Blur創業者がリビール！

2023年2月22日、Blurの創業者はTieshun Roquerreと名乗り、その経歴を明らかにした。

16歳でボストンからサンフランシスコに移住し、Teespringでエンジニアとしてフルタイム勤務、17歳（2015年）で高校を中退しY Combinatorに参加、2016年から2018年の2年間MITのコンピュータサイエンス学部で数学を学び、2018年に中退しNamebaseを作成、2019年にThiel Fellowshipを受け入れ、2020年にNamebaseを設立。 500万ドルの資金を獲得、2021年NamebaseをNamecheapに売却、2022年Blurを作成。

なお、Tieshun Roquerreの中国名はTieshunで、母親が中国人とのことです。

Tieshunの個人ブログに「Jitterbug Flywheelはどのように立ち上げられたか」という記事があり、TieshunがJitterbugの成功の方法論を検証してまとめています。

実際、この記事で紹介されている方法論は、Blurの運営方法や遊び方に完全に見ることができるようです。

Jitterbugの成功はByteDanceのパーソナライズエンジンに負うところが大きいが、パーソナライズエンジンだけではJitterbugの成功を完全に説明することはできない。 Jitterbugが発売された当初は、あまりに機能が貧弱だったため、初期の社員は影響力のあるインターネット上の有名人に自分たちの製品を使わせることを恥ずかしがっていたそうです。私にとっては、特にJitterbugが多くのオーガニックコンテンツの推薦を見る前は、アルゴリズムそのものではJitterbugの成功を説明することができませんでした。慎重に調査した結果、Shakeの高い評価を得ているパーソナライゼーションエンジンが成功に貢献した一方で、フライホイール効果を達成したのは、彼らのオペレーションチームの努力によるところが大きいことが分かりました。

始まり
BytespringがShakeYinを立ち上げたとき、ショートビデオ市場はすでに熱気を帯びていました。Musicallyはその時点で2年半の歴史があり、中国の大手ショートビデオアプリMeipaiはすでに1億6000万のデイリーアクティブユーザー（DAU）を持ち、人気クリエイターを有名人に育て上げました。 Racerは、Tier3以下の都市に住む農村部の消費者をターゲットとし、その先頭を走っている。

このような混雑した市場で、いかにして自分たちの製品を気に入ってもらうか、ShakeYinのチーム全員が徹底的な競合調査を行った。チームメンバーは、国内外のほぼすべてのショートビデオ製品（約100のアプリがある）を試した。チーム全員が日常的に短編動画製品を使い、既存製品の長所と短所を発見したのです。

この調査の結果、Bytespring ChinaのCEOであるKelly Zhangは、ShakeOutチームは、どの製品も印象に残らないことに気づいたと述べています。彼らは、製品を差別化するために、フルスクリーンのHDビデオ、音楽、特殊効果フィルタ、パーソナライズされた推奨事項という4つの分野に焦点を当てることにしました。実際、JitterbugはMusicallyのクローンを発売することにした。というのも、Musicallyは数年前にすでに中国市場への参入を試みており、前述のとおり、リリース当初は恥ずかしくなるほどひどい出来だったからだ。さらに、Musicallyは中国のチームによって作られたので、Jitterbugもローカル文化の優位性はない。 Jitterbugの成功につながったユニークな要因は、彼らのチームがアプリの成功のために注いだ運用努力です。

カルチャー
ShakeYinは、都会のヒップなエリートが使うトレンディなアプリという位置づけです。アーリーアダプターがこの位置づけを反映した文化的影響力を持つように、ジッターバグ社のチームは、アーリーアダプターを大量に採用することを自らに課していました。スタッフ全員を動員して、競合他社のクリエイターを引きつけ、他のソーシャルネットワークや短編動画アプリで人材をスカウトした（Musicallyのクリエイターに直接メール広告を送るなど）。また、都会に住むヒップな若者にコンテンツを作ってもらうため、Shakeは全国のアートスクールにメンバーを送り込み、ユーザーとして育ててもらうイケてる学生を探した。そして、その人たちをネット上の有名人にすることを約束し、数百人を説得した。

