動を記録。プレミアムフォーマットが国内売上の53%を占め、午前3時の70mm上映さえ満席になった。技術そのものがマーケティングになったのだ。

The Cinéprism@TheCineprism

The fall of Troy in The Odyssey was filmed with zero green screen. https://t.co/y7BY4w835k

1541,44721.4万
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トム・ホランドが『スパイダーマン:ブランニュー・デイ』で自らスタントに挑んだ前回、そのスタントは失敗し、彼は病院送りになり、ソニーは制作全体を1週間止めた。 それは9月、パインウッド撮影所でのこと。軽い脳震盤だった。デッドライン誌の情報源は、この撮影中断を五文字で説明した。「彼抜きでは撮れなかった」から。 ちょっと考えてみてほしい。『ノー・ウェイ・ホーム』は20.5億ドルを稼ぎ、ソニー史上最大のヒット作となった。フランチャイズ全体が30歳の一人の男にかかっていて、彼の頭がぶつかった瞬間、9桁規模の製作は7日間何も撮れなくなった。 では、なぜ彼は10ヶ月後にまたワイヤーに戻っているのか? トム・クルーズがこの計算式を書き換えたからだ。「本人が本当にやった」映像は、映画業界に残る中で最も転換率の高いマーケティング手法だ。舞台裏映像は制作費ゼロで、予告編並みの再生数を無料で生む。そしてこの映画は金曜公開だ。 かつてはスタントダブルが俳優の代わりにリスクを負っていた。今は俳優自身がリスクを背負う。なぜならそのリスク自体が広告になるからだ。 ソニーは二度目の脳震盤とマーケティング効果を天秤にかけ、ワイヤーが勝った。

Cosmic Marvel@cosmic_marvel

Tom Holland doing his own stunts for ‘SPIDER-MAN: BRAND NEW DAY’ https://t.co/6enWTBh1tF

2753219.9万
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リアーナは深夜1時にジミー・キンメルの寝室に侵入し、彼の顔にドル札を投げつけて起こした。彼女が叫んでいた曲は、実在する人物についてのものだ。彼女の会計士について。 2009年1月、リアーナは現金1100万ドルを持っていた。12月にはそれが200万ドルになっていた。裁判資料によれば、彼女の口座はあまりに枯渇し、電信送金すら通らなくなったという。当時最も成功していたポップスターの一人が、21歳で実質的に破産していたのだ。 Berdon LLPの彼女の会計士は、現金が底をつきかけている最中に750万ドルのビバリーヒルズの豪邸を買うよう勧めていた。彼はメールで「良い投資だ」と言っていた。その家は水漏れし、カビが発生し、100万ドル以上の修繕費が必要になり、最終的に200万ドルの損失で売却された。 彼女は2010年にその会社を解雇し、2012年に訴訟を起こし、2014年に1000万ドルで和解したと報じられている。 そして2015年3月、彼女は『Bitch Better Have My Money』をリリースした。ミュージックビデオには「The Accountant(会計士)」という役でマッツ・ミケルセンが出演している。誘拐、要求、取り戻したい金――すべてが彼女の実際の訴訟と重なる。 キンメルへのいたずらは、シングル発売から6日後に行われた。彼女は深夜番組の枠を利用して新曲を無料でプレミア公開し、しかも司会者本人のベッドの上、午前1時に。その映像は翌晩、彼の番組で彼のコンテンツとして放送された。 つまり、その週インターネットで最も笑える映像は、同時に最も暗い映像でもあったということだ。彼女は、かつて自分をほぼ無一文にした男について歌いながら、眠っている億万長者にドル札の雨を降らせていたのだ。

Ramo Fenty 🎈♒️🇬🇪@RamoFenty

Remember when Rihanna barged into Jimmy Kimmel's bedroom and woke him up singing BBHMM? ICONIC SHIIII. 😭 https://t.co/boFSGfa4V7

2936215.6万
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誰も聞きたくないだろうけど、今のビジネスにおける最大の堀は「注目」だ。 調達したベンチャー資金の1ドルにつき40セントはGoogleとFacebookの広告に消えていく。 創業者として、地道にオーガニックでオーディエンスを築くことに時間を使うのは、ほぼ他のどんなことよりも長期的なROIが高くなる。

