AI product · Product strategy · North America · 2026
Vaniloom
AI fan-fiction platform · product rethink
An AI fan-fiction product that stalled in its first round. I helped rethink who it's for, what it should be, and how writing with it should feel.
Everything on this page comes from my own work on the project. The research and data are shared with the team's permission.
Jingwen Lijingwenli.com/vaniloom
00 · At a glance
The rethink in four numbers
Fan fiction is a space for human creativity
92%
of fan readers and writers surveyed agree
AI for ideas vs AI writing it all
65% vs 10%
Writers accept one more than six times as often
On finding out AI was used
58%
felt deceived
North American fandom platforms
0
cover writing, community and supporting writers in one place
Source First three: [1] academic survey. 92% = Q48_7, 145/157; 65% = Q42, 47/72; 10% = Q41, 9/90; 58% = Q21, 90/155. Fourth: platform review in Finding 07, a qualitative judgment. Method Shares as reported in the paper, unweighted. 65% and 10% come from two different questions; they are shown side by side, not combined.
The story in five steps
Problem
Misread users
Assumed users wanted more content; 1,222 sign-ups, under 15% back after a week
Insight
Fic is a gift
A story matters because someone put time and care into it. One-click text fakes the gift
Decision
Writer-led
Node-based writing plus a community. Don't compete with ChatGPT on raw generation
Market
North America first
Fill the gap between AO3, Discord and Ko‑fi
Measure
Weekly posts
With "writer decision share" as a guardrail against AI-written growth
01 · Context
What Vaniloom is
An AI platform for fan fiction, built for readers and writers whose tastes are too niche for the mainstream: the rare pairing, the obscure fandom, the trope nobody else is writing. Under the hood, FicQuill breaks a story into reusable "assets": characters, tropes, settings and beats.
Who
Fan readers and writers, mostly young women, drawn to niche fandoms and pairings
When
An idea they can't finish; a pairing nobody writes; a prompt to play with friends
What they use today
AO3 to read and post, Tumblr and Discord to talk, general AI tools to generate text. None of it connects
Project timeline
Jun 2024
GaGaDuck starts
an earlier product for women in China
Aug 2024
2,400 sign-ups in two weeks
invite codes gave both people a free day
May 2025
Vaniloom team forms
turns to North America
Sept 2025
MVP launches
seeded on Reddit
Dec 2025
Investor exits
product team disbanded; slow maintenance
Sept 2026
Review and rethink
where this case study starts
May–Jun 2026
Planned: paid tier + new content model
test the business model
Source: Vaniloom internal review (2026-04-25)
02 · Problem
Why version one stalled: four symptoms, four causes
Version one in numbers · as of April 25, 2026
Registered users
1,222
since the Sept 2025 launch
Daily actives
10–30
recent daily active users
Day-7 retention
<15%
new users back after a week
Visit → sign-up
≈0.4%
seeded with sample posts on Reddit
K-factor
≈1
steady with zero promotion since November
Source Vaniloom internal review (2026-04-25), team-reported. Reading Acquisition is weak (0.4%) and so is retention (<15%). But with no promotion at all, the K-factor has held around 1: the people who stay bring new people. A small core loves it; the product just isn't keeping enough of everyone else.
The team's own diagnosis
1. Text quality: keeping characters in character is what makes or breaks the fantasy. The moment a character feels off, it falls apart. 2. Community and UGC: fresh content is what keeps people coming back. 3. Interaction and product form.
What version one assumedMisreadWhat was really going on
Treated the product as an erotica gimmick
"Spicy" levels and kink tags were core story fields; a landing-page draft read "Personalize YOUR Erotic Story"
Wrong read of fandom
Fan fiction is about reimagining characters and relationships
Adult content is one genre among many, not why people come
Chased one great story in one click
"Enter a premise, AI writes the story instantly"
Wrong read of need
Users want the joy of writing, not a finished product
A one-off story ends when you finish reading. The process is what brings people back
Looked like every other AI writing tool
No reason not to just use ChatGPT
No edge
Competed on generation quality
That's the model companies' home turf
Fandom sees AI writing as plagiarism
The community pushed back by default
Backlash
"One line in, finished story out" hides the writer
In a gift economy, that reads as a fake gift
Evidence: Vaniloom's internal review (2026-04-25) and the research in section 03.
03 · Research
Six methods, from "what is fan fiction" to "what's missing in North America"
Literature
Fandom history and theory: Jenkins, Hellekson's gift economy, Dream of the Red Chamber sequels, Comiket
Done
Academic survey
IJHCI 2026 fandom survey: 157 people, including 90 writers
Done
Platform data & policy
Public figures and AI rules from AO3, LOFTER and Jinjiang
Done
Cases & competitors
LOFTER's AI backlash, FanLib, Sudowrite, Character.AI
Done
Survey (ours)
English and Chinese; North America is the main sample, China the comparison
In progress
Interviews
6–8 fan writers, with a concept test
In progress
Background · Where fan fiction comes from
The platforms keep changing. The reasons to write don't.
Research question Fan fiction has changed medium many times, and AI is just the next one. Which needs never changed? Those are what an AI product can't break.
Method I took 7 moments across China, Japan, the UK and the US and checked each against four candidate constants: ● holds, ◐ partly holds, ○ doesn't hold.
1796ChinaRed Chamber sequels
1885JapanKenyūsha
1893UKHolmes
1967USSpockanalia
1975JapanComiket
2003ChinaJinjiang
2009USAO3
Medium
Copies · prints
Dōjin magazine
Periodicals
Mailed zine
Convention
Lit. website
Archive
Started by readers, not rights holders
●
●
●
●
●
●
●
Built around canon characters
●
○
●
●
●
◐
●
Circulates among fans
◐
●
◐
●
●
◐
●
The reward is recognition, not pay
◐
●
●
●
◐
◐
●
Coding is my qualitative judgment; the evidence for each moment is listed below.
Evidence for each moment
1796 · About 200 sequels to Dream of the Red Chamber, most rewriting its tragic end; printed and sold by bookshops, often under pen names1885 · Kenyūsha self-publishes Garakuta Bunko. Original literature, but the origin of the word dōjin1893 · Readers protest Holmes's "death" and write pastiches; Conan Doyle brings him back in 19031967 · Spockanalia, edited by women Star Trek fans, mailed out; readers answer with letters and zine trades1975 · The first Comiket; about 80% of attendees are women, and zines mostly trade near cost2003 · Jinjiang is mostly original romance and danmei, with fan fiction as one category; paid chapters come later2009 · AO3, run by fan volunteers, non-profit; the only rewards are kudos and comments
Takeaway "Started by readers" holds at all 7 moments, the strongest constant. "Built around characters" and "circulates among fans" mostly hold. "Recognition, not pay" loosens on paid web-fiction sites, which is exactly where China and the US split (Finding 06). For an AI product: change the medium, but don't start the story for the user, don't break the characters, route work to fans, and make money through giving back.
Source Red Chamber sequels: [8] Zhang Lei (2019) and Rmzxw (the "about 200" count is Zhao Jianzhong's); dōjinshi and Comiket: [8] Wikipedia, Moegirl, Kenyūsha's 1885 magazine; Holmes: Know Your Meme and other compilations; Spockanalia: [8] CSU Fullerton archives; Textual Poachers: [7]; Jinjiang: [8] Wikipedia; AO3: [2]. Method Events placed to scale by year; 1885 is the first well-documented Meiji-era dōjinshi.
From constants to design · each one is a hypothesis to test
These are hypotheses drawn from four fan fiction histories (China, Japan, the UK and the US), not conclusions. Each one lists where it comes from, what it would mean for the product, and which research tests it later on.
MotiveHistorical evidenceIf true, what it means for the productHow we test it
01A gapReaders feel the story isn't finished
About 200 sequels to Dream of the Red Chamber, most rewriting its tragic ending; readers protested Holmes's "death" in 1893, and Conan Doyle brought him back in 1903.Start writing from the gap ("I want to read this, but no one has written it": rare ships, AUs, what-ifs), not from "write a story."Finding 01: share of writers who write ships or relationships outside canon02Loyalty to characterWhat matters is getting the character right
"OOC" (out of character) is a serious criticism in fandom; Jenkins describes fans as active re-creators, not passive readers.The AI's first job is keeping characters in character, not fancy prose. Characters should live as structured nodes, not inside a prompt.Finding 01: "exploring characters" as a motive; the internal review lists character consistency as problem one03Kindred spiritsWritten for people who get it
Dōjin literally means like-minded people; Spockanalia (1967) and Comiket (1975) were both channels fans built for each other.Finished work needs a path to people who get it: small communities by ship, share cards, a Discord cold start, not a public feed.Finding 07: scattered platforms; round-two sharing and return metrics04The giftA story is a gift
Hellekson's gift economy: fic moves by giving, receiving and giving back. FanLib tried to commercialize and shut down in 2008 after fan pushback; AO3 stays non-commercial.A one-click story "took no effort" by gift logic, so the writer's decisions need to be visible. Reader support is framed as giving back, with no paywall on reading.Findings 03 and 04: attitudes to AI and worries about authenticityThe design principle this points to (to be tested)If these four hold, the value of fan writing is in the effort that goes in, not the text that comes out. So Vaniloom doesn't compete on generating better text. It competes on making the act of writing more fun, and on making that effort visible.
Finding 01 · Why writers write
Characters and relationships drive it, not output
Why writers write fan fiction (pick all that apply, n=90)
Source [1] Q32, writers only (n=90). Counts: 78 / 69 / 55 / 55 / 51 / 39. Method Share = count ÷ 90, one decimal place. Multiple choice, so the bars add up to more than 100%.
So whatThe top reasons are all about the process: exploring characters, pairing them up, expanding the world. They map straight onto Vaniloom's character, pairing and AU nodes. Let AI do those for you, and the fun is gone.
Finding 02 · How far AI can go
The closer AI gets to writing it for you, the less writers accept it
AI uses writers find acceptable
65%Story ideas
36%Editing
31%Plotting
10%Writing the whole story
0
50%
100%
Source [1] Ideas, editing and plotting: Q42 (n=72 writers who answered; ideas 47, plotting 22). Writing the whole story: Q41 (n=90; 9 in favor). Method Rounded to whole numbers. The two questions have different samples and wording; they share one axis only to show the trend, not as a single ranking.
What role writers see for AI (n=90)
Source [1] Q39. Counts: 36 / 25 / 15 / 5. Method Shares as reported. The paper says "over 17%" for competition, but 15/90 is 16.7%; the chart uses 16.7%.
So whatAI belongs at the level of ideas and structure. The writer keeps the writing and the decisions. This backs the node-based design and the "writer decision share" guardrail.
Finding 03 · How fandom sees AI
Many say no, but about half say "it depends how"
Each square ≈ 1% of respondents (n=156)
Other includes unsure (3.9%) and excited (1.3%). 83.6% of those opposed are writers.
Source [1] Q44 (n=156). Counts: opposed 67, cautious but open 41, depends 38, unsure 6, excited 2. Method Rounded to 100 squares (43 + 26 + 24 + 7). Reported counts add up to 154; the 2 unreported answers are counted in "Other".
So whatThe purple squares are about half: these people care how AI is used. Vaniloom doesn't need to win over the opponents. It needs to earn this half through design.
Finding 04 · Concerns and red lines
The worry is authenticity. Transparency is the floor
Top concerns (n=156)
Source [1] Q51 and Q36, open-ended answers coded by the authors. Method Shares as reported. Coded by hand; one answer can fall into several themes.
Authors should disclose AI
86%
Less interested once they know
66%
Felt deceived on finding out
58%
AI hurt their fandom interactions
39%
Source [1] 86% = Q48_2, 135/157; 66% = Q22, 103/156; 58% = Q21, 90/155; 39% = Q29, 40/103 (only the 103 who answered). Method As reported; 39% is 38.8% rounded.
So whatThe core complaint is "I can't tell who wrote it." So transparency is a precondition, not a feature: 01Show the writer's decisions02Label how much AI was involved03Never train on the community's work
Finding 05 · A real case from Chinese fandom
LOFTER: how one AI feature drove creators away
2021
AI story event
Rough output; users mostly joked about it. No real backlash
Early Mar 2023
AI art tool launches
Creators suspect their work trained it; they delete posts and accounts
Mar 7
Platform responds
Says it used open-source data; offers ¥10,000 per infringing image
Mar 8–16
Pulled and apology
Feature removed; a creator protection plan bans posting AI content as original work
Source [4] Reports from IT Home, Gamersky, Huxiu, Lanjinger and Jiemian. Method Built from report dates. Reports give the removal date as either March 8 or March 10, so it's shown as a range.
So whatIn a community built on original work, the issue isn't just what AI can do. It's whether creators were told, and whether they were respected.
Finding 06 · English vs Chinese fandom
Same fandom culture, different rules
English · AO3Chinese · LOFTER
Nonprofit, volunteer-run
11.14M users, 17.88M works
Platform
Commercial, owned by NetEase
150M+ registered, 13M creators
No money, at all
No paywalls, tip jars or even Ko-fi links
Money
Gifts unlock bonus content
Tipping writers you love is already normal
AI works allowed
5,000+ works tagged as made with generative AI
AI rules
Stricter
LOFTER bans AI as original work; Jinjiang can lock chapters or ban from rankings
Maximum inclusion, no pre-screening
Ratings and warnings let readers choose
Oversight
No rating system
AO3 has been blocked in mainland China since the 2020 "227 incident"
Source AO3 users and works: [2] AO3 homepage (accessed 2026); AO3 money and AI policy: [2] official posts; 5,000+ AI-tagged works: [9] Ellipsus; LOFTER size: [5] company profile (self-reported, undated); LOFTER gifts: platform feature notes; Jinjiang: [6]; 227 incident: [6]. Method Rounded. Limits AO3 counts registered users and LOFTER self-reports registered users; dates and definitions differ, so the numbers aren't directly comparable.
The team's earlier China product: GaGaDuck (2024)
Built for women in China, fully paid, with a one-hour free trial at sign-up. About 500 seed users came from Weibo and Xiaohongshu DMs into WeChat groups, then invite codes that gave both people a free day drove referrals: 2,400 sign-ups in two weeks. Chinese fans will pay and will bring friends. The team later disbanded for lack of resources.
Source Vaniloom internal review (2026-04-25).
Conclusion: launch in North America, Chinese fandom secondNorth America · firstMore open to AI, but anti-commercial norms mean writer support has to live on our own platform and feel like a gift.Chinese fandom · secondAlready tips writers, but the bar for AI and content rules is higher, so it makes more sense once the model is proven.
Finding 07 · The North American market
North American fans bounce between three kinds of platforms
① Write & archive
AO311.14M users · no money
Wattpad~94M community · mostly original
② Talk & hang out
Tumblrdiscussion, meta, fan art
Discordservers by fandom, ship, character
③ Support writers
Ko-fi0–5% platform fee
Patreon10% for new creators
Vaniloom puts ① writing, ② sharing and ③ support in one loop
Source AO3: [2]; Wattpad's ~94M is total community size, monthly actives not disclosed: [9] TechCrunch; Discord server types: [8] Fanlore; Ko-fi and Patreon fees: [9] official pages and reporting. Method Wattpad and Tumblr monthly-user figures online vary widely and mostly come from unverifiable stats sites, so they're left out.
Where writers can get support
AO3
Not allowed
Ko-fi
0–5% fee
Patreon
10% fee
0%6%12%
The story lives on AO3; the support lives somewhere else. Readers have to click away, and writers run two places.
Source AO3 non-commercial policy [2]; Ko-fi 0–5% [9]; Patreon 10% for new creators since August 2025 [9]. Method Platform fees only, not payment processing.
Competitive map
Writer-led ↑
↓ AI-led
Tool
Community
Sudowrite
AI fiction tool
AI fiction tool
AO3
no AI tools
no AI tools
Vaniloom
writer-led + community
writer-led + community
ChatGPT
general chatbot
general chatbot
Character.AI
chat with characters
chat with characters
QualitativeBased on how each product works; not measured data.
