こんばんは。ソーシャルメディアでの発信について書いてみたいと思います。主にTwitterですが、noteでもVoicyでもYoutubeでも同じことが言えると思います。

情報発信する前に有益かどうかは発信前に判断することは難しいです。自分では会心のできだと思っても、反応が悪い時もあれば、適当に作ったものがハネたりもします。アナリティクス機能などを使って、どういう情報が反応が良いか調べるという話を前回書きましたが、価値がある情報の見分け方として、希少性が挙げられるのではないかと思いました。
他の人は知らないけど自分だけ知っている情報、体験はそれだけで価値がある可能性があります。希少価値が高くても、誰も欲しがっていない情報も有る可能性がありますが、読み物としてのコンテンツと見ると面白い可能性が高いです。
そして、１次情報もしくはそれに近いとより良いです。匿名アカウントの人だと、自分の体験談に基づいた１次情報として上げると身バレにつながるので周辺・界隈の人の話として上げることもあると思いますが…

「ホモ・デウス読書感想」に出てくるデータ市場主義という考え方があって、下記のような主張が登場します。

人間が他の動物よりも優れているのは、体験の感受性が高いからではない、体験したことを数多くの他の人間に共有でき、他の動物より大人数で行動ができるからだ

そのとおりだと思います。そして、共有できる情報の中でも誰もが知っている情報よりも少数の人しか知らない情報の方が価値があるし、そいういった情報を共有できる人は情報ネットワークの中での価値が高くなるのではないかと思います。
ということで、自分が平均的なユーザーよりも深く・たくさん知っていることを発信すると良いかもしれません。希少性が高ければ高い程良いですし、他のユーザーにとって有用な方が良いですね。
例えば、ナンパに関する情報ですとストリートナンパができる男が仮10%くらい。そして、その中の上位10％に入ればそれだけで100の１です。希少性は高くなりますが、ナンパしたい人がたくさんいるかと言えばそうではないので、有用性は低くなります。ナンパという非日常を知れるナンパブログはコンテンツとしては面白いですが。
転職で年収を240万から1250万まで上げた、というmotoさんという方の事例は希少性も高い上に有用性も高いです。年収を上げたくない、という人はいないはずなので。
ということで、まずは平均的な人よりも自分が知っているだろうと思われることの中で、平均的な人たちにとって有用であろう事柄をピックアップして発信していくと良いでしょう。一方でこれは完全にマーケットよりの発信の仕方になり、マーケットインと言ったりします。ブログなんか書かれてる人もそうですよね。Googleという市場にどこまでアジャストできるか、という観点でコンテンツを製作します。

一方でプロダクトアウトどういう考え方もあります。これは、職人気質と言い換えられるかもしれません。人に教えると言う視点を無視して自分の好きなのを音音をとことん追求してプロダクトを生み出す。
noteがGoogleアナリティクスを使えないのも、クリエイターにとことんプロダクトアウトになってほしくて、流入元を見れなくしているのかもしれませんね。

先ほどの希少価値が高く、有用性がある情報ですが、自分が好きか、という観点が抜けています。発信は単発的なものでは意味が少なくて、継続的にされてこそ効果がある。いくら発信しても最初は金銭的対価はないのだから、自分に全く興味のない事柄だったら苦行と感じるかもしれません。
好きこそものの上手なれ、と言いますがそれが仕事に感じない、発信すること自体が報酬になる、という事柄の方が長続きするかもしれません。金銭的報酬はなくても、精神的な報酬があるので長続きさせることができます。
ということで、希少性、有用性が高くて自分が好きなことを探すといいかもしれません。むしろ、これは自分が好きな事柄が希少性と有用性が高いかのチェックだけでいいかもしれません。もっと言うと、その事柄にどれだけの人が価値を感じるか。
twitterだったら、クラスタのパイの大きさと言えるかもしれません。整形も含めた美容クラスタのtwitterマーケットは今は亡き、はげまして成宮さんの10万フォロワーに対して、ナンパは火の鳥さんの1万500フォロワーくらいでしょう。10倍の差があっても、好きな方を選ぶべきでしょう。その方が長続きしますし、途中で諦めても投下した時間は無駄だったと感じないはずです。一方で好きでもない方を選んだ人は、1,000時間使った後に諦めたら、そのままの時間無駄にしたと感じるかもしれません。

というわけで、情報発信をするなら、自分が好きなことが希少か、有用か確かめてみるといいでしょう。その掛け算と市場の大きさが比例しているのではないでしょうか。