1151,42114.2万
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マーケティングエージェントは新時代のコーディングエージェントだ。 それはクラウド上のコードで、あなたのビジネスのライブデータをもとにループで意思決定を行う。調査し、行動し、結果を読み、改善し、また繰り返す。 あなたのFacebook広告アカウント全体を自分で運用するエージェントを想像してみてほしい。顧客の悩みを調査し、ブランドに合ったクリエイティブを生成し、公開し、失敗作を止め、成功作をスケールさせ、うまくいっているものをもっと作る。 私たちは正確なスタックをお見せする。 PerplexityでRedditをスクレイピングして本物の悩みを見つけ、Nano Bananaでブランドに合った静止画クリエイティブを生成し、ビジョンモデルでブランドガイドラインと照合し、HeyGenでAI UGC動画を作り、それら全てをFacebookのデータを読んで反応するループに組み込む。 これをビジネスに向けてみよう。マーケティングエージェントを向けられるスタートアップのアイデアは? WordPressはインターネットの43%を動かしている。Yoast、WooCommerce、WP Formsなど、人々がすでにお金を払っているプラグインを取り上げ、それぞれのAIファーストなバージョンを作ろう。 例: Yoast(ARR約1500万ドル)は赤と緑のドットを表示して「自分でSEOを直してね」と言うだけ。AI版はそれを自動でやってくれる。需要は実証済み、AIネイティブな競合はまだなく、何千ものサイトオーナーがエージェンシーに月1000ドル払っていて、多くはもっと安くもっと多くを得たいと思っている。 コーディングエージェントは、誰がソフトウェアを作れるかを変えた。 マーケティングエージェントは、誰が会社を成長させられるかを変える。 詳しい解説は@startupideaspodで。ネタをくれた@codyschneiderに感謝。 興味があれば、他のマーケティングエージェントについてももっと解説します。教えてください。 見てね。 https://t.co/gyQED92aI7 応援しています、成長を楽しんで。 最近コーディングエージェントについて多く聞いてきたと思う。 そして、もうすぐマーケティングエージェントについてもっと多くを耳にすることになるだろう。

1081,21111.7万
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グラフエンジニアリング解説(マーケティング編) グラフエンジニアリングとは、エージェントが動き回る「地図」を設計することだ。事前にステップとステップ間のルートを描いておき、エージェントはあなたが敷いた道を進む これは「ループ」の一歩先にあるレイヤーで、ループでは1体のエージェントが1つのタスクを、あなたが設定した基準を満たすまでぐるぐる回るだけだ すべてのエージェントグラフは4つの要素からできている: > ノード:作業が通過する段階。リサーチ、下書き、採点、公開など。一度だけ実行されるものもあれば、その段階がクリアするまでエージェントが自分でループするものもある > ルート:あらかじめノード間に描いておく経路。作業が進める全方向 > チェックポイント:各ルート上にあるチェック機構。結果を読み取り、クリアすれば先に進め、失敗すれば前のノードへ戻す > ゲート:作業がスキップできないチェックポイント。下書きが評価基準をクリアするまで、何も公開されない n8nでワークフローを組んだことがあるなら、あなたはすでにこれを描いたことがある。つなげたノード、条件で発火する分岐、クリアするまでループするステップ エージェントグラフはそれと同じ形だが、各ノードにはn8nなら単一のAPI呼び出しに任せる作業を、エージェントがこなしている 私のエージェンシーで運用しているコンテンツグラフもすべてこの形をしている。ここにSEO向けに構築できる一例を示す > 1 リサーチ:キーワード、検索意図、そのキーワードで上位表示している競合、人々が繰り返し尋ねている質問を集める > 2 ブリーフ:そのリサーチを、切り口・カバーすべきエンティティ・記事が答えるべきクエリを含むブリーフに変換する > 3 ドラフト:エージェントがブリーフだけを文脈にして記事を書く > 4 採点:批評エージェントが評価基準(深さ、意図の一致、独自性)に照らして下書きを採点する。このノードはループで、弱い下書きは3に戻され、基準をクリアしたものだけが通される > 5 公開:評価基準をクリアし、ブランドルールも通過したら、エージェントが内部リンクを追加して記事が公開される それぞれの矢印がルートであり、すべての採点がチェックポイントとなって、作業が次にどのルートを進むかを決める。ドラフトと採点のノードは、より大きな地図の中にある小さなループを形成し、他のノードは一度だけ実行される ここで「グラフ」という言葉が誤解を招き始める。そのドラフトと採点のループは、それ自身の中で完結してしまうことがある。批評エージェントが下書きを気に入り、評価基準をクリアし、公開される、それでも一切ランクインしないままだ。そのループは、他のエージェントの「意見」に対して文章を採点していただけで、本当に重要なのは「実際にランクしたかどうか」だけだった だからこそ、エージェントたちが言い逃れできないチェックポイントを追加する。グラフの外側にある、実際の検索とAEOのシグナルを読み取るものだ: > Googleにインデックスされたか > ターゲットクエリで順位が上がっているか > AIの回答がこれを引用しているか > 訪問者が滞在しているか これらが動けば、地図はそのままの形を保ち、次のキーワードを投入する。停滞が起きれば、作業をリサーチへ戻す。なぜなら、この段階での失敗は大抵、最初に選んだ切り口や意図に原因があり、書き直しでは直せないからだ 地図は、エージェントが偽造できない「結果」に固定し、彼らが決して書き換えないルール、つまりあなたのブランドボイスと、言ってはいけない主張だけは、少数に絞って凍結しておく この土台があれば、失敗した記事は、どのノードで壊れたのかを正確に示してくれる