Character.AI
20M monthly users
About half women, half Gen Z or younger. The demand is real, but people are chatting, not writing stories they can sign
Sudowrite
2023 backlash
Writers revolted after its long-form generator launched; one called it a tool "for people who hate to write"
FanLib
2008 shut down
Tried to commercialize fan fiction; fans saw it as treating community like a commodity
Source Character.AI: company figures via [9] PYMNTS; Sudowrite: [9] Gizmodo, Jason Sanford; FanLib: [7] Transformative Works and Cultures.
Direct competitors the team tracks
AI story generators: RedQuill, MySpicyVanilla, SmittenStories AI interactive fiction: Character.AI, AI Dungeon, Joyland Web fiction and audio: Dreame, Episode, Wattpad, Pocket FM
Play 1 · Channels
Seed with small Discord servers built around rare pairings and characters
Play 2 · Money
Offer the writer support AO3 can't, framed as giving back, not paying
Play 3 · Message
Say "make writing more fun." Never say "we'll write it for you"
Play 4 · Edge
Give what Character.AI can't: a story that's yours
Finding 08 · Node-based AI writing tools
Plenty of node-based AI writing tools exist. Almost all are built for professional output
I mapped 10 tools that organize AI writing with nodes, canvases or structured story settings. The pattern is consistent: most serve game studios, narrative designers and working novelists, and their goal is shipping content faster and more consistently. Tools for hobby writers either have no nodes (just cards plus AI continuation) or have nodes but no AI.
Diagram · tool positioning (drawn by me, qualitative). Horizontal: how writing is structured, from linear to node graph. Vertical: main users, from professional production to hobby. Positions come from each product's own site and docs, not a scored benchmark.
ToolStructureWhat the AI doesBuilt for
articy:draft XVisual flowcharts + narrative databaseAI Extensions for dialogue, barks and preview images via OpenAI; can be switched offNarrative designers at game studios
ArcweaveNode-based branching narrative editorContext-aware assistant for generation, classification and QAGame dev and interactive narrative teams
Charisma.aiStory-graph nodesControlled generative improvisation inside an authored graphGames, training, brand experiences
RivetGeneral-purpose LLM node IDEWires models, prompts and logic into runnable graphsDevelopers building AI apps
FlowithChat canvas: every turn is a nodeBranch from or cite several nodes to keep generatingKnowledge work and content production
SudowriteStory Bible (structured settings)Drafting, expanding, rewriting; priced by AI wordsNovelists and screenwriters
NovelcrafterCodex wiki + planning viewsPulls Codex details into prompts; many model providersSerious long-form authors; steep learning curve
NovelAILorebook: keyword-triggered entriesContinues the story, simulates character interactionHobbyists, fan fiction, roleplay
AI DungeonStory Cards + text adventureImprovises the story from player actionsHobbyists and roleplayers
TwineNode-based interactive fiction (free, open source)No AIIndie and hobby creators
Sources Each product's site and docs: articy.com (AI Extensions), Arcweave docs and G2 listing, docs.charisma.ai, rivet.ironcladapp.com, Flowith docs, Sudowrite and Novelcrafter sites and reviews, docs.novelai.net (Lorebook), AI Dungeon help center (Story Cards), Twine (Wikipedia). On the research side: a CHI 2025 study on node-graph writing support and a 2025 arXiv node-based multimodal storytelling system, both still prototypes. Method Structure and target users summarized from public descriptions only; no hands-on testing or scoring.
Built for pros vs built for hobbyists
For pros: better outputFor hobbyists: the joy of writing
Core goalShip usable content faster and more consistentlyMake people want to keep writing, and enjoy it
What success looks likeVolume, speed, consistency, export to engine or publisherComing back for the next chapter, sharing it, getting a response
Why nodesManage complexity; one source of truth for the team and engineersTurn each choice into something to play with; choosing is the fun
Where AI sitsThe more time it saves, the betterOffers an idea when you are stuck; take over too much and the fun and ownership go
Learning curveCan be steep; users invest like in pro softwareHas to work in a minute: defaults, templates, random prompts
Where output goesManuscripts, JSON, game enginesStory cards, social feeds, readers' comments and gifts
How it paysPer seat or per AI wordCommunity and reader support for writers
Vaniloom's choice—North star: stories posted per week. Guardrail: writer decision share
Takeaway Handing pro-style nodes to hobbyists isn't enough. Hobbyists don't use nodes to manage complexity; they use them to play. So Vaniloom has fewer nodes in fandom's own language, keeps AI in a single node, and makes the graph itself shareable.
04 · Insights
Three insights, each with evidence and a hypothesis to test
Insight 01
Process over output
86.7%
of writers write to explore characters
Hypothesis If AI writes for them, users won't feel the story is theirs, won't post it, and won't come back
Insight 02
Writing is choosing within limits
65% vs 10%
accept AI for ideas vs for the whole story
Hypothesis Turning choices into visible nodes is easier than a blank box, and makes the writer's part visible
Insight 03
Community is the fuel
73%
see fan fiction as a social community for writers
Hypothesis The business is readers supporting writers, not tool subscriptions
Source [1] 86.7% = Q32, 78/90; 65% = Q42, 47/72; 10% = Q41, 9/90; 73% = Q48_4, 115/157. Method As reported. Hypotheses are inferences from the evidence, not yet tested; see section 08.
05 · Decisions and trade-offs
What we chose, and what we gave up
Positioning
✓ Tool + platform
The tool is the way in; the community is the valueTool only / community only
Cost: building both at once makes the cold start harderCompetition
✓ Compete on experience and community
Things general tools won't doCompete on generation quality
Cost: no easy "best AI writer" pitchInteraction
✓ Node-based writing
Every decision the writer makes stays visibleBlank prompt box / pure chat
Cost: a few more steps than one-line generationOn-ramp
✓ Quick + Advanced modes
Progressive disclosureA single mode
Cost: users need clear guidance on which to pickDistribution
✓ Share out, bring readers back
Fans already share everywhereClosed platform
Cost: hard to track traffic from other sitesMoney
✓ Readers support writers (as gifts)
Fits the gift economyTool subscriptions
Cost: slower revenue, depends on community sizeThe core loop
01
Create
The tool makes writing fun
02
Share
Story cards go out to Tumblr, Discord, X and TikTok
03
Return
Readers follow the story back
04
Support
Readers give back; new readers start writing
↺ New writers start creating, and the loop speeds up
06 · Solution · 1 / 3 Strategy
Not more content, but a better experience of writing
Version one competed on output: type a prompt, get a story. Research showed this is not why fans write. 86.7% write to explore characters, and writers accept AI for ideas far more than for the whole story (65% vs 10%). More generated text did not bring writers back; it made the story feel less like theirs.
Strategy: Vaniloom does not compete on how much the AI can write. It competes on how good writing feels, and on what happens after a story is finished.
Strategic choiceWhyWhat we don’t doHow we measure
Raise the joy of writingProcess over output (Insight 01)One-click full storiesSelf-rated fun; share of writers who keep writing
Keep the writer in controlWriting is choosing within limits (Insight 02)AI that writes the whole passageWriter decision share (guardrail)
Close the loop with communityCommunity is the fuel (Insight 03)A closed tool with no sharingReturn visits; K-factor above 1
North-star metric: weekly writers who continue a story they started. Guardrail: writer decision share must not fall as AI features are added. The next two parts follow from these choices: core features make writing fun, and community features bring writers and readers back.
06 · Solution · 2 / 3 Core features
From typing prompts to playing with nodes
This part answers one question: how does “a better experience of writing” become product features? We worked down from the strategy: what the writer needs at each moment, which feature answers it, and which metric tells us it works.
Writer momentNeedFeatureMetric
StartingA blank page is hard to beginMaterials as cards; Quick modeTime to first passage
Shaping the storyMake choices, not promptsNode-based input; a wire is a decisionCombinations per session
Getting feedbackKnow right away if it’s funA few-second animated previewWrites the next passage
Staying in controlThe story should feel like theirsAI limited to one node; visible creation trailWriter decision share
Coming backA reason to returnUnlocked branches and badges7-day return
Diagram · the end-state interaction concept (drawn by me, not a real screen). Drag text snippets and hand sketches onto the desk and connect them; the AI instantly makes a few-second animated preview, and the story state updates. Underneath it's still node logic: every card is a node, every wire is a writer's decision.
How the animation serves the writing experience
① Plays only after the drop
The animation appears only once a material lands in a node; an empty node just says “Drop a material in to preview”. The writer sees what they placed turn into a scene, which lowers the barrier of the blank page.
Test: do writers go on to the next paragraph after their first drop?② Preview, not ghost-writing
The few-second storyboard helps the writer see the scene; it doesn’t produce finished prose. The writer still writes, which keeps ownership and decision share.
Test: decision share, and how much AI fill gets rewritten③ Linked state · every combo has consequences
After the preview, the bond rises, the chapter map lights up and a branch unlocks. Small instant rewards, like a game, make people try one more combination.
Test: combinations per session, return rateThese are design hypotheses still to be tested, not shipped results.
Turning writing into a game · four mechanics
01 · Collect
Materials are cards
A line, a sketch, a character can each be saved as a card. Collect as you go; no need to plan the whole story first.
Ties to "a gap": start from what you wish existed02 · Combine
A wire is a decision
Connect characters, tropes and sketches. Combining is the creative act, and every choice stays on the desk.
Ties to "loyalty to character": characters are cards and can't be broken03 · Instant feedback
See it in seconds
Every connection gets a small animation or a filled-in passage from the AI, so you know right away if the combo is fun.
Ties to "the fun is the process": fast feedback, small and frequent rewards04 · Unlock
New branches and badges
Changes in the bond unlock new branches. Finish a chapter and turn the desk into a card to share.
Ties to "kindred spirits" and "the gift": the work is seen with its makingStill in design · which "transformations" actually make writing fun
The picture above is a direction, not a spec. The exact inputs and outputs aren't settled: what users put in, and what the AI gives back, is something we have to test. We broke the options into a set of transformations and test them one by one.
Transformation (input → output)HypothesisHow we test itWhat we watch
One line → 3-second animated beatSeeing the scene makes people want to keep goingA/B in the prototype: with vs without the previewWhether they write the next passage
Hand sketch → scene descriptionDrawing is an easier start than writing6–8 writers sketch first, compared with writing onlyTime to start; self-rated fun
Character cards + trope → 3 openings to choose fromChoosing is more fun than a blank boxOptions group vs blank-input groupWriter decision share; sense of ownership
Wires / bond changes → bond meter, new branchesGame-style feedback brings people backToggle the feature in the Discord beta7-day return; stories posted per week
Finished passage → share cardBeing seen makes people write againWith vs without one-tap cardsShare rate; return visits from off-site
One line → AI writes the whole passage (control)Lowest fun and ownershipBaselineBenchmark for every group above
What we keep Only transformations that raise self-rated fun and the share of people who keep writing, without lowering writer decision share. Anything that just produces more text while the writer does less is out.
Design rationale · why the nodes work this way
DecisionThinkingEvidence
One setting, one node
Characters, ships, AUs, tropes and warnings are already fandom's tag language. Nobody has to learn a new concept; each node says what goes in it.
Finding 06 · tag cultureAI gets one node
Writers accept AI for ideas, not for writing it all. AI is limited to a single "fill a passage" node, and the writer's wires decide what it reads and where it goes.
Finding 02 · 65% vs 10%A wire is a decision
The fun is in exploring characters and relationships. Connecting a wire, swapping a trope, unplugging a setting is the play, and every choice stays on the graph.
Finding 01 · 86.7%Branch and go back
The goal isn't one great story in one click. Any step can sprout a new branch or be rewritten, so writing stays a process you can repeat.
02 · wrong read of needNodes are the data model
Character, relationship and event nodes map straight to universe assets (nodes and edges). They can be reused across stories and give the model structured input for staying in character.
AI & data designDecisions stay visible
The worry is not being able to tell who wrote it. The graph shows exactly what the writer decided, and can appear on the story page as its creation trail.
Finding 04 · transparencyStage 1 · nowInterim
Quick mode
Catch an idea in one line and start right away
→
Stage 2 · nowInterim
Advanced mode
Lay settings out as form fields: prompt, characters, AU, avoid list, model and memory
→
End state · in developmentGoal
Story desk
Node logic underneath, a playful desk on top: drop in materials, wire them, get instant animations, unlock branches
The story desk is where this ends up, but it takes engineering longer to build. Quick mode and advanced mode are interim steps: ship something simpler first, get user feedback fast, and learn which nodes and connections people actually need.
Principle 01
Writing first
Tools are always one step away
Principle 02
Progressive disclosure
Show things only when they are needed
Principle 03
Clear hierarchy
Notion-like for writing, Medium-like for reading
Principle 04
Instant feedback
Generating, saving and publishing states are always visible
06 · Solution · 3 / 3 Community
From “finished” to “seen, then continued”
Version one stopped at “generate a story,” and finished work stayed on the site. Community features close the loop and drive return visits: create → share → return → join in → support → create again. Each step maps to a user problem from research, one design decision, and one metric to track.
Diagram · how sharing is structured (drawn by me). Cards are drawn to each platform's real ratio; the fixed footer brings readers back.
StepUser problemDesign decisionMetric
01Story cards
A finished story has no shareable “face,” and long text doesn't travel on social media.
One tap makes a full-text card, or a “story name card” with only the title, characters/ship, tags, warnings and a one-line summary.
Share of finished stories that get a card
02Share panel
Sharing takes too many steps, and writers worry about who outside the fandom will see it.
The panel holds three things: visibility, copy link, create preview image. Choose who can see it first, then how to post it.
Panel opened → share completed
03Platform sizes
Fandom lives on many platforms, each with its own image size, so users crop by hand.
Preset templates per platform: Reddit / X / Facebook landscape 1200×630, Instagram 1000×1000, Pinterest portrait 1000×1500, TikTok 1000×1778. Templates mix random elements, and text turns into an image in one tap.
Shares by platform; template use rate
04Return
Images spread off-site, readers can't find the original, and the traffic stops there.
A fixed Vaniloom.com footer on every image; link previews are always 1200×630 so they show in full inside a post.
Visits from off-site; return → sign-up (baseline: visit → sign-up ≈0.4%)
05Join in
New users face a blank page, don't know what to write, and never start.
Events (a “Horror Box” challenge, OC relay prompts) and The Itch: one line of premise a day, finished before midnight. A reason to write, and a deadline.
Event participants; first-story rate; D7 retention (baseline <15%)
06Support
Fandom pushes back on monetization, but writers still want to be recognized.
Reader support is framed as a gift back to the writer, not tips or subscriptions. No paywall on reading.
Writers who receive support; how often supported writers keep writing
Goal: each writer brings in more than one new writer (K-factor from about 1 to above 1). These metrics are the tracking plan we set; round-two results haven't been measured yet.
Source Vaniloom's live community features; share panel and platform-size templates in the Figma files; baselines from the internal review doc (2026-04-25).
AI & data · my narrative structure work
Designing what the model reads, and what it writes
The team designed a content standard model: a universe is a reusable template of assets, and a story is a work built from those assets. Think of it as a graph database of nodes and edges.
Asset · universe
World setting, characters, relationships (edges), events and character–event links (edges). Many stories can reuse them
Instance · story
One user's work, like "Harry Potter's isekai adventure": which assets it uses, how they fit together, and its own settings
On top of that, the narrative system treats each chapter as a step in a looping Markov process. The next chapter depends only on the current state, not on an ever-growing transcript.
Story state
Character snapshots, pending events, the relevant relationships, world and story settings
Retrieval
Only what matters for the next chapter, instead of the full history
Narrative control
World state, foreshadowing to pay off, this chapter's tone and goal
User
Long-term preferences, cross-story memory, this request and chosen tags
Next chapter
Written, then the state updates for the next round
Why it matters: characters and settings live as structured data, which directly serves character consistency; and sending only the filtered state cuts the context cost of long stories.