Jitterbitは、クリエイターを入社させた後も、まるで王侯貴族のように彼らを扱い、居座らせる方法を模索した。チームメンバーは毎日クリエイターとチャットし、彼らのアイデアに耳を傾け、プラットフォームの初期の成長に関わり、その方向性を形成していると感じさせました。クリエイターにはオーダーメイドのプレゼントを贈り、誕生日にはスタッフからお祝いの動画が送られることも。優秀な映像クリエイターには、カメラやセレブ御用達の周辺機器、お菓子などをプレゼントして、特別感を演出しているそうです。あるスタッフは、あるクリエイターにクリスマスツリーを買ってあげたこともありました。こうした取り組みにより、ユーザー数が伸び悩む前に、クリエイターを囲い込むことができた。

そして、運営チームは、自分たちが育てたいコンテンツの種類に対応するために、動画の可視性をコントロールするようになりました。コミュニティのトーンや価値観に合わない動画は、露出を増やすのに苦労しました。この動きは、Shakeのリミックス（ミキシング）機能を考えると、特に重要でした。 Shakeは、Musicallyと同様に、テーマ別の課題を用いてコンテンツ制作を促進し、共有されたミームをもとに、ユーザー同士が即興でクリエイティブなコンテンツを作ることを推奨しています。 Shakeは、ミックスしたい課題やコンテンツを強調することで、より多くのコンテンツの創作を生み、彼らが望む文化を強化しています。もちろん、ユーザー自身が課題を投稿することもできますし、運営チームがユーザーと共同で新しい課題に取り組むこともよくあります。

ハイライトの作成
シェイクロジーのオペレーションチームは、バイラルになる可能性のあるコンテンツをアプリで探し出し、それを増幅・強化します。彼らは他のプラットフォームでアカウントを作成し、WeChatにブロックされる前の重要なチャネルであったWeChatも含め、ウォーターマーク付きのコンテンツを投稿し、バイラル化も試みました。例えば、中国の有名なコメディアンをパロディにした動画がShakeYinに掲載されたとき、運営チームはその俳優がソーシャルメディアで透かしの入った動画を共有するまで連絡を取り続け、数百万回の視聴を獲得したのです。

ジッターバグの究極のパワーは、消費者の注目を集めることにあるが、そのパワーを得る方法が、既存のソーシャルチャネルを利用した配信であることは、不可解なことである。それは、Facebookでより素敵な写真を投稿するためにInstagramを利用したり、初期のAirbnbがCraigslistに自動的にリスティングを投稿するような方法を彷彿とさせるものです。

なぜShakeは成功し、Musicallyは失敗したのか？
MusicallyがMindieの競合製品をリリースしたとき、彼らはすでにシードマネーの90%を失敗した教育アプリに費やしており、残りは3万ドル以下だったのです。成功の可能性を高めるために、Musicallyはグローバルなローンチを行い、米国ではある程度の支持を得ましたが、中国ではヒット作となりました。 Shakeが証明したように、Musicallyは中国市場で勝てる可能性を持っていたが、そうするためには、Musicallyに余裕がないほど大きな運営努力が必要であった。当時のMusicallyの情報量と資金力を考えると、米国市場に注力する方がベターな選択であった。

その後、数年後に中国市場に再進出するが、その時にはすでにJitterbugは中国で大きな注目を浴びていた。 JitterbugはすでにMusicallyのクローンで、より優れたレコメンデーションエンジンを持ち、ByteHopからより多くの資金援助を受けていたため、Musicallyができる差別化はほとんど残っていなかったのです。

パーソナライゼーションの重要性
TikTokと組分け帽子」と題したブログ記事の中で、著者のユージン・ウェイは、ByteHopのパーソナライゼーションエンジンがShakeYinの高いエンゲージメントレベルに貢献し、ByteHopがリップシンク分野でMusically（後にMusicallyに改名）に勝つことを可能にしたという鋭い指摘を行っている。 Musically（後にTikTokに改称）。しかし、Racerの成功、そしてByteHopに買収される前のMusicallyの成功は、成功には必ずしも高度なパーソナライズエンジンが必要ではないことを示している。Musicallyはそれほど高度ではないパーソナライズエンジンで数百万のユーザーに成長し、Racerはそれほど高度なアルゴリズムなしで成功した（IPO時の時価総額は200億米ドル超）。 — 長年のRacerユーザーが視聴するコンテンツの50％は、アプリ内でフォローしているクリエイターからのものであり、TikTokユーザーが視聴するコンテンツの80％-90％は、他のユーザーによって支持されている新しいアカウントからのものである。 Shakeの成功には、よく言われるパーソナライゼーションエンジンよりも、運用努力の方が実はずっと重要なのです。