Shann³@shannholmberg

what's the difference between a loop and a graph? (marketing edition) both are ways to run an agent, the difference is who decides the path, the agent or you. a loop still starts with you. you set the goal, the brief, and the bar it has to clear. what the agent owns is the path. take writing an SEO article: hand it the brief and it drafts, reads the draft back against that brief, rewrites the weak parts, checks again, and keeps circling until it clears the bar. the one thing you did not write is the step-by-step it took to get there. a graph is you drawing the steps and the routes between them ahead of time. same article, but now you set the map: research the keyword and the competitors ranking for it. draft from what you find. score that draft against your rubric. if it clears, add the internal links and publish. if it misses, back to the draft. the agent still decides how to handle each step, it just travels the routes you laid down. the shape of this has a name, a state machine. every node is a state the work can be in, and a check at each one decides where it goes next, forward when it clears or back to an earlier node when it misses. if you have built a workflow in n8n, you have already drawn one. nodes wired together, branches that fire on a condition, a step that loops until it clears, that picture is a graph. an agent graph is the same shape, the nodes hold agents doing the work instead of single api calls. the way I think about it, a graph is a map of loops and checkpoints. some nodes run once, others are their own loop where the agent works something out, and the checkpoints between them read the result and route the work. you keep laying down nodes and checkpoints until the map reliably gives you the output you want. the vault accelerator I run at my agency is one of these maps, 3 sessions that hand off in a fixed order: > research session: reads our company brain and past campaign results, pulls in competitor and market context, and builds the cohort we go after > landing page session: takes that research and builds the page from it > content session: uses the research and the page to write the copy, illustrations, and slides for the live sessions we run inside the content session runs a loop, a critic scores each draft against a rubric and sends it back until it clears the bar. that is one node on the map, the checkpoints between the sessions carry the work from one to the next a graph earns its extra setup on anything you run every week: > validation gates the work cannot skip > a fixed set of routes the job can take > a clear failure point, you see the exact step something broke on a loop on its own is enough for the work you only do once, where you don't know the path yet, let the agent find it. graphs earn their place on the jobs you repeat, the content pipeline, the SEO and AEO funnel step by step, the vault accelerator once the map works you reuse it, feed it the next cohort and the whole pipeline runs again past the loop, the next thing you design is the map it runs inside.

1491,20511.5万
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AIに適応して生き残る方法を教える: 22歳で月20万ドル稼いでる人間から 1. 自分のスキルを使って現実世界にサービスを提供しろ。 清掃会社で年間1200万ドル稼いでる人たちがいる。 AIを使ってサービスビジネスを端から端まで自動化しろ。 俺の親戚は全く別のサービス業のニッチでこれをやって月14万ドル稼いでる。 2. 価値がコードではなく、ネットワークにあるSaaSを作れ。 この良い例が@sideshift_appだ。 彼らのアプリは簡単にクローンできる。 今やほぼどんなアプリもそうだけど。 でも彼らのプラットフォームを使う数万人のクリエイターや企業のネットワークは、Claudeでもクローンできない堀だ。 例えば:今ならClaudeへの1回のプロンプトでInstagramをワンショットで作れる。 でもInstagramを使う価値がある理由になっている10億人のユーザーはクローンできない。 3. 特別なアクセス権が必要なSaaSを作れ。 PostizやPostbridgeのような会社は、取得に数週間かかることもある権限を必要とする。 99.9%の人は自分でその申請を全部埋めるより、お前に金を払う方を選ぶ。 4. 創業者向けじゃなく、消費者向けのアプリやSaaSを作れ。 @levelsioや他多くのインディーハッカーたちがこの「衰退の連鎖」スレで言っていることとは裏腹に、 俺たちのアプリの収益はここ2ヶ月で実に7倍に伸びた。 俺たちはあらゆる面でこれまでで一番速く成長している。 消費は史上最高水準にあり、これは今後何年も続くだろう。 問題は、LevelsをはじめとするインディーハッカーたちがXにいる人たち相手に売ろうとしていることだ。 そのXにいる人たちは、彼らの中間業者的アプリを買うには賢すぎる。 X民は皆、ChatGPTの中で1回のプロンプトで既にそれができることを知っている。 でも彼らも、X以外の代替マーケティング経路を探せば、まだ十分に成功できるはずだ。 5. AIで稼ぐ方法はあと100個は思いつく → AIサービスを売るエージェンシー → パーソナルブランド → 数百万ドルの資金調達をしているAI企業向けのUGC 言い出したらキリがない。 そしてこれは適当に言ってるわけじゃない。 俺はこれらのビジネスのほとんどを実際にやって、それぞれで大金を稼いできた。 結局のところ俺のお気に入りはB2Cアプリだ。 ダントツで一番うまくいくから。 このスレのせいで麻痺状態や悲観的思考に陥るな。 Levelsは自分の経験から話している。 アプリやSaaSは間違いなく儲かる。 お前がやるべき唯一の「適応」は、 もっと優れたオペレーターになること、そして同じチャネルに固執しないことだ。 解決策を見つけて、前に進み続けろ