Source Content standard model and narrative system design in Vaniloom's internal review (2026-04-25).
How the data model changed · May 25, 2026 update
Version one · a flat, one-off story
One story table held everything: four fixed character slots (A–D, name plus setting), plus elements, universe, kinks, a spicy level and a model choice. When the story ended, so did everything in it. Characters couldn't be reused.
New · a world that keeps growing
Universes, characters and events become standalone assets, linked by relationship edges between characters and between characters and events. A story is just one way of putting them together. The same world can be continued, written by someone else, or turned into roleplay or a game.
Source Vaniloom internal system documentation (data model and feature list, including the 5.25 update).
Eval · In character
Human scores from 1–5 against the character card
Eval · Respects limits
Rule checks plus spot reviews
Eval · On voice
Writer ratings plus blind comparisons
Eval · Usefulness
How much generated text survives editing
Next: from stories to more formats
Live
Stories
Today's core feature
In design
Roleplay
Uses character assets only, like character-card chats
In design
Games
Character cards with plug-ins: progress bars, stats, mini-maps
Source Vaniloom internal review (2026-04-25). All three share the same assets, which is the point of the content model.
07 · Metrics
How we'll know the rethink worked
North star
Stories posted per week
"Posted," not "generated": posting means the writer is willing to put their name on it
Baseline (April 2026): 10–30 daily actives · day-7 retention <15% · visit → sign-up ≈0.4%
The current system already logs user events, so daily actives, retention and funnels can be measured without building a new pipeline.
Writers
- Weekly active writers
- Stories per writer per week
- The Itch participation
Readers
- Visits from shared cards
- Week-2 reader retention
- Reads and interactions per reader
Ecosystem
- Share of writers who get support
- Readers who become writers
- 30-day writer retention
Writing funnel
Opens the writing tool
Finishes a first node
Finishes a story
Posts it
Shares it elsewhere
IllustrativeBar widths are not real data; baselines come from validation.
Guardrails: growth of the right kind
Writer decision share
Nodes set or edited by the writer ÷ all nodes. A direct measure of "the story is theirs"
Edit rate on AI text
Share of AI passages the writer changes or rewrites. More editing, deeper involvement
Content safety
Share of stories reported or blocked. Community trust is everything
08 · Validation plan
Testing three hypotheses, riskiest first
Phase 1 · Qualitative
Interviews
6–8 North American fan writers, recruited first from current users, the official Discord and r/vaniloom, plus writers who refuse AI
Tests Insights 01, 02
Pass if most rank fun or ownership above writing faster
Pass if most rank fun or ownership above writing faster
Phase 2 · Prototype
Usability test
The same prompt, written once with nodes and once with a blank box
Tests Insight 02, the two modes
Pass if nodes score higher on fun and ownership, without a clear drop in completion
Pass if nodes score higher on fun and ownership, without a clear drop in completion
Phase 3 · Beta
Discord beta
One or two servers built around rare pairings, recruiting writers with 1–5 years of experience first
Tests Insight 03, north-star baseline
Pass if a steady group keeps coming back, and shared cards bring in new people
Pass if a steady group keeps coming back, and shared cards bring in new people
Why newer writers [1] Section 5.1.3: chi-square and Mann-Whitney tests on Q41 and Q43 by years of writing show writers with 1–5 years accept AI significantly more (e.g. Q43, χ²(7)=17.581, p=0.014). Method Cited from the paper; not recalculated.
09 · Risks
Risks
"AI = plagiarism"
Nodes make decisions visible; story pages show the decision trail and label AI use; we never train on community work
Community norms
North American fans dislike commercialization and AI ghostwriting: support lives only on our platform, and the message is only "more fun"
Content safety
Ratings and tags, age gates, and checks at both generation and posting
Copyright
Positioned as a transformative-works community, following fandom norms, with a clear takedown process
Cold start
Become essential in one or two niche fandoms first, then expand
Model cost
Structured input and output cut wasted generations; Quick mode uses a lighter model
10 · Reflection
What this project taught me
01
What users say ≠ what they want
"More content" was the surface. The real motive was the joy of writing and being seen
02
The edge isn't the model
It's the workflow, the data structure and the community built for a specific group of people
03
If I did it again
Write down hypotheses and how to test them earlier, and start with a round of quick interviews
Beyond fan fiction
The emotional gap AI creates is a wider problem
An AI teammate takes the edge off competing. Talk to a virtual partner long enough and you lose interest, because it can't give you what talking to a real person does. Knowing a story was AI-written makes people stop reading. It's the same thing each time: much of the value comes from knowing there's a person on the other side.
Cost
People's time is limited, so effort means something
Choice
They could say no, so a yes counts
Stakes
Both sides have something on the line
Being seen
Another mind gets you, and you feel less alone
Research In a 2023 Duke study, the same AI-made paintings were randomly labeled "human-created" or "AI-created." Human-labeled works were rated higher on liking, beauty, profundity and worth, and perceived story and effort shaped the gap. [10]
My design principleDon't make AI more human. Bring the human back:01AI is the pen, not the author02Make effort visible03Use AI to connect people, not replace them04Tell “I want a result” apart from “I want a relationship”05Choose transparency over realism
Credits
Appendix A · Survey
Fan writer and reader survey (English and Chinese)
Sample
50+ responses; North America first, China for comparison
Channels
Fandom Discord servers, Tumblr, r/FanFiction; LOFTER and Xiaohongshu
Length
About 5 minutes, 13 questions; options match the academic survey so results compare
Q1In fandom, you mostly: read / write / both
Q2How long have you read or written fic: under 1 year / 1–5 / 6–10 / 10+
Q3Where do you read or post (all that apply): AO3 / Tumblr / Discord / Wattpad / LOFTER / Weibo / Xiaohongshu / other
Q4Why do you write fic (all that apply): explore characters / non-canon pairings / expand the world / practice / connect with fans / other
Q5What's your favorite part of writing? (open)
Q6Where do you get stuck most (all that apply): starting / moving the plot / keeping characters in character / prose / finishing
Q7Have you used AI to help you write: often / sometimes / tried it and stopped / never
Q8Which AI uses are OK with you (all that apply): ideas / organizing worldbuilding / outlining / continuing a passage / editing / writing the whole thing
Q9If you choose the characters, the relationship and where it goes, and AI only fills in the prose, would you post it under your name? (1–5)
Q10As a reader, when would you still read a fic that used AI (all that apply): clearly labeled / the author led / it's good enough / never
Q11Where do you usually share fic? (all that apply)
Q12How would you support a writer you love (all that apply): comments / recs and reblogs / tips / commissions / buying zines or merch / money shouldn't be part of fandom
Q13What's your biggest worry about AI in fan fiction? (open)
Appendix B · Interview guide (30–45 min)
Interview guide (30–45 min)
| Topic | Questions |
|---|---|
| Habits | How did your last fic start? What happened between the idea and posting it? Which part was the most fun, and where did you almost give up? |
| Motivation | Why do you write fic? Would you still write if nobody read it? |
| AI | Where in the process do you use it? When does it stop feeling like your work? |
| Concept test | Look at the node-based prototype. First reaction? Whose story is it if you write it this way? |
| Community | What response do you hope for after posting? Have you ever supported a writer? How? |
Appendix C · Data sources and methods
Where every number comes from, and how it was handled
The data falls into four types: Surveyresults from a peer-reviewed paper; Platformofficial sites and announcements; Pressnews and industry reporting; Internalthe team's internal review; Qualitative / illustrativemy analysis or a sketch, not measured data. Our own survey and interviews are still running, so there is no first-hand data here yet.
| Data | Type | Source and original scope | Method | Limits |
|---|---|---|---|---|
| Motivations, AI acceptance, attitudes, concerns, transparency (Findings 01–04, insights, summary) | Survey | [1] Alfassi et al., IJHCI 2026. Online survey, May–July 2024; 489 raw responses, 332 removed as likely bots, 157 valid (90 writers, 67 readers) | Shares and counts as reported; recalculated as count ÷ question sample where needed, to one decimal or a whole number | Convenience sample; 63% North America, 23% Asia; 74% English as first language; sample sizes vary by question (72–157) |
| New vs experienced writers | Survey | [1] Section 5.1.3, chi-square and Mann-Whitney tests | Significance cited directly | Correlation, not causation |
| Data model before and after, event tracking | Internal | Vaniloom internal system documentation (data model and feature list) | Structure summarized only | Security and implementation details left out |
| Version-one metrics, diagnosis, technical design, GaGaDuck, competitor list | Internal | Vaniloom internal review (2026-04-25) | Quoted as written | Team-reported, as of April 2026; later changes not included |
| AO3 users, works, fandoms | Platform | [2] AO3 homepage live stats: 11,140,000 users, 17,880,000 works, 79,270 fandoms | Rounded to millions | Registered, not active, users |
| 1M+ Chinese works on AO3 | Platform | [2] OTW post, October 2025 | Quoted | — |
| AO3 gender mix | Survey | [3] Rouse & Stanfill, 2022 AO3 user survey | Quoted | Recruited via Twitter, Reddit and Tumblr; not random |
| LOFTER size and age | Platform | [5] Company profile: 150M+ registered users, 13M creators; 2020 report citing third-party data: 88% under 25 | Quoted | Self-reported and dated; no reliable gender data |
| Character.AI 20M monthly users | Press | [9] PYMNTS, reporting company figures | Quoted | Self-reported, not audited |
| Wattpad ~94M | Press | [9] TechCrunch correction: total community size; monthly actives not disclosed | Labeled as community size | Monthly-user figures online are unreliable; not used |
| Ko-fi and Patreon fees | Platform | [9] Ko-fi official page; reporting on Patreon's August 2025 pricing | Platform fees only | Excludes payment processing |
| LOFTER case, 227 incident, Jinjiang policy | Press | [4] [6] multiple outlets | Dates cross-checked; ranges where reports differ | Second-hand accounts |
| Fandom history timeline | Literature | [7] [8] scholarship, archives, encyclopedias | Placed by year | "About 200 sequels" is one scholar's count |
| Competitive map, platform roles, "0 platforms" | Qualitative | Based on how each product works | — | A judgment, not a measurement |
| Funnel widths | Illustrative | — | Shows structure only | Not real data |
References
[1] Alfassi, R., Cooper, A., Mitchell, Z., Calabro, M., Shaer, O., & Mokryn, O. (2026). Fanfiction in the Age of AI: Community Perspectives on Creativity, Authenticity and Adoption. International Journal of Human-Computer Interaction, 42(5), 3062–3094. arXiv:2506.18706
[2] Archive of Our Own homepage stats (2026); AO3 News: 11 Million Users (2026-06-19), non-commercialization policy (2025-06-28), AI and data scraping post; OTW membership drive (2025-10).
[3] Rouse, L., & Stanfill, M. Over*Flow: Fan Demographics on Archive of Our Own. Flow Journal.
[4] LOFTER AI controversy coverage: IT Home / iFeng Tech (2023-03-07), Gamersky (2023-03-08), Huxiu (2023-03-13), Lanjinger (2023-03-15), Jiemian.
[5] LOFTER company profile (Digitaling); LOFTER user interest report (2020); LOFTER 2020 annual showcase and RISING program.
[6] China Writers Network, "AI enters web fiction" (2025-02-26); Li, M. Digital Fandoms and the 227 Incident. The China Quarterly, 2025; Fanlore: 227 Incident.
[7] Jenkins, H. (1992). Textual Poachers. Routledge; Hellekson, K. (2009). A Fannish Field of Value: Online Fan Gift Culture. Cinema Journal, 48(4); Transformative Works and Cultures papers on FanLib and the gift economy.
[8] Zhang Lei, "The Great Tradition: Dream of the Red Chamber and Late Qing Fiction," Academic Monthly, 2019(9); Rmzxw (2019-12-05); Fanlore: Spockanalia, Discord, Ko-Fi; CSU Fullerton archives; Wikipedia: Doujinshi, Danmei.
[9] PYMNTS (Character.AI); Gizmodo (Sudowrite, 2023); Jason Sanford, Genre Grapevine (2023); TechCrunch (Wattpad); Ko-fi official page; Patreon 2025 pricing coverage; Ellipsus (AO3 generative AI tags).
[10] Bellaiche, L., et al. (2023). Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cognitive Research: Principles and Implications, 8, 42.
