Jevでリアルタイムバイラル投稿アナライザーを構築
Riley Brown氏がTypeSafe AIのJevでリアルタイムバイラル投稿アナライザーを作成。入力停止から0.5秒で拡散可能性を分析し、ツイートを分類する。
Jevで7人のクリエイターのトップ投稿を分析、効果的なコンテンツの共通点を発見
著者はJevに7人のクリエイターの上位投稿221件を解析させ、51秒・3.2セントで1,547の判断を実施。結果、ハウツー型フックは中央値の3.2倍、実数による証明は2.1倍、テキストのみの投稿は0.5倍の保存率だった。
i had jev take apart the top posts of 7 creators i study. 221 posts. 1,547 decisions. 51 seconds. 3.2 cents. what the saves say, vs the median of that creator's top posts: - how-to hooks: 3.2x - real numbers as proof: 2.1x (no proof in the text: 0.64x) - text-only posts: 0.50x
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Jev + SuperX：61の質問でバイラルを予測
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