2025年8月30日土曜日

成立メカ（「注意＝レア資源」「U/S＝需要/供給」×「逓減・最適化」）は、次の領域でも同型で使われています。

  • 広告の自動入札（RTB）：1インプレッション単位で需要が供給在庫を競り落とす構造。配信最適化は注意配分そのものです。 IABウィキペディア

  • メディアミックス最適化（MMM）：広告の効きは「逓減（飽和）＋残存効果（Adstock）」で曲線化し、限界効果＝限界費用で最適配分を決めます。 ウィキペディアfacebookexperimental.github.io

  • リコメンド／フィード配分：YouTubeなどは深層学習＋探索・活用（バンディット）で“誰に何を見せるか”の注意配分を最適化します。 Google ResearchTensorFlow

  • アグリゲーション理論：需要側を握るプラットフォームが供給を束ね、露出（注意）を再配分する設計。切り抜きが集客の“素材”になる文脈です。 Stratechery by Ben Thompson

  • コンテンツのシンジケーション／アトマイズ：長尺を小片に分解し、別面（別PF）へ再流通して累積露出を稼ぐ実務。ニュース配信やB2Bマーケで一般的です。 pressbooks.nscc.cacontentmarketinginstitute.com

  • 二面市場とマルチホーム：創作者・視聴者の両面で“複数PFにまたがる参加”が露出を押し上げるという理論的背景。価格付けと外部性で分析されます。 Wiley Online Library

  • （前提）注意経済：情報過多＝注意の希少化という前提上で、配分・最適化の仕組みが成立します。 ウィキペディア

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