AI 产品 · 产品策略 · 北美市场 · 2026
Vaniloom
AI 同人创作平台 · 产品重新定位
一款首轮增长停滞的 AI 同人产品。我参与重新回答了三个问题：它为谁服务、它应该是什么，以及用它写作应该是什么感觉。
本页内容均来自我在项目中负责的工作；文中的调研与数据披露已获得团队授权。
Jingwen Lijingwenli.com/vaniloom
00 · 一页摘要
四个数字，看懂这次重新定位
同人是人类创作的空间
92%
受访的同人读者与写手认同这一点
AI 出点子 vs AI 代写
65% vs 10%
写手的接受度相差六倍以上
发现 AI 参与后
58%
的人感到被欺骗
北美同人平台
0 个
能同时满足创作、社群和读者支持
来源 前三项：[1] 学术调查。92% = Q48_7，145/157；65% = Q42，47/72；10% = Q41，9/90；58% = Q21，90/155。第四项：发现 07 的平台梳理，属定性结论。处理 直接采用论文报告的比例，未加权；65% 与 10% 来自两道不同的题，只并列比较，不合并计算。
案例主线
问题
误读了用户
以为用户要“更多内容”；1,222 注册，7 日留存不到 15%
本质
同人是礼物
作品珍贵，因为花了时间与心思；一键生成等于冒充礼物
决策
作者主导
节点式创作 + 社区平台，不和 ChatGPT 比生成能力
市场
北美首发
填补 AO3、Discord、Ko-fi 之间的空白
衡量
每周发布数
以“作者决策占比”为护栏，防止 AI 代写式增长
01 · 背景
Vaniloom 是什么
一个 AI 同人创作平台，服务口味小众到主流内容覆盖不到的读者与写手：冷门 CP、小众圈子、没人在写的梗。底层的 FicQuill 把故事拆成可复用的“素材”：角色、梗、设定、情节节拍。
谁
同人读者与写手，以年轻女性为主，兴趣集中在冷门圈子
何时
有脑洞写不完；想看的 CP 没人写；想和同好玩一个设定
现在用什么
在 AO3 读写，在 Tumblr、Discord 交流，在通用 AI 生成文字，彼此割裂
项目时间线
2024.6
GaGaDuck 立项
面向国内女性用户的前作
2024.8
两周 2,400 注册
邀请码双方各得 1 天使用权
2025.5
Vaniloom 团队成立
转向北美市场
2025.9
MVP 上线
Reddit 冷启动
2025.12
资方退出
产品团队解散，低速维护
2026.9
复盘与重新定位
本案例的起点
2026.5–6
计划：付费 + 新内容模型
验证经济模型
来源：Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25）
02 · 问题定义
第一版为什么停滞：四个症状，四个根因
第一版的真实数据 · 截至 2026.4.25
注册用户
1,222
2025.9 上线以来
日活
10–30
近期每日活跃用户
7 日留存
<15%
新用户一周后回来的比例
浏览→注册
≈0.4%
冷启动来自 Reddit 示例文章
K 因子
≈1
11 月后零推广，用户数仍稳定
来源 Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25），团队自报数据。解读 获客弱（0.4%）、留存弱（<15%），但在完全不推广的情况下 K 因子稳定在 1 左右：留下来的人会带来新的人。说明有一小群核心用户真心喜欢，问题在于产品没有让更多人留下。
团队复盘的三大问题
1. 文本质量：角色保持（避免 OOC）是“幻想满足”的决定因素，角色一旦不真实，幻想立刻破碎。2. 社区与 UGC 生态：决定内容能否持续更新，进而决定留存。3. 交互与产品形态。
第一版的判断（症状）误读真正的问题（根因）
把产品当成色情噱头
辛辣分级和 kinks 标签是故事的核心字段；落地页更新稿标题写着“Personalize YOUR Erotic Story”
误读同人
同人的核心是对角色和关系的再创作
成人内容只是其中一类题材，不是用户来的理由
追求一次生成一篇“好文章”
“输入设定，AI 立刻写成故事”
误读需求
用户要的不是成品，而是写作的乐趣
一次性成品读完就结束，写作的过程才会让人回来
看起来和任何 AI 写作工具一样
用户没有理由不直接用 ChatGPT
缺乏差异
竞争维度选在了生成能力上
那正是大模型厂商的主场
同人圈认为 AI 写作就是抄袭
社区天然排斥
社区排斥
“一句话出成品”让作者的贡献不可见
在礼物经济里，这等于冒充礼物
判断依据：Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25）与第 03 节的调研。
03 · 调研
六种方法，从“同人是什么”问到“北美缺什么”
文献研究
同人史料与理论：Jenkins、Hellekson 的礼物经济、《红楼梦》续书、Comiket
已完成
学术调查
IJHCI 2026 同人社区调查，157 人，含写手 90 人
已完成
平台数据与政策
AO3、LOFTER、晋江的公开数据与 AI 规则
已完成
案例与竞品
LOFTER AI 争议、FanLib、Sudowrite、Character.AI
已完成
一手问卷
中英双语，北美为主样本，中文为对照
进行中
深度访谈
6–8 位写手，含概念测试
进行中
背景研究 · 同人文化溯源
平台一直在换，写同人的理由没变
研究问题 同人换过很多次载体，AI 只是下一个。哪些需求从来没变过？没变的，就是 AI 产品不能违背的东西。
方法 选中、日、英、美的 7 个节点，用四条候选“不变量”逐一对照，按 ● 完全符合、◐ 部分符合、○ 不符合编码。
1796中国红楼梦续书
1885日本砚友社
1893英国福尔摩斯
1967美国Spockanalia
1975日本Comiket
2003中国晋江
2009美国AO3
载体
抄本 · 刊刻
同人杂志
报刊
邮寄 zine
展会
文学网站
存档网站
由读者发起，不由版权方
●
●
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●
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围绕原作角色与关系
●
○
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◐
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在同好圈内流通
◐
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◐
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◐
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回报是认可，不是稿费
◐
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●
◐
◐
●
编码为我的定性判断，依据见下方每个节点的一句话说明。
每个节点的依据
1796 · 约 200 种《红楼梦》续书，多为悲剧翻案；书坊公开刊刻，作者多署别号1885 · 砚友社自费出版《我乐多文库》。是原创文学，“同人”一词由此而来1893 · 福尔摩斯“死去”后读者抗议、写仿作，1903 年柯南·道尔让他回归1967 · Spockanalia 由女性科幻迷编辑，邮寄流通，读者回信、互换 zine1975 · 第一届 Comiket，约八成参与者为女性，同人志多按成本价交换2003 · 晋江以原创言情、耽美为主，同人是其中一类；后来出现付费章节2009 · AO3 由粉丝志愿者运营，非营利，回报只有 kudos 与评论
结论 “由读者发起”在 7 个节点里全部成立，是最稳的一条。“围绕角色”和“同好流通”大体成立。“回报是认可”在付费网文平台出现松动，这正是中美差异的来源（发现 06）。对 AI 产品：可以换掉载体，不能替用户发起，不能把角色写坏，作品要流向同好，变现要走“回赠”。
来源 红楼梦续书：[8] 张蕾（2019）、人民政协网（约 200 种为赵建忠的统计）；同人志与 Comiket：[8] Wikipedia、萌娘百科、Kenyusha 1885 年出版同人志；福尔摩斯：Know Your Meme 等汇编；Spockanalia：[8] CSU Fullerton 档案馆；Textual Poachers：[7]；晋江：[8] Wikipedia；AO3：[2]。处理 时间轴按年份等比例排布；“1885”取明治时代有明确记载的同人志出版年份。
从不变量到设计 · 每一条都是待检验的假设
以下是从中、日、英、美四条同人史里归纳出的假设，不是结论。每一条都写明它从哪里来、对产品意味着什么，以及后文用哪项调研去检验。
动机史料里的证据如果成立，对产品意味着什么用什么检验
01缺憾读者觉得故事“还没完”
《红楼梦》约 200 种续书，多数为悲剧翻案；1893 年福尔摩斯“死去”引发读者抗议，1903 年柯南·道尔让他回归。创作入口应从“我想看、但没人写”的空白出发（冷门 CP、AU、if 线），而不是从“写一篇文”出发。发现 01：写“原作之外的 CP / 关系”的写手占比02忠于角色在乎的是“角色对不对”
“OOC”（角色崩坏）在圈内是很重的批评；Jenkins 把粉丝描述为主动的再创作者，而不是被动的读者。AI 最该保证的不是文采，而是角色保持。角色应作为结构化节点存在，而不是写在提示词里。发现 01：“探索角色”动机占比；内部复盘中“角色保持”被列为第一问题03同好写给懂的人看
“同人”一词本义是志同道合的人；Spockanalia（1967）和 Comiket（1975）都是同好自发形成的流通渠道。写完要能流向“懂的人”：按 CP 的小社区、分享卡片、从 Discord 冷启动，而不是公域推荐。发现 07：平台割裂；二轮社区的分享与回流指标04赠与作品是一份礼物
Hellekson 的礼物经济：作品以“赠与、接受、回赠”流通；FanLib 试图商业化，2008 年在粉丝反对中关闭；AO3 坚持非商业化。一键成品在礼物逻辑里“没花心思”，所以要让作者的决策可见；读者支持设计成“回赠”，不设阅读付费墙。发现 03、04：社区对 AI 的态度与“真实性”担忧由此推出的设计原则（待验证）如果这四条成立，同人写作的价值就在投入的过程，而不在产出的文本。所以 Vaniloom 不比谁生成得更好，而是比谁更能让写作这件事本身有意思、并让这份投入被看见。
发现 01 · 写手为什么写
驱动力是角色和关系，不是产出
写手的创作动机（多选，n=90）
来源 [1] Q32，仅写手作答（n=90）。计数：78 / 69 / 55 / 55 / 51 / 39。处理 百分比 = 计数 ÷ 90，保留一位小数；多选题，各项相加超过 100%。
启示排在前面的动机都是“过程”：探索角色、组合关系、扩展世界。它们正好对应节点式创作的角色、CP、AU 节点。AI 代劳这些，就是拿走了写作的乐趣。
发现 02 · AI 可以做到哪一步
越接近“替我写”，接受度越低
写手认为可以接受的 AI 用途
65%提供故事点子
36%编辑润色
31%情节构思
10%完整生成故事
0
50%
100%
来源 [1] 点子、润色、构思来自 Q42（n=72，回答该题的写手；点子 47 人、构思 22 人）；“完整生成故事”来自 Q41（n=90，支持者 9 人）。处理 图中取整到个位；两道题的样本和问法不同，放在同一条轴上只为展示梯度，不是同一题的排序。
写手眼中 AI 的角色（n=90）
来源 [1] Q39。计数：36 / 25 / 15 / 5。处理 采用论文报告的百分比；“竞争者”论文写作“17% 以上”，但按 15/90 计算为 16.7%，图中采用计算值。
启示AI 应该停在灵感与结构层，作者保留写作和决策。这直接支持节点式设计，以及“作者决策占比”这个护栏指标。
发现 03 · 社区怎么看 AI
反对的人多，但另一半在看“怎么做”
每格约代表 1% 的受访者（n=156）
其他含不确定 3.9%、感到兴奋 1.3%。反对者中 83.6% 是写手。
来源 [1] Q44（n=156）。计数：反对 67、谨慎但开放 41、看具体实现 38、不确定 6、兴奋 2。处理 四舍五入为 100 格（43 + 26 + 24 + 7）；论文报告的计数合计 154，剩余 2 人未报告，一并计入“其他”。
启示紫色区域约占一半：他们的态度取决于 AI 怎么用。Vaniloom 不必说服反对者，而是用设计赢得这一半人。
发现 04 · 担忧与底线
担忧集中在真实性，透明是底线
主要担忧（n=156）
来源 [1] Q51、Q36 开放题，由论文作者编码归类。处理 采用论文报告的比例；开放题经人工编码，一人可归入多类。
应披露 AI 参与
86%
知道是 AI 后兴趣下降
66%
发现后感到被欺骗
58%
因 AI 影响社区互动
39%
来源 [1] 86% = Q48_2，135/157；66% = Q22，103/156；58% = Q21，90/155；39% = Q29，40/103（仅回答该题的 103 人）。处理 采用论文报告值，39% 由 38.8% 取整。
启示反感的核心是“看不出谁写的”。所以透明是产品前提：01展示作者决策轨迹02标注 AI 参与程度03承诺不用社区作品训练模型
发现 05 · 中文社区的真实案例
LOFTER：一个 AI 功能如何让创作者离开
2021
AI 写故事活动
生成质量粗糙，用户多是调侃，没有大规模争议
2023.03 初
上线 AI 绘图
创作者质疑作品被用于训练，删作品、注销账号
03.07
官方解释
称训练数据来自开源，承诺侵权每张赔偿一万元
03.08–16
下线并道歉
功能下线，推出创作者保护计划，禁止 AI 内容作为原创发布
来源 [4] IT之家、游民星空、虎嗅、蓝鲸财经、界面新闻等媒体报道。处理 按报道日期整理为时间线；下线日期各报道有 3 月 8 日与 3 月 10 日两种说法，故写作区间。
启示在以原创立身的社区，问题不只是 AI 的能力，而是创作者是否知情、是否被尊重。
发现 06 · 中美同人生态对比
同样是同人，两个市场的规则不一样
英语圈 · AO3中文圈 · LOFTER
非营利 · 志愿者运营
1,114 万用户，1,788 万部作品
平台
商业平台 · 网易旗下
1.5 亿+ 注册，1,300 万创作者
禁止任何变现
付费墙、打赏罐、Ko-fi 链接都不行
变现
“粮票”送礼解锁彩蛋
已有成熟的为爱打赏习惯
不禁止 AI 作品
5,000+ 部作品带生成式 AI 标签
AI 规则
更严格
LOFTER 禁止 AI 作为原创发布；晋江可锁章、永久禁榜
最大包容，不预审
靠分级与预警标签
监管
无分级制度
2020 年“227 事件”后 AO3 在大陆无法访问
来源 AO3 用户与作品数：[2] AO3 首页统计（2026 年访问）；AO3 变现与 AI 政策：[2] AO3 官方公告，5,000+ AI 标签作品：[9] Ellipsus；LOFTER 规模：[5] 官方简介（平台自报，未注明日期）；LOFTER 粮票：平台功能说明；晋江：[6]；227 事件：[6]。处理 万以下取整。局限 AO3 为“注册用户”，LOFTER 为平台自报“注册用户”，两者口径与年份不同，不能直接比大小。
团队的中国市场前作：GaGaDuck（2024）
面向国内女性用户，全付费制，注册仅送 1 小时试用。通过微博、小红书私信把约 500 名种子用户导入微信群，再用“邀请码让双方各得 1 天使用权”的方式裂变，两周内增长到 2,400 名注册用户。说明中文同人用户愿意付费、愿意拉人；团队后因资源问题解散。
来源 Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25）。
结论：北美首发，中文圈作为第二市场北美 · 首发对 AI 更宽容，但反商业化的规范让“读者支持”只能放在自有平台上，并且必须包装成礼物。中文圈 · 第二有打赏习惯，但 AI 与内容门槛更高，适合验证成功后再进入。
发现 07 · 北美市场与竞争格局
北美同人在三类平台之间来回切换
① 创作与存档
AO31,114 万用户 · 禁止变现
Wattpad社区约 9,400 万 · 偏原创
② 交流与社群
Tumblr讨论、meta、同人图
Discord按圈子、CP、角色分服务器
③ 支持作者
Ko-fi平台费 0–5%
Patreon新创作者 10%
Vaniloom 把 ① 创作 + ② 分享 + ③ 支持放进同一个循环
来源 AO3：[2]；Wattpad 约 9,400 万为社区总规模，官方未披露月活：[9] TechCrunch；Discord 服务器分类：[8] Fanlore；Ko-fi、Patreon 费率：[9] 官方说明及报道。处理 网上流传的 Wattpad、Tumblr 月活数字版本不一，且多来自无法核实的统计站点，因此未采用。
作者能在哪里获得支持
AO3
不允许
Ko-fi
平台费 0–5%
Patreon
平台费 10%
0%6%12%
作品在 AO3，支持在站外：读者要跳转，作者要分别经营。
来源 AO3 非商业化政策 [2]；Ko-fi 0–5% 平台费 [9]；Patreon 自 2025 年 8 月起对新创作者收 10% [9]。处理 只比较平台费，不含支付处理费。
竞品定位
作者主导 ↑
↓ AI 主导
工具
社区
Sudowrite
小说 AI 工具
小说 AI 工具
AO3
无 AI 工具