@levelsio@levelsio

I'm seeing a trend here of declining revenue and traffic with indiehackers On my own projects too Maybe big VC products too but I wouldn't know cause they don't share revenue To me it seems clear BigAI is cannibalizing everything that used to be apps Not bad btw, just times are changing and we have to adapt

204898.6万
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いやマジで…これはヤバすぎる😭 Claude Fable 5で月10万ドル稼ぐアプリを10分でクローンした しかも同じチャット内で Fable 5がhiggsfield MCPを使って 広告を8本生成してくれた そしてめちゃくちゃ良い出来だった マジで10点満点の広告ばかり もし予算1,000ドル未満でゼロからやり直すとしたら 最初の1万ドルを稼ぐためにやることはこれだ → 24時間以内に検証済みのアプリを作る → higgs MCPで50通り以上の切り口の広告を作る それを全部Meta広告でテストする → MCPでAI UGCを大量生産する仕組みを作る オーガニックも押し上げるために → 自分でもオーガニック動画を作る → 14歳の子を雇って1投稿2ドルで投稿してもらう もしくは時間があれば自分で投稿する この技術があれば 本当にかつてないほど簡単になった

Ernesto Lopez@ErnestoSOFTWARE

This is insane😭 Software is permanently cooked.. → $100K/mo app cloned in 1 prompt😭 →A 15 second ad made in 2 minutes it took me about 10 minutes to clone the app and its best performing ads. Claude fable 5 + Higgsfield MCP is unfairly overpowered and while there are millions of people Building software now and anything can be cloned with ease. it does not mean you shouldn't be building One of our apps is making $150,000/mo with insane profit margins. and even though 100s have tried they can't copy our success. because of the systems these tools allow you to build. your moat is: →your systems →your harness →your agency as a founder →your strategy →and the way you use AI don't let the doomers discourage you keep building, im doubling down on apps and AI UGC

274217.7万
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こういうアプリはもう止めさせるべき😭 アラームアプリ1つで月20万ドル稼いでる しかもめちゃくちゃシンプル Fable 5で全く同じアプリを5分でクローンしたよ + higgsfield mcpでビジュアル全部作成 彼らは同じバイラルフォーマットを連投する5〜10人のUGC軍団を持ってる マーケティングは簡単、 開発も簡単。 アプリをクローンしろって言ってるんじゃない、 アプリを自分で作れって言ってるんだ 言い訳は通用しない 俺は母と妻を アプリ開発から引退させた、実際うまくいくし まだ全然早い段階だ 今がその時だ さあ作り始めろ。

Ernesto Lopez@ErnestoSOFTWARE

https://t.co/ytGkQRv5FC

102427万
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「グラフエンジニアリング」は5日間で人気のバズワードになり、みんなが何にでもそれを使っている… それが何を意味し、今日あなたのビジネスでどう実行するか説明しよう: > グラフとは箱と矢印のこと…仕事と、仕事間の受け渡し > ダイヤモンドが唯一必要なパターン:分割、ワーカーを並行実行、チェック、統合 > ストップルール:グラフは幅を買うものであって、より良い判断を買うものではない。だから段階的な作業は1つのエージェントに留める > チェッカーは別の仕事で、別の質問を持つ。エージェントは自分の宿題を自分で採点しない > あなたの承認が、取り返しのつかないことが起きる前の最後のイエスだ > プロンプト付きの3つの構築例:リサーチデスク、SEOコンテンツマシン、市場投入キット 完全なコースは下の記事にあります:

Machina@EXM7777

https://t.co/Kp41msNeIg

775365.1万