无 AI 工具
Vaniloom
作者主导 + 社区
作者主导 + 社区
ChatGPT
通用聊天
通用聊天
Character.AI
和角色聊天
和角色聊天
定性基于产品形态的判断，非量化数据。
Character.AI
2,000 万 月活
约一半是女性，一半是 Z 世代或更年轻。证明了需求，但用户在聊天，不在创作可署名的作品
Sudowrite
2023 反弹
推出长篇生成功能后被作者群体抵制，被讽刺为“给讨厌写作的人用的工具”
FanLib
2008 关闭
试图把同人商业化，被视为把社区当商品
来源 Character.AI：公司自报，[9] PYMNTS；Sudowrite：[9] Gizmodo、Jason Sanford；FanLib：[7] Transformative Works and Cultures。
团队梳理的直接竞品
AI 故事生成：RedQuill、MySpicyVanilla、SmittenStories AI 互动叙事：Character.AI、AI Dungeon、Joyland 网文与有声平台：Dreame、Episode、Wattpad、Pocket FM
策略 1 · 渠道
以 Discord 上按冷门 CP、角色划分的小服务器为种子社群
策略 2 · 变现
提供 AO3 给不了的读者支持，但设计成“回赠礼物”
策略 3 · 宣发
只讲“让写作更好玩”，绝不讲“替你写完”
策略 4 · 差异
给 Character.AI 给不了的：一篇属于自己的作品
发现 08 · 节点式 AI 创作工具
节点式 AI 写作工具很多，几乎都是为专业生产做的
我梳理了 10 个用“节点 / 画布 / 结构化设定”组织 AI 写作的工具。结论很一致：它们大多服务游戏工作室、叙事设计师和职业小说作者，目标是更快、更一致地交付内容；面向业余写手的工具，要么没有节点（只是卡片 + AI 接龙），要么有节点但没有 AI。
图 · 工具定位（自绘，定性判断）。横轴：创作结构从线性到节点图；纵轴：主要用户从专业生产到业余兴趣。位置依据各产品官网与文档描述的用户和功能，不是量化评分。
工具结构形态AI 做什么为谁做
articy:draft X可视化流程图 + 叙事数据库AI 扩展：生成台词、bark、预览图，可接 OpenAI；也可整体关闭游戏工作室的叙事设计师
Arcweave节点式分支叙事编辑器上下文感知的 AI 助手：生成、分类、质检游戏开发与互动叙事团队
Charisma.aiStory graph 节点在作者写好的图里做可控的生成式即兴对话游戏、培训与品牌体验
Rivet通用 LLM 节点 IDE把模型、提示和逻辑连成可执行的图做 AI 应用的开发者
Flowith对话画布：每轮问答是一个节点可分支、可引用多个节点继续生成知识工作与内容生产
SudowriteStory Bible 结构化设定起草、扩写、改写；按 AI 字数订阅小说作者、编剧
NovelcrafterCodex 维基 + 多种规划视图按 Codex 自动带入设定，接多家模型严肃长篇作者，学习曲线陡
NovelAILorebook：关键词触发的设定条目AI 接着写、角色互动模拟爱好者、同人与跑团
AI DungeonStory Cards + 文字冒险AI 按玩家行动即兴推进爱好者与跑团玩家
Twine节点式互动小说（免费开源）无 AI独立与业余创作者
来源 各产品官网与文档：articy.com（AI Extensions）、Arcweave 文档与 G2 产品页、docs.charisma.ai、rivet.ironcladapp.com、flowith.io 文档、Sudowrite 与 Novelcrafter 官网及评测、docs.novelai.net（Lorebook）、AI Dungeon 帮助中心（Story Cards）、Twine（维基百科）。学术侧另有 CHI 2025 的节点图创作支持研究、2025 年 arXiv 上的节点式多模态叙事系统，仍在原型阶段。处理 只按公开描述归纳结构形态和目标用户，未做功能实测或评分。
为专业者做 vs 为业余者做
为专业者：为了更好的产出为业余者：为了创作的乐趣
核心目标更快、更一致地交付可用内容让人想继续写，并且写得开心
成功标准产量、速度、设定一致、能导出到引擎或出版是否回来写下一章、是否愿意分享、是否收到回应
节点的意义管理复杂度，给团队与工程一个“单一事实来源”把每个选择变成可以“玩”的动作，选择本身就是乐趣
AI 的位置越能替人省时间越好只在卡住时给点子；替得太多，乐趣和归属感就没了
上手成本可以陡峭，用户愿意像学专业软件一样投入必须一分钟上手：默认值、模板、随机灵感
产出去哪手稿、JSON、游戏引擎故事卡片、社交平台、读者的评论与回赠
付费逻辑按席位或按 AI 字数订阅社区与读者对作者的支持
Vaniloom 的取舍—北极星是“每周发布的故事数”，护栏是“作者决策占比”
结论 把专业工具的节点形态搬给业余者，并不够。业余者用节点不是为了管理复杂度，是为了“玩”。所以 Vaniloom 的节点更少、更贴近同人圈的语言，AI 被限制在一个节点里，节点图本身也可以分享。
04 · 用户洞察
三个洞察，每个都有证据和待验证的假设
洞察 01
过程比产出重要
86.7%
的写手为探索角色而写
假设 AI 替写会让用户觉得“这不是我的作品”，不愿发布，也不会回来
洞察 02
创作是在约束中选择
65% vs 10%
接受 AI 出点子 vs 接受 AI 代写
假设 把选择变成显式“节点”，比空白输入框更易上手，也让作者贡献可见
洞察 03
社区本身就是动力
73%
把同人视为写手之间的社交社区
假设 商业价值在于读者对作者的支持，而不是工具订阅
来源 [1] 86.7% = Q32，78/90；65% = Q42，47/72；10% = Q41，9/90；73% = Q48_4，115/157。处理 采用论文报告值。“假设”是基于证据的推论，尚未验证，对应第 08 节。
05 · 关键决策与取舍
选了什么，放弃了什么
定位
✓ 工具 + 平台
工具是入口，社区是价值纯工具 / 纯社区
代价：两条线同时建设，冷启动更重竞争
✓ 比创作体验与社区
通用工具不会做的事比生成质量
代价：放弃“最强写作 AI”这个好讲的卖点交互
✓ 节点式创作
作者每一步的决策都可见空白输入框 / 纯对话
代价：比一句话生成多几步门槛
✓ 快速 + 高级双模式
渐进展开只做一种模式
代价：需要清晰引导用户选择分发
✓ 站外分享，回流平台
用户本来就在各平台分享封闭站内
代价：站外回流难以归因变现
✓ 读者支持作者（礼物）
契合礼物经济工具订阅
代价：起量慢，依赖社区规模核心循环
01
创作
工具让写作更好玩
02
分享
卡片发到 Tumblr、Discord、X、TikTok
03
回流
读者顺着作品回到平台
04
支持
读者回赠作者，新读者开始创作
↺ 新作者进入创作，循环加速
06 · 方案 · 1 / 3 策略
不是更多内容，而是更好的创作体验
第一版在“产出”上竞争：输入提示词，得到一篇故事。但调研显示，这并不是同人作者写作的原因：86.7% 的作者写作是为了探索角色；作者接受 AI 提供灵感的比例远高于让 AI 写完整篇（65% 对 10%）。更多的生成内容没有把作者带回来，反而让故事越来越不像“自己的”。
策略：Vaniloom 不比拼 AI 能写多少，而是比拼写作的体验有多好，以及故事完成之后会发生什么。
策略选择依据不做什么如何衡量
提升写作乐趣过程大于产出（洞察 01）一键生成整篇自评乐趣；持续写作的作者占比
让作者保有主导权写作是在限制中做选择（洞察 02）由 AI 代写整段作者决策占比（护栏指标）
用社区形成闭环社区是燃料（洞察 03）不能分享的封闭工具回访量；K 系数大于 1
北极星指标：每周继续写自己故事的作者数。护栏指标：增加 AI 功能时，作者决策占比不能下降。后两部分都由这三个选择推导而来：核心功能让写作变得有趣，社区功能让作者和读者回来。
06 · 方案 · 2 / 3 核心功能
从“输入提示词”到“玩节点”
这一部分回答一个问题：如何把“更好的创作体验”落实为产品功能？我们从策略往下拆：作者在每个时刻需要什么，用什么功能回应，用什么指标判断是否有效。
创作时刻需求功能指标
开始写空白页很难下笔素材即卡片；快速模式写出第一段的时间
塑造故事做选择，而不是写提示词节点式输入；连线即决策每次使用的组合次数
获得反馈立刻知道好不好玩几秒钟的动画预览是否继续写下一段
保持主导故事要像“自己的”AI 只占一个节点；可见的创作轨迹作者决策占比
回来继续有回来的理由解锁分支与徽章7 日回访
图 · 终态的交互概念（自绘示意，不是实际界面）。把文字片段、手绘草稿拖到桌面上连起来，AI 立刻生成一个几秒的小动画预览，故事状态随之变化。底层仍是节点逻辑：每张卡是一个节点，每条线是一次作者的决定。
动画怎么服务写作体验
① 拖入才播放 · 动作有回应
动画只在素材落进节点之后出现，空节点只显示“拖入素材后生成预览”。用户第一次感到“我放进去的东西变成了画面”，从空白页起步的门槛变低。
验证：首次拖入后是否继续写下一段② 只预览、不代写
几秒的动态分镜只帮作者“看见”这一幕，不生成成品段落。文字仍由作者自己写，保住作品归属感和作者决策占比。
验证：作者决策占比、AI 补全被改写的比例③ 状态联动 · 每次组合都有后果
预览播完后关系值上涨、章节地图点亮、新分支解锁。像游戏里的即时奖励，让人想再试一个组合。
验证：单次会话的组合次数、回访率以上是待验证的设计假设，不是已上线结果。
把写作过程变成游戏 · 四个机制
01 · 收集
素材是卡片
一句话、一张手绘、一个角色都能存成卡，随手攒，不用先想好整篇。
对应“缺憾”：从想看的空白出发02 · 组合
连线就是决定
把角色、梗、草稿连在一起，组合本身就是创作，选择会留在桌面上。
对应“忠于角色”：角色是卡，不会被改坏03 · 即时反馈
几秒就看到画面
每连一次，AI 生成一个小动画或一段补全，马上知道这个组合好不好玩。
对应“乐趣在过程”：反馈要快，奖励要小而频繁04 · 解锁
新分支和成就
关系值变化会解锁新分支，写完一章可以把桌面做成卡片分享给同好。
对应“同好”与“赠与”：作品带着创作轨迹被看见仍在设计中 · 哪些“转化”真的带来写作乐趣
上图只是方向。具体的输入和输出还没有定：用户放进来什么、AI 还给他什么，要靠测试来回答。我们把候选方案拆成一组“转化”，逐个验证。
转化（输入 → 输出）假设怎么测看什么
一句话 → 3 秒动态分镜看到画面会让人想接着写原型内 A/B：有无动画预览是否继续写下一段
手绘草稿 → 场景描写画比写更容易开始让 6–8 位写手先画后写，对比只写开始所需时间、自评乐趣
角色卡 + 梗 → 3 个开头选项“选”比“空白输入”更好玩选项组 vs 空白输入组作者决策占比、自评归属感
连线 / 关系变化 → 关系值、新分支游戏化反馈带来回访Discord 内测中开关这一功能7 日回访、每周发布数
写好的段落 → 分享卡片作品被看见会激励再写有无一键卡片分享率、站外回流
一句话 → AI 写完整段（对照组）乐趣和归属感最低作为基线对照用来比较以上各组
留下的标准 能提高“自评乐趣”和“继续写”的比例，同时不降低作者决策占比的转化才保留；只让产出变多、但作者参与变少的转化不做。
设计思路 · 节点为什么这样设计
设计思路依据
一个设定 = 一个节点
角色、CP、AU、梗、避雷本来就是同人圈的“标签语言”。用户不用学新概念，看到节点就知道往里填什么。
发现 06 · 标签文化AI 只占一个节点
写手接受 AI 出点子，不接受代写。把 AI 限定为“补全段落”这一个节点，输入什么、接到哪里都由作者连线决定。
发现 02 · 65% vs 10%连线 = 作者的决策
乐趣来自探索角色和关系的过程。连一条线、换一个梗、断开一个设定，本身就是“玩”；每次选择都留在图上。
发现 01 · 86.7%可分支、可回退
不追求一次写成“好文章”。任何一步都能接出新分支，或回到上一步重写，写作是可以反复的过程。
02 · 误读需求节点即数据结构
角色、关系、事件节点直接对应世界观资产（点和边），可跨故事复用，也给“角色保持”提供结构化输入。
AI 与数据设计决策过程可见
担忧集中在“看不出谁写的”。节点图让作者做了哪些决定一目了然，可作为作品页的创作轨迹展示。
发现 04 · 透明度阶段 1 · 当前过渡
快速模式
一句话记录灵感，零门槛开始
→
阶段 2 · 当前过渡
高级模式
把设定展开成表单字段：故事设想、角色、AU、避雷项、模型与记忆
→
终态 · 研发搭建中目标
创作桌面
底层是节点逻辑，表面是可玩的桌面：拖入素材、连线、即时小动画、解锁分支
创作桌面是最终形态，但研发需要更长时间搭建。快速模式和高级模式是中间的过渡状态：先用更简单的形态上线，快速拿到用户反馈，再验证哪些节点和连线是真正需要的。
原则 01
创作优先
工具始终一步可达
原则 02
渐进展开
只在需要时展示
原则 03
清晰层级
创作像 Notion，阅读像 Medium
原则 04
即时反馈
生成、保存、发布状态可见
06 · 方案 · 3 / 3 社区功能
把“写完”变成“被看见，再被接着写”
第一版止步于“生成一篇文”，作品写完就停在站内。社区功能要做的是形成闭环、带动用户回流：创作 → 分享 → 回流 → 参与 → 支持 → 新的创作。每一环都对应一个调研中发现的用户问题、一个设计决策和一个追踪指标。
图 · 分享结构示意（自绘）。卡片按各平台真实比例绘制，底部固定品牌栏用于回流。
环节用户的问题设计决策追踪指标
01故事卡片
写完的文没有一个能被看见的“样子”，长文很难在社交平台上传播。
一键生成全文卡，或只含标题、角色/CP、标签、避雷和一句简介的“故事名片”。
完成作品中生成卡片的比例
02分享面板
分享步骤多；也担心作品被圈外人看到。
面板只放三件事：可见范围、复制链接、生成预览图。先选谁能看，再决定怎么发。
打开面板 → 完成分享的转化率
03多平台尺寸
同人圈分散在多个平台，尺寸各不相同，用户只能自己裁图。
按平台预设模板：Reddit / X / Facebook 横版 1200×630，Instagram 1000×1000，Pinterest 竖版 1000×1500，TikTok 1000×1778。模板随机组合元素，文字一键转图片。
各平台分享量占比、模板使用率
04回流
图片在站外传播，读者找不到原文，流量断在半路。
每张图底部固定 Vaniloom.com 品牌栏；链接预览统一用 1200×630，保证在帖子里完整显示。
站外回流访问量；回流 → 注册转化（基线：访问 → 注册约 0.4%）
05参与
新用户面对空白页不知道写什么，迟迟不开始。
主题活动（“恐怖盒子”挑战、OC 接龙题）和 The Itch：每天一句设定，午夜前写完。给出写的理由，也给出截止时间。
活动参与人数、首次创作率、D7 留存（基线 <15%）
06支持
同人圈反感商业化，但写手需要被认可。
读者支持以“回赠作者”的形式出现，而不是打赏或订阅；阅读不设付费墙。
获得支持的作者数、获支持作者的续写率
目标：让每位作者带来不止一位新作者（K 系数从约 1 提升到 1 以上）。以上指标是我们定下的追踪方案，二轮上线后的结果尚未统计。
来源 Vaniloom 线上版本的社区功能；Figma 设计稿中的分享面板与各平台尺寸模板；基线数据来自内部复盘文档（2026-04-25）。
AI 与数据设计 · 我所在的叙事结构组
设计模型“读什么”和“写什么”
团队把内容设计成一套内容标准模型：世界观（universe）是可复用的资产模板，故事（story）是由资产实例化出来的作品，像图数据库一样用“点”和“边”组织。
资产 · universe
世界观设定、角色、角色关系（边）、事件、角色–事件关联（边）。可被不同故事反复引用
实例 · story
某个用户的具体作品，例如“哈利·波特的异世界探险”：保存它引用了哪些资产、如何组装，以及故事自己的设定
在此之上，叙事系统把每一章的生成设计成一个循环的马尔可夫过程：下一章只依赖“当前状态”，而不是越来越长的全文历史。
故事状态
角色状态快照、待推进事件、筛选后的关系边、世界观与故事设定
检索
只取与下一章相关的元素，替代长文本历史
叙事控制
世界状态、待回收的伏笔、本章风格与目标
用户
长期偏好、跨故事记忆、本次指令与所选标签
下一章
生成后更新状态，进入下一轮
好处：角色与设定以结构化数据存在，直接服务“角色保持”；只传入筛选后的状态，降低长篇叙事的上下文成本。
来源 Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25）中的内容标准模型与叙事系统设计。
数据结构的转变 · 2026.5.25 更新
第一版 · 扁平的“一次性成品”
一张故事表存下一切：固定 A、B、C、D 四个角色槽位（名字 + 设定），外加元素、世界观、kinks、辛辣分级和模型选择。故事写完即结束，角色无法被别的故事复用。
新版 · 可生长的“世界”
世界观、角色、事件成为独立资产，角色之间、角色与事件之间用关系“边”连接；故事只是这些资产的一次组装。同一套世界可以继续写、换人写、做成角色扮演或游戏。
来源 Vaniloom 内部系统文档（数据结构与功能清单，含 5.25 更新）。
评测 · 人设一致
对照角色卡人工评分 1–5
评测 · 避雷遵守
规则检查 + 抽样复核
评测 · 文风贴合
作者评价 + 盲测对比
评测 · 可用性
生成内容的编辑后保留率
下一步：从故事到更多内容形态
已上线
故事 Story
当前的核心功能
设计中
角色扮演
只消费角色资产，类似角色卡式的互动
设计中
游戏
带插件的角色卡：进度条、数值系统、小地图等
来源 Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25）。三种形态共用同一套资产，这正是内容标准模型的价值。
07 · 指标设计
怎么判断重新定位是否成功
北极星指标
每周发布的作品数
选“发布”不选“生成”：发布说明作者认可作品属于自己
现状基线（2026.4）：日活 10–30 · 7 日留存 <15% · 浏览→注册 ≈0.4%
现有系统已有行为埋点（事件流），可直接统计日活、留存与漏斗，以上指标无需新建数据管道。
创作侧
- 周活跃作者数
- 人均每周作品数
- The Itch 参与率
消费侧
- 站外分享带来的回流
- 读者次周留存
- 人均阅读与互动
生态侧
- 获得支持的作者占比
- 读者转为作者的比例
- 作者 30 天留存
创作漏斗
打开创作工具
完成第一个节点
完成一篇作品
发布
分享到站外
示意宽度不代表实际数据；基线待验证阶段获得。
护栏：防止“涨得不对”
作者决策占比
作者设定或修改的节点 ÷ 全部节点。直接衡量“作品是作者的”
生成内容编辑率
AI 段落被修改或重写的比例。编辑越多，参与越深
内容安全
被举报或被拦截的作品占比。社区信任是生命线
08 · 验证计划
按风险从高到低，验证三个假设
阶段一 · 定性
深度访谈
6–8 位北美同人写手：优先从现有注册用户、官方 Discord 与 r/vaniloom 招募，再补充抗拒 AI 的写手
验证 洞察 01、02
通过 多数人把“乐趣”或“归属”排在“写得快”之前
通过 多数人把“乐趣”或“归属”排在“写得快”之前
阶段二 · 原型
可用性测试
同一题材分别用节点式和空白输入框完成
验证 洞察 02、双模式
通过 节点式乐趣与归属感更高，完成率不明显更低
通过 节点式乐趣与归属感更高，完成率不明显更低
阶段三 · 内测
Discord 社区内测
1–2 个按冷门 CP 划分的服务器，优先招募写作 1–5 年的新写手
验证 洞察 03、北极星基线
通过 出现稳定连续参与者，站外分享带来回流
通过 出现稳定连续参与者，站外分享带来回流
依据 [1] 第 5.1.3 节：按写作年限对 Q41、Q43 做卡方检验与 Mann-Whitney 检验，1–5 年写手对 AI 的接受度显著更高（例：Q43，χ²(7)=17.581，p=0.014）。处理 直接引用论文的统计结论，未重新计算。
09 · 风险与应对
风险与应对
AI 抄袭污名
节点让决策可见；作品页展示决策轨迹、标注 AI 参与；承诺不用社区作品训练模型
社区规范
北美反感商业化与 AI 代写：支持只放在自有平台，宣发只讲“更好玩”
内容安全
分级与标签体系、年龄门槛、生成侧与发布侧双重审核
原作版权
定位为二次创作社区，遵守各平台同人规范，建立投诉处理流程
冷启动
先在一两个冷门圈子做到“非用不可”，再横向扩展
模型成本
结构化输入输出减少无效生成；快速模式用轻量模型
10 · 反思
这个项目教会我的事
01
说的 ≠ 要的
“想要更多内容”是表层，“想要创作的乐趣和被看见”才是动机
02
差异化不在模型
真正的差异来自为特定人群设计的流程、数据结构和社区关系
03
如果重来一次
更早写下假设和验证方式，先做一轮轻量访谈
延伸思考
AI 带来的情感隔阂，不只是同人的问题
游戏里遇到 AI 队友会失去竞技感，和虚拟恋人聊久了会失去兴趣，因为它给不了和真人对话的体验，知道文章是 AI 写的就不想读。背后是同一件事：很多体验的价值，来自“对面有一个人”。
代价
人的时间有限，付出才有意义
选择权
可能被拒绝，接受才有分量
利害
双方都有东西押在桌上
被看见
被另一个心灵理解，不再孤单
研究 杜克大学 2023 年的实验把同一批 AI 画作随机标为“人类创作”或“AI 创作”，标为人类创作的作品在喜爱度、美感、深度和价值上的评分都更高；“故事”和“感知到的付出”会影响这种差异。[10]
我的设计原则不要让 AI 更像人，而是让人重新出现：01AI 当笔，不当作者02让付出可见03用 AI 连接人，而不是替代人04区分“要结果”和“要关系”的场景05透明比逼真更重要
署名
附录 A · 一手问卷
同人写手与读者问卷（中英双语）
样本
50 份以上；北美为主，中文为对照
渠道
Discord 同人服务器、Tumblr、r/FanFiction；LOFTER、小红书
时长
约 5 分钟，13 题；选项沿用学术调查分类，便于对比
Q1你在同人圈主要是：读者 / 写手 / 两者都是
Q2写或读同人多久了：1 年内 / 1–5 年 / 6–10 年 / 10 年以上
Q3主要平台（多选）：AO3 / Tumblr / Discord / Wattpad / LOFTER / 微博 / 小红书 / 其他
Q4写同人的原因（多选）：探索角色 / 写原作之外的关系 / 扩展世界观 / 练笔 / 和同好互动 / 其他
Q5写作中最享受的环节？（开放）
Q6最常卡住的环节（多选）：开头 / 情节推进 / 人设一致性 / 文笔 / 坚持写完
Q7用过 AI 辅助写作吗：经常 / 偶尔 / 试过不再用 / 没用过
Q8可接受的 AI 用途（多选）：点子 / 整理设定 / 大纲 / 续写段落 / 润色 / 完整生成
Q9角色、关系、走向都由你决定，AI 只补全文字，你愿意署名发布吗？（1–5 分）
Q10作为读者，什么情况下仍愿意读用了 AI 的作品（多选）：明确标注 / 作者主导 / 质量够好 / 都不愿意
Q11最常把作品分享到哪里？（多选）
Q12愿意怎样支持写手（多选）：评论 / 转发推荐 / 打赏 / 约稿 / 购买本子周边 / 同人不该涉及金钱
Q13对“用 AI 写同人”最大的担心？（开放）
附录 B · 访谈提纲（30–45 分钟）
访谈提纲（30–45 分钟）
| 模块 | 问题 |
|---|---|
| 创作习惯 | 最近一篇是怎么开始的？从脑洞到发布经历了什么？哪一步最开心，哪一步最想放弃？ |
| 动机 | 为什么写同人？如果没有读者，还会写吗？ |
| AI 使用 | 用在哪一步？什么时候觉得“这已经不是我的作品了”？ |
| 概念测试 | 看节点式原型：第一反应？这样写出的作品属于谁？ |
| 社区与支持 | 作品发出后最期待什么回应？支持过写手吗，用什么方式？ |
附录 C · 数据来源与处理说明
每个数字从哪里来，怎么算的
本案例的数据分为四类：学术调查同行评审论文报告的问卷结果；平台数据平台官网或官方公告；媒体报道新闻与行业报道；内部数据团队内部复盘文档；定性 / 示意我的分析判断或示意图，不是测量数据。一手问卷与访谈尚在进行，本文没有任何一手数据。
| 数据 | 类型 | 来源与原始口径 | 处理方式 | 局限 |
|---|---|---|---|---|
| 动机、AI 接受度、态度、担忧、透明度（发现 01–04、洞察、摘要） | 学术调查 | [1] Alfassi 等，IJHCI 2026。2024 年 5–7 月在线问卷；原始回收 489 份，剔除疑似机器人 332 份，有效 157 份（写手 90、读者 67） | 采用论文报告的百分比与计数；需要时按“计数 ÷ 该题样本”复算，取一位小数或整数 | 便利抽样；北美 63%、亚洲 23%；英语为主语言者 74%；各题样本量不同（72–157） |
| 新老写手差异 | 学术调查 | [1] 第 5.1.3 节，卡方检验与 Mann-Whitney 检验 | 直接引用显著性结论 | 相关不等于因果 |
| 数据结构的前后对比、行为埋点能力 | 内部数据 | Vaniloom 内部系统文档（数据结构与功能清单） | 只概括结构，不披露实现细节 | 安全与实现细节均已省略 |
| 第一版运营数据、问题诊断、技术方案、GaGaDuck、竞品名单 | 内部数据 | Vaniloom 内部复盘文档（2026-04-25） | 原文引用，未做换算 | 团队自报，截至 2026.4；不含此后的变化 |
| AO3 用户、作品、圈子数 | 平台数据 | [2] AO3 首页实时统计：11,140,000 用户、17,880,000 作品、79,270 个圈子 | 换算为“万”并取整 | 注册用户，不是活跃用户 |
| AO3 中文作品 100 万+ | 平台数据 | [2] OTW 2025 年 10 月公告 | 原文引用 | — |
| AO3 用户性别构成 | 学术调查 | [3] Rouse & Stanfill 2022 年 AO3 用户调查 | 原文引用 | 通过 Twitter、Reddit、Tumblr 招募，非随机样本 |
| LOFTER 规模与用户年龄 | 平台数据 | [5] 官方简介：注册用户 1.5 亿+、创作者 1,300 万；2020 年报告引用第三方数据：25 岁以下 88% | 原文引用 | 平台自报，日期较早；无可靠性别比例数据 |
| Character.AI 2,000 万月活 | 媒体报道 | [9] PYMNTS 转述公司数据 | 原文引用 | 公司自报，未经第三方审计 |
| Wattpad 约 9,400 万 | 媒体报道 | [9] TechCrunch 更正：这是社区总规模，公司不披露月活 | 按“社区总规模”标注 | 网上多个月活版本不可靠，未采用 |
| Ko-fi、Patreon 费率 | 平台数据 | [9] Ko-fi 官方说明；Patreon 2025 年 8 月定价调整报道 | 只比较平台费 | 不含支付处理费 |
| LOFTER 事件、227 事件、晋江公告 | 媒体报道 | [4] [6] 多家媒体报道 | 交叉核对日期，有分歧处写作区间 | 依赖报道转述 |
| 同人溯源时间线 | 文献 | [7] [8] 学术文献、档案馆与百科 | 按年份排布 | “约 200 种续书”为单一学者统计 |
| 竞品定位图、平台分工、“0 个平台” | 定性 | 基于产品形态与公开功能的分析 | — | 是判断，不是测量 |
| 创作漏斗宽度 | 示意 | — | 仅示意结构 | 不代表任何实际数据 |
参考资料
[1] Alfassi, R., Cooper, A., Mitchell, Z., Calabro, M., Shaer, O., & Mokryn, O. (2026). Fanfiction in the Age of AI: Community Perspectives on Creativity, Authenticity and Adoption. International Journal of Human-Computer Interaction, 42(5), 3062–3094. arXiv:2506.18706
[2] Archive of Our Own 首页统计（2026）；AO3 News：11 Million Users（2026-06-19）、非商业化政策（2025-06-28）、AI 与数据抓取公告；OTW 会员募捐公告（2025-10）。
[3] Rouse, L., & Stanfill, M. Over*Flow: Fan Demographics on Archive of Our Own. Flow Journal.
[4] LOFTER“老福鸽画画机”争议报道：IT之家 / 凤凰网科技（2023-03-07）、游民星空（2023-03-08）、虎嗅（2023-03-13）、蓝鲸财经（2023-03-15）、界面新闻。
[5] LOFTER 官方简介（数英网）；LOFTER 用户兴趣消费报告（2020）；LOFTER 2020 年度作品展与 RISING 计划。
[6] 中国作家网，《AI 闯入网文赛道》（2025-02-26）；Li, M. Digital Fandoms and the 227 Incident. The China Quarterly, 2025；Fanlore：227 Incident。
[7] Jenkins, H. (1992). Textual Poachers. Routledge；Hellekson, K. (2009). A Fannish Field of Value: Online Fan Gift Culture. Cinema Journal, 48(4)；Transformative Works and Cultures 关于 FanLib 与礼物经济的论文。
[8] 张蕾，《“伟大的传统”：〈红楼梦〉与清末民初小说》，《学术月刊》2019(9)；人民政协网（2019-12-05）；Fanlore：Spockanalia、Discord、Ko-Fi；CSU Fullerton 档案馆；Wikipedia：Doujinshi、Danmei。
[9] PYMNTS（Character.AI）；Gizmodo（Sudowrite，2023）；Jason Sanford, Genre Grapevine（2023）；TechCrunch（Wattpad）；Ko-fi 官方说明；Patreon 2025 定价报道；Ellipsus（AO3 生成式 AI 标签）。
[10] Bellaiche, L. 等 (2023). Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cognitive Research: Principles and Implications, 8, 42.
AI 제품 · 제품 전략 · 북미 시장 · 2026
Vaniloom
AI 팬픽션 플랫폼 · 제품 리포지셔닝
첫 라운드에서 성장이 멈춘 AI 팬픽션 제품. 누구를 위한 제품인지, 무엇이 되어야 하는지, 그리고 이 제품으로 글을 쓰는 경험이 어때야 하는지를 다시 정의했습니다.
이 페이지의 내용은 모두 프로젝트에서 제가 맡은 작업입니다. 조사와 데이터 공개는 팀의 허락을 받았습니다.
Jingwen Lijingwenli.com/vaniloom
00 · 한눈에 보기
네 개의 숫자로 보는 리포지셔닝
팬픽션은 인간 창작의 공간
92%
설문에 응한 팬 독자·작가가 동의
AI 아이디어 vs AI 대필
65% vs 10%
작가들의 수용도는 여섯 배 이상 차이
AI 사용을 알게 된 뒤
58%
가 속았다고 느낌
북미 팬덤 플랫폼
0
곳만이 창작·커뮤니티·작가 후원을 한곳에서 제공
출처 앞의 세 항목: [1] 학술 설문. 92% = Q48_7, 145/157; 65% = Q42, 47/72; 10% = Q41, 9/90; 58% = Q21, 90/155. 네 번째: 발견 07의 플랫폼 분석(정성적 판단). 처리 논문 보고값을 그대로 사용, 가중치 없음. 65%와 10%는 서로 다른 문항이므로 나란히 비교만 하고 합산하지 않음.
다섯 단계 스토리
문제
사용자를 오해함
'더 많은 콘텐츠'를 원한다고 오해. 가입 1,222명, 7일 리텐션 15% 미만
본질
팬픽은 선물
시간과 정성이 들어가서 소중하다. 원클릭 생성은 가짜 선물
결정
작가 주도
노드형 창작 + 커뮤니티. 생성 능력으로 ChatGPT와 경쟁하지 않음
시장
북미 우선
AO3, Discord, Ko‑fi 사이의 빈틈을 채움
지표
주간 게시 수
'작가 결정 비율'을 가드레일로 AI 대필식 성장을 방지
01 · 배경
Vaniloom이란
주류 콘텐츠로는 채워지지 않는 마이너 취향의 독자와 작가를 위한 AI 팬픽션 플랫폼입니다. 비인기 커플링, 작은 팬덤, 아무도 쓰지 않는 클리셰 같은 것들이죠. 기반 시스템인 FicQuill은 이야기를 캐릭터, 클리셰, 설정, 전개 같은 재사용 가능한 '에셋'으로 나눕니다.
누가
팬픽 독자와 작가, 주로 젊은 여성. 마이너 팬덤과 커플링을 좋아함
언제
떠오른 아이디어를 끝내지 못할 때, 보고 싶은 커플링을 아무도 쓰지 않을 때
지금 쓰는 것
AO3에서 읽고 쓰고, Tumblr·Discord에서 이야기하고, 범용 AI로 글을 생성. 모두 따로따로
프로젝트 타임라인
2024.6
GaGaDuck 시작
중국 여성 사용자 대상 전작
2024.8
2주 만에 가입 2,400명
초대 코드로 양쪽 모두 하루 무료
2025.5
Vaniloom 팀 결성
북미 시장으로 전환
2025.9
MVP 출시
Reddit으로 초기 유입
2025.12
투자사 철수
제품팀 해체, 느린 유지보수
2026.9
회고와 리포지셔닝
이 사례의 출발점
2026.5–6
계획: 유료화 + 새 콘텐츠 모델
경제 모델 검증
출처: Vaniloom 내부 회고 문서(2026-04-25)
02 · 문제 정의
첫 버전이 멈춘 이유: 네 가지 증상, 네 가지 원인
첫 버전의 실제 데이터 · 2026.4.25 기준
가입자
1,222
2025.9 출시 이후
일간 활성
10–30
최근 일간 활성 사용자
7일 리텐션
<15%
일주일 뒤 돌아온 비율
방문→가입
≈0.4%
Reddit 예시 글로 초기 유입
K 팩터
≈1
11월 이후 홍보 없이도 유지
출처 Vaniloom 내부 회고 문서(2026-04-25), 팀 자체 데이터. 해석 유입(0.4%)과 리텐션(<15%)은 약하지만, 홍보 없이도 K 팩터가 1 안팎으로 유지됨: 남은 사람이 새 사람을 데려온다. 소수의 핵심 사용자는 진심으로 좋아하지만, 더 많은 사람을 붙잡지 못하고 있음.
팀이 꼽은 세 가지 문제
1. 텍스트 품질: 캐릭터 유지(OOC 방지)가 판타지 충족의 핵심. 캐릭터가 어긋나면 판타지가 바로 깨진다. 2. 커뮤니티와 UGC: 콘텐츠가 계속 새로워져야 사람들이 돌아온다. 3. 인터랙션과 제품 형태.
증상원인
제품을 성인물 미끼로 봄
수위 등급과 kink 태그가 이야기의 핵심 필드였고, 랜딩 페이지 시안 제목은 "Personalize YOUR Erotic Story"
팬덤 오해
팬픽의 핵심은 캐릭터와 관계의 재창작
성인 콘텐츠는 여러 장르 중 하나일 뿐, 사람들이 오는 이유가 아님
한 번에 ‘좋은 글’ 한 편을 생성하려 함
"설정을 입력하면 AI가 바로 이야기로"
니즈 오해
사용자가 원하는 건 완성품이 아니라 쓰는 즐거움
일회성 완성품은 읽고 나면 끝. 쓰는 과정이 사람을 다시 오게 한다
다른 AI 글쓰기 도구와 똑같아 보임
ChatGPT를 두고 쓸 이유가 없음
차별성 부족
생성 품질로 경쟁
그건 모델 회사들의 홈그라운드
팬덤은 AI 글쓰기를 표절로 봄
커뮤니티가 기본적으로 거부
커뮤니티 반발
'한 줄 입력, 완성작 출력'이 작가를 가림
선물 경제에서는 가짜 선물로 읽힘
근거: Vaniloom 내부 회고 문서(2026-04-25)와 03장의 리서치.
03 · 리서치
여섯 가지 방법: '팬픽션이란 무엇인가'에서 '북미에 무엇이 없는가'까지
문헌 연구
팬덤의 역사와 이론: Jenkins, Hellekson의 선물 경제, 『홍루몽』 속서, 코미케
완료
학술 설문
IJHCI 2026 팬덤 설문: 157명, 그중 작가 90명
완료
플랫폼 데이터·정책
AO3, LOFTER, 진장의 공개 수치와 AI 규정
완료
사례·경쟁사
LOFTER AI 논란, FanLib, Sudowrite, Character.AI
완료
자체 설문
영어·중국어, 북미가 주 표본, 중국은 비교군
진행 중
심층 인터뷰
팬 작가 6–8명, 콘셉트 테스트 포함
진행 중
배경 연구 · 팬픽션은 어디서 왔나
플랫폼은 계속 바뀌어도, 팬픽을 쓰는 이유는 그대로
연구 질문 팬픽은 매체를 여러 번 바꿨고 AI는 다음 매체일 뿐입니다. 한 번도 변하지 않은 필요는 무엇일까요? 그것이 AI 제품이 어겨서는 안 되는 것입니다.
방법 중·일·영·미의 7개 시점을 네 가지 후보 불변 요소와 대조해 ● 성립, ◐ 부분 성립, ○ 불성립으로 코딩했습니다.
1796중국홍루몽 속서
1885일본겐유샤
1893영국홈스
1967미국Spockanalia
1975일본코미케
2003중국진장
2009미국AO3
매체
필사·판각
동인 잡지
신문·잡지
우편 진
행사
문학 사이트
아카이브
권리자가 아니라 독자가 시작
●
●
●
●
●
●
●
원작 캐릭터와 관계 중심
●
○
●
●
●
◐
●
팬들 사이에서 유통
◐
●
◐
●
●
◐
●
보상은 원고료가 아닌 인정
◐
●
●
●
◐
◐
●
코딩은 저의 정성적 판단이며 근거는 아래 시점별 설명에 있습니다.
시점별 근거
1796 · 『홍루몽』 속서 약 200종, 대부분 비극을 뒤집음. 서점에서 판각·판매, 필명이 많음1885 · 겐유샤가 『가라쿠타 문고』를 자비 출판. 창작 문학이지만 "동인"이라는 말의 유래1893 · 홈스의 "죽음"에 독자가 항의하고 패스티시를 씀. 1903년 코난 도일이 되살림1967 · 여성 스타트렉 팬이 편집한 Spockanalia, 우편 유통, 독자 편지와 진 교환1975 · 제1회 코미케, 참가자의 약 80%가 여성, 동인지는 대체로 원가 수준2003 · 진장은 창작 로맨스·BL 중심, 팬픽은 한 분류. 이후 유료 회차 등장2009 · AO3는 팬 자원봉사 비영리 운영, 보상은 kudos와 댓글뿐
결론 "독자가 시작"은 7개 시점 모두에서 성립하는 가장 안정적인 요소입니다. "캐릭터 중심"과 "팬 사이 유통"은 대체로 성립합니다. "보상은 인정"은 유료 웹소설 플랫폼에서 느슨해지며, 바로 중미 차이의 원인입니다(발견 06). AI 제품에 주는 의미: 매체는 바꿔도 되지만, 사용자 대신 시작하지 말 것, 캐릭터를 망가뜨리지 말 것, 작품을 팬에게 보낼 것, 수익은 "답례"로.
출처 홍루몽 속서: [8] 장레이(2019), 인민정협망(약 200종은 자오젠중의 집계); 동인지·코미케: [8] Wikipedia, 모에위키, 겐유샤 1885년 잡지; 홈스: Know Your Meme 등; Spockanalia: [8] CSU Fullerton 아카이브; Textual Poachers: [7]; 진장: [8]; AO3: [2]. 처리 연도에 비례해 배치.
불변 요소에서 설계로 · 모두 검증할 가설
중국·일본·영국·미국의 팬픽 역사에서 정리한 가설이며 결론이 아닙니다. 각각의 출처, 제품에 주는 의미, 뒤에서 어떤 조사로 검증하는지를 적었습니다.
동기역사적 근거성립한다면 제품에 주는 의미검증 방법
01결핍이야기가 아직 끝나지 않았다
『홍루몽』 속서 약 200종, 대부분 비극을 뒤집음. 1893년 홈스의 "죽음"에 독자가 항의했고 1903년 코난 도일이 되살림."보고 싶은데 아무도 안 쓴" 공백(비주류 CP, AU, if)에서 창작을 시작하게 한다.발견 01: 원작 밖 CP·관계를 쓰는 작가 비율02캐릭터에 대한 충실캐릭터가 "맞는지"가 중요
팬덤에서 "OOC"는 심한 비판. Jenkins는 팬을 능동적인 재창작자로 봄.AI의 첫 임무는 문장력이 아니라 캐릭터 유지. 캐릭터는 프롬프트가 아니라 구조화된 노드로.발견 01 "캐릭터 탐색" 동기, 내부 회고의 첫 번째 문제 "캐릭터 유지"03동호인알아주는 사람을 위해
"동인"은 뜻이 맞는 사람. Spockanalia(1967), 코미케(1975) 모두 팬들이 스스로 만든 유통 경로.완성작이 "알아주는 사람"에게 닿아야 함: CP별 소규모 커뮤니티, 공유 카드, Discord 콜드 스타트.발견 07: 플랫폼 분산, 2차 공유·유입 지표04선물작품은 선물
Hellekson의 선물 경제. FanLib은 상업화하다 2008년 팬 반발로 종료, AO3는 비상업 유지.원클릭 완성작은 "정성이 없는" 선물이므로 작가의 결정을 보이게 하고, 독자 응원은 "선물"로, 읽기에 유료 장벽 없음.발견 03·04: AI에 대한 태도와 진정성 우려여기서 나오는 설계 원칙(검증 예정)네 가지가 성립한다면 팬 창작의 가치는 결과 텍스트가 아니라 들인 과정에 있습니다. 그래서 Vaniloom은 더 잘 생성하는 것으로 경쟁하지 않고, 쓰는 일 자체를 재미있게 하고 그 정성을 보이게 하는 것으로 경쟁합니다.
발견 01 · 작가는 왜 쓰는가
원동력은 캐릭터와 관계이지, 생산량이 아니다
팬픽을 쓰는 이유(복수 선택, n=90)
출처 [1] Q32, 작가만 응답(n=90). 응답 수: 78 / 69 / 55 / 55 / 51 / 39. 처리 비율 = 응답 수 ÷ 90, 소수점 한 자리. 복수 선택이라 합계가 100%를 넘음.
시사점상위 동기는 모두 '과정'입니다. 캐릭터 탐구, 커플링, 세계관 확장. Vaniloom의 캐릭터·커플링·AU 노드와 그대로 대응합니다. AI가 이걸 대신하면 재미가 사라집니다.
발견 02 · AI는 어디까지 괜찮은가
'대신 써 주기'에 가까울수록 수용도가 낮아진다
작가가 받아들일 수 있는 AI 활용
65%이야기 아이디어
36%교정·편집
31%플롯 구상
10%이야기 전체 생성
0
50%
100%
출처 [1] 아이디어·편집·플롯: Q42(n=72). 전체 생성: Q41(n=90, 찬성 9명). 처리 정수로 반올림. 두 문항은 표본과 질문이 달라, 경향을 보여 주기 위해 한 축에 놓았을 뿐 하나의 순위가 아님.
작가가 보는 AI의 역할(n=90)
출처 [1] Q39. 응답 수: 36 / 25 / 15 / 5. 처리 논문 보고값 사용. '경쟁자'는 논문에 '17% 이상'으로 적혀 있으나 15/90 = 16.7%이므로 계산값 사용.
시사점AI는 아이디어와 구조 단계에 머물러야 합니다. 쓰기와 결정은 작가의 몫. 노드형 설계와 '작가 결정 비율' 가드레일의 근거입니다.
발견 03 · 팬덤은 AI를 어떻게 보나
반대가 많지만, 절반은 '어떻게 쓰느냐'를 본다
한 칸 ≈ 응답자의 1% (n=156)
기타: 모르겠음 3.9%, 기대됨 1.3% 포함. 반대자의 83.6%가 작가.
출처 [1] Q44(n=156). 응답 수: 반대 67, 신중 41, 방식에 따라 38, 모르겠음 6, 기대 2. 처리 100칸으로 반올림(43 + 26 + 24 + 7). 보고된 수의 합은 154명으로, 미보고 2명은 '기타'에 포함.
시사점보라색 칸이 약 절반. 이들은 AI를 어떻게 쓰는지를 봅니다. 반대자를 설득할 필요 없이, 디자인으로 이 절반의 신뢰를 얻으면 됩니다.
발견 04 · 우려와 마지노선
걱정의 핵심은 진정성, 투명성은 최소 조건
주요 우려(n=156)
출처 [1] Q51·Q36 주관식, 논문 저자가 코딩. 처리 논문 보고값. 한 응답이 여러 항목에 들어갈 수 있음.
AI 사용을 밝혀야 함
86%
AI 작품임을 알면 흥미 감소
66%
알게 된 뒤 속았다고 느낌
58%
AI 때문에 팬덤 교류에 악영향
39%
출처 [1] 86% = Q48_2, 135/157; 66% = Q22, 103/156; 58% = Q21, 90/155; 39% = Q29, 40/103(응답자 103명 기준). 처리 보고값, 39%는 38.8%를 반올림.
시사점불만의 핵심은 "누가 썼는지 모르겠다"입니다. 그래서 투명성은 기능이 아니라 전제 조건입니다. 01작가의 결정 기록을 보여 줍니다02AI 관여 정도를 표시합니다03커뮤니티 작품으로 모델을 학습시키지 않습니다
발견 05 · 중국 팬덤의 실제 사례
LOFTER: AI 기능 하나가 창작자를 떠나게 한 과정
2021
AI 이야기 이벤트
품질이 거칠어 사용자들은 주로 농담거리로 삼음. 큰 반발 없음
2023.03 초
AI 그림 도구 출시
창작자들이 작품이 학습에 쓰였다고 의심, 게시물 삭제·탈퇴
03.07
플랫폼 해명
오픈소스 데이터 사용이라고 밝히고, 침해 시 이미지당 1만 위안 배상 약속
03.08–16
기능 삭제와 사과
기능 삭제, 창작자 보호 계획 발표. AI 콘텐츠를 창작물로 게시하는 것을 금지
출처 [4] IT之家, 游民星空, 虎嗅, 蓝鲸财经, 界面新闻 보도. 처리 보도 날짜로 정리. 삭제일이 3월 8일과 10일로 엇갈려 기간으로 표기.
시사점창작을 기반으로 한 커뮤니티에서 문제는 AI의 능력만이 아닙니다. 창작자가 알고 있었는지, 존중받았는지가 문제입니다.
발견 06 · 영어권 vs 중국어권 팬덤
같은 팬덤 문화, 다른 규칙
영어권 · AO3중국어권 · LOFTER
비영리, 자원봉사로 운영
사용자 1,114만, 작품 1,788만
플랫폼
상업 플랫폼, NetEase 소유
가입자 1.5억+, 창작자 1,300만
수익화 일절 금지
유료 벽, 후원함, Ko‑fi 링크도 불가
수익
선물로 보너스 콘텐츠 해제
좋아하는 작가를 후원하는 문화가 이미 있음
AI 작품 허용
생성형 AI 태그 작품 5,000편 이상
AI 규정
더 엄격
LOFTER는 AI를 창작물로 게시 금지, 진장은 장 잠금·랭킹 영구 제외 가능
최대한 포용, 사전 심사 없음
등급과 경고 태그로 독자가 선택
규제
등급 제도 없음
2020년 '227 사건' 이후 AO3는 중국 본토에서 접속 불가
출처 AO3: [2]; 5,000편: [9] Ellipsus; LOFTER 규모: [5] 회사 소개(자체 발표, 날짜 미기재); 진장·227 사건: [6]. 한계 AO3는 가입 사용자, LOFTER는 자체 발표 가입자로 기준과 연도가 달라 직접 비교 불가.
팀의 중국 시장 전작: GaGaDuck (2024)
중국 여성 사용자 대상, 전면 유료, 가입 시 1시간 무료 체험. 웨이보·샤오훙수 DM으로 약 500명을 위챗 그룹에 모은 뒤, 초대 코드로 양쪽 모두 하루 무료를 주는 방식으로 2주 만에 가입자 2,400명. 중국어권 팬은 돈을 내고 친구를 데려온다는 신호. 팀은 이후 자원 문제로 해체.
출처 Vaniloom 내부 회고 문서(2026-04-25).
결론: 북미 먼저, 중국어권은 두 번째북미 · 먼저AI에 더 관대하지만, 반상업적 규범 때문에 작가 후원은 자체 플랫폼에서 선물처럼 느껴지게 해야 합니다.중국어권 · 두 번째이미 후원 문화가 있지만 AI·콘텐츠 규정의 문턱이 높아, 모델이 검증된 뒤가 적합합니다.
발견 07 · 북미 시장
북미 팬들은 세 종류의 플랫폼을 오간다
① 창작·아카이브
AO3사용자 1,114만 · 수익화 불가
Wattpad커뮤니티 약 9,400만 · 주로 오리지널
② 소통·커뮤니티
Tumblr토론, 메타, 팬아트
Discord팬덤·커플링·캐릭터별 서버
③ 작가 후원
Ko‑fi수수료 0–5%
Patreon신규 창작자 10%
Vaniloom ① 창작, ② 공유, ③ 후원을 하나의 순환으로
출처 AO3: [2]; Wattpad 약 9,400만은 커뮤니티 전체 규모, 월간 활성 사용자 미공개: [9] TechCrunch; Discord 서버 유형: [8] Fanlore; Ko-fi·Patreon 수수료: [9]. 처리 온라인의 Wattpad·Tumblr 월간 사용자 수치는 출처마다 다르고 검증이 어려워 사용하지 않음.
작가는 어디서 후원받을 수 있나
AO3
불가
Ko‑fi
수수료 0–5%
Patreon
수수료 10%
0%6%12%
작품은 AO3에, 후원은 다른 곳에. 독자는 이동해야 하고, 작가는 두 곳을 관리해야 합니다.
출처 AO3 비상업 정책 [2]; Ko-fi [9]; Patreon 2025년 8월부터 신규 창작자 10% [9]. 처리 플랫폼 수수료만 비교.
경쟁 포지셔닝
작가 주도 ↑
↓ AI 주도
도구
커뮤니티
Sudowrite
소설용 AI 도구
소설용 AI 도구
AO3
AI 도구 없음
AI 도구 없음
Vaniloom
작가 주도 + 커뮤니티
작가 주도 + 커뮤니티
ChatGPT
범용 챗봇
범용 챗봇
Character.AI
캐릭터와 대화
캐릭터와 대화
정성적제품 형태에 기반한 판단이며 측정 데이터가 아님.
Character.AI
2,000만 월간 사용자
약 절반이 여성, 절반이 Z세대 이하. 수요는 분명하지만 사용자는 대화할 뿐, 이름을 걸 작품을 쓰지는 않음
Sudowrite
2023 반발
장편 생성 기능 출시 후 작가들의 거센 반발. '글쓰기를 싫어하는 사람을 위한 도구'라는 비판까지
FanLib
2008 종료
팬픽션을 상업화하려다, 커뮤니티를 상품처럼 다뤘다는 비판 속에 종료
출처 Character.AI: 회사 발표, [9] PYMNTS; Sudowrite: [9] Gizmodo, Jason Sanford; FanLib: [7].
팀이 정리한 직접 경쟁사
AI 이야기 생성: RedQuill, MySpicyVanilla, SmittenStories AI 인터랙티브 픽션: Character.AI, AI Dungeon, Joyland 웹소설·오디오: Dreame, Episode, Wattpad, Pocket FM
전략 1 · 채널
마이너 커플링·캐릭터 중심의 작은 Discord 서버에서 시작
전략 2 · 수익
AO3가 못 하는 작가 후원을, 결제가 아닌 '답례'로 설계
전략 3 · 메시지
"글쓰기를 더 재밌게"만 말하고, "대신 써 준다"는 절대 말하지 않음
전략 4 · 차별점
Character.AI가 못 주는 것: 내 것인 이야기
발견 08 · 노드형 AI 창작 도구
노드형 AI 글쓰기 도구는 많지만, 거의 모두 전문 생산용이다
노드, 캔버스, 구조화된 설정으로 AI 글쓰기를 구성하는 도구 10개를 정리했습니다. 대부분 게임 스튜디오, 내러티브 디자이너, 전업 작가를 위한 것으로 목표는 더 빠르고 일관된 결과물입니다. 아마추어용 도구는 노드가 없거나(카드 + AI 이어쓰기), 노드는 있지만 AI가 없습니다.
도식 · 도구 포지셔닝(직접 작성, 정성 판단). 가로축: 선형에서 노드 그래프로, 세로축: 전문 생산에서 아마추어 취미로. 각 제품의 공식 설명 기준이며 점수가 아닙니다.
도구구조AI의 역할대상
articy:draft X비주얼 플로차트 + 내러티브 DB대사·바크·미리보기 이미지 생성(OpenAI 연동), 끌 수 있음게임 스튜디오 내러티브 디자이너
Arcweave노드형 분기 내러티브 에디터생성·분류·검수 AI 어시스턴트게임·인터랙티브 내러티브 팀
Charisma.ai스토리 그래프 노드작가가 만든 그래프 안의 제어된 생성 대화게임, 교육, 브랜드
Rivet범용 LLM 노드 IDE모델·프롬프트·로직을 실행 가능한 그래프로AI 앱 개발자
Flowith대화 캔버스: 한 턴 = 노드 하나분기·다중 노드 인용 후 생성지식 작업, 콘텐츠 생산
SudowriteStory Bible 구조화 설정초안·확장·고쳐쓰기, AI 단어량 구독소설가, 시나리오 작가
NovelcrafterCodex 위키 + 기획 뷰Codex를 프롬프트에 자동 반영장편 작가, 학습 곡선 가파름
NovelAILorebook: 키워드 트리거 항목이어쓰기, 캐릭터 상호작용취미, 팬픽, 롤플레이
AI DungeonStory Cards + 텍스트 어드벤처플레이어 행동에 따라 즉흥 전개취미, 롤플레이어
Twine노드형 인터랙티브 픽션(무료·오픈소스)AI 없음인디·아마추어 창작자
출처 각 제품 공식 사이트와 문서(articy, Arcweave, Charisma, Rivet, Flowith, Sudowrite, Novelcrafter, NovelAI, AI Dungeon, Twine). 연구 측: CHI 2025 노드 그래프 창작 지원 연구, 2025년 arXiv 노드형 멀티모달 스토리텔링 시스템(프로토타입). 처리 공개 설명만 정리, 실사용 테스트·점수화 없음.
전문가용 vs 아마추어용
전문가용: 더 좋은 결과물아마추어용: 창작의 재미
핵심 목표더 빠르고 일관되게 결과물 납품계속 쓰고 싶게, 즐겁게
성공 기준양, 속도, 일관성, 엔진·출판 내보내기다음 장을 쓰러 돌아오는가, 공유하는가, 반응을 받는가
노드의 의미복잡도 관리, 팀의 단일 진실 공급원선택을 놀이로, 고르는 것 자체가 재미
AI의 위치시간을 많이 아낄수록 좋음막힐 때 아이디어만; 너무 대신하면 재미와 소유감이 사라짐
진입 비용가파라도 됨1분 안에 시작: 기본값, 템플릿, 랜덤 영감
결과물의 행선지원고, JSON, 게임 엔진스토리 카드, SNS, 독자의 댓글과 선물
수익 구조좌석·AI 단어량 구독커뮤니티와 독자의 작가 응원
Vaniloom의 선택—북극성: 주간 게시 작품 수, 가드레일: 작가 결정 비율
결론 전문가용 노드를 그대로 아마추어에게 주는 것으로는 부족합니다. 아마추어는 복잡도 관리가 아니라 "놀기" 위해 노드를 씁니다. 그래서 Vaniloom은 노드를 줄이고 팬덤의 언어로 만들며, AI는 노드 하나로 제한하고, 그래프 자체를 공유할 수 있게 합니다.
04 · 인사이트
근거와 검증할 가설을 갖춘 세 가지 인사이트
인사이트 01
결과보다 과정
86.7%
의 작가가 캐릭터를 탐구하려고 씀
가설 AI가 대신 쓰면 '내 작품'이라고 느끼지 못해 게시하지 않고, 돌아오지도 않는다
인사이트 02
창작은 제약 속의 선택
65% vs 10%
AI 아이디어 수용 vs 전체 생성 수용
가설 선택을 눈에 보이는 노드로 만들면 빈 입력창보다 쉽고, 작가의 몫도 드러난다
인사이트 03
커뮤니티가 원동력
73%
가 팬픽션을 작가들의 사교 커뮤니티로 봄
가설 비즈니스는 도구 구독이 아니라 독자의 작가 후원에 있다
출처 [1] 86.7% = Q32, 78/90; 65% = Q42, 47/72; 10% = Q41, 9/90; 73% = Q48_4, 115/157. 처리 보고값. 가설은 근거에서 도출한 추론으로 아직 검증 전(08장 참조).
05 · 결정과 트레이드오프
무엇을 선택하고, 무엇을 포기했나
포지셔닝
✓ 도구 + 플랫폼
도구는 입구, 커뮤니티가 가치도구만 / 커뮤니티만
대가: 둘을 동시에 만들어 초기 구축이 더 무거움경쟁
✓ 경험과 커뮤니티로 경쟁
범용 도구가 하지 않는 것생성 품질로 경쟁
대가: '최고의 AI 작가' 같은 쉬운 홍보 문구 포기인터랙션
✓ 노드형 창작
작가의 모든 결정이 보임빈 입력창 / 대화형
대가: 한 줄 생성보다 단계가 많음진입 장벽
✓ 빠른 모드 + 고급 모드
점진적 공개단일 모드
대가: 어떤 모드를 고를지 명확한 안내 필요배포
✓ 외부 공유 후 유입
팬들은 이미 곳곳에 공유함폐쇄형 플랫폼
대가: 외부 유입 추적이 어려움수익
✓ 독자의 작가 후원(선물)
선물 경제에 부합도구 구독
대가: 수익화가 느리고 커뮤니티 규모에 의존핵심 순환
01
창작
도구가 글쓰기를 즐겁게
02
공유
스토리 카드를 Tumblr, Discord, X, TikTok으로
03
유입
독자가 작품을 따라 돌아옴
04
후원
독자가 답례하고, 새 독자가 쓰기 시작
↺ 새 작가가 창작을 시작하며 순환이 빨라짐
06 · 솔루션 · 1 / 3 전략
더 많은 콘텐츠가 아니라, 더 나은 창작 경험
첫 버전은 “산출물”로 경쟁했습니다. 프롬프트를 입력하면 이야기가 나오는 방식입니다. 그러나 조사 결과 팬들이 글을 쓰는 이유는 그것이 아니었습니다. 작가의 86.7%는 캐릭터를 탐구하기 위해 쓰고, AI에게 아이디어를 받는 것은 전체를 맡기는 것보다 훨씬 쉽게 받아들입니다(65% 대 10%). 생성된 글이 늘어날수록 작가는 돌아오지 않았고, 이야기는 점점 “내 것”처럼 느껴지지 않았습니다.
전략: Vaniloom은 AI가 얼마나 많이 쓰는지로 경쟁하지 않습니다. 쓰는 경험이 얼마나 즐거운지, 그리고 이야기를 다 쓴 뒤에 무슨 일이 일어나는지로 경쟁합니다.
전략적 선택근거하지 않는 것측정 방법
쓰는 즐거움 높이기결과보다 과정(인사이트 01)원클릭 전체 생성자가 평가 재미; 계속 쓰는 작가 비율
작가의 주도권 지키기쓰기는 제약 속의 선택(인사이트 02)AI가 단락 전체를 대신 쓰기작가 결정 비율(가드레일)
커뮤니티로 순환 완성커뮤니티가 연료(인사이트 03)공유할 수 없는 닫힌 도구재방문; K 계수 1 초과
북극성 지표: 자신이 시작한 이야기를 이어 쓰는 주간 작가 수. 가드레일: AI 기능을 더해도 작가 결정 비율은 낮아지면 안 됩니다. 다음 두 부분은 이 선택에서 나옵니다. 핵심 기능은 쓰기를 즐겁게 만들고, 커뮤니티 기능은 작가와 독자를 다시 불러옵니다.
06 · 솔루션 · 2 / 3 핵심 기능
프롬프트 입력에서 노드 놀이로
이 부분은 하나의 질문에 답합니다. “더 나은 창작 경험”을 어떻게 제품 기능으로 만들 것인가? 전략에서 아래로 내려가며 정리했습니다. 작가가 각 순간에 무엇을 필요로 하는지, 어떤 기능으로 답하는지, 어떤 지표로 효과를 확인하는지입니다.
창작의 순간필요기능지표
시작하기빈 페이지는 시작하기 어렵다카드가 되는 재료; 빠른 모드첫 단락까지 걸린 시간
이야기 만들기프롬프트가 아니라 선택노드형 입력; 연결선이 곧 결정세션당 조합 횟수
피드백 받기재미있는지 바로 알고 싶다몇 초짜리 애니메이션 미리보기다음 단락을 쓰는지
주도권 유지이야기가 “내 것”이어야 한다AI는 노드 하나만; 보이는 창작 기록작가 결정 비율
다시 오기돌아올 이유열리는 분기와 배지7일 재방문
도식 · 최종 형태의 인터랙션 콘셉트(직접 작성, 실제 화면 아님). 텍스트 조각과 손그림을 책상에 끌어다 이으면 AI가 몇 초짜리 미리보기 애니메이션을 바로 만들고 이야기 상태가 바뀝니다. 바탕은 여전히 노드 논리: 카드 하나가 노드, 선 하나가 작가의 결정.
애니메이션이 창작 경험을 돕는 방식
① 넣어야 재생 · 행동에 반응
재료가 노드에 들어간 뒤에만 애니메이션이 나오고, 빈 노드는 안내 문구만 보입니다. 내가 넣은 것이 장면이 되는 경험이 빈 페이지의 문턱을 낮춥니다.
검증: 첫 투입 후 다음 단락을 이어 쓰는지② 미리보기일 뿐, 대신 쓰지 않음
몇 초짜리 스토리보드는 장면을 “보게” 할 뿐 완성 문장을 만들지 않습니다. 글은 작가가 직접 쓰므로 작품 소유감과 결정 비율이 유지됩니다.
검증: 작가 결정 비율, AI 보완 수정 비율③ 상태 연동 · 조합마다 결과
미리보기 후 관계도 상승, 챕터 지도 점등, 새 분기 해금. 게임 같은 즉각 보상이 조합을 한 번 더 시도하게 합니다.
검증: 세션당 조합 수, 재방문율이상은 검증 전 설계 가설이며 출시 결과가 아닙니다.
쓰는 과정을 게임으로 · 네 가지 메커니즘
01 · 수집
재료는 카드
한 줄, 스케치, 캐릭터를 카드로 저장해 모아 둡니다. 전체를 먼저 정할 필요 없음.
"결핍"과 연결: 보고 싶은 공백에서 시작02 · 조합
선 = 결정
캐릭터·클리셰·스케치를 이으면 조합 자체가 창작이 되고 선택이 남습니다.
"캐릭터 충실"과 연결: 캐릭터는 카드라 망가지지 않음03 · 즉시 피드백
몇 초 만에 장면
연결할 때마다 AI가 짧은 애니메이션이나 문단을 만들어 바로 재미를 확인합니다.
"과정의 재미"와 연결: 빠른 피드백, 작고 잦은 보상04 · 해금
새 분기와 업적
관계도 변화로 새 분기가 열리고, 한 장을 마치면 책상을 카드로 공유합니다.
"동호인"·"선물"과 연결: 창작 과정과 함께 보임아직 설계 중 · 어떤 "변환"이 정말 쓰는 재미를 주는가
위 그림은 방향일 뿐입니다. 사용자가 무엇을 넣고 AI가 무엇을 돌려줄지는 아직 정해지지 않았고, 테스트로 답해야 합니다. 후보를 여러 "변환"으로 나눠 하나씩 검증합니다.
변환(입력 → 출력)가설검증 방법지표
한 줄 → 3초 움직이는 장면장면을 보면 계속 쓰고 싶어진다프로토타입 A/B: 미리보기 유무다음 문단을 쓰는지
손그림 → 장면 묘사그리기가 쓰기보다 시작하기 쉽다작가 6–8명: 먼저 그리기 vs 쓰기만시작까지 걸린 시간, 재미 자가 평가
캐릭터 카드 + 클리셰 → 시작 3안"고르기"가 빈칸보다 재미있다선택지 그룹 vs 빈칸 그룹작가 결정 비율, 소유감
연결·관계 변화 → 관계도, 새 분기게임식 피드백이 재방문을 만든다Discord 베타에서 기능 켜고 끄기7일 재방문, 주간 게시 수
완성 문단 → 공유 카드보이면 다시 쓰게 된다원탭 카드 유무공유율, 외부 유입
한 줄 → AI가 전부 작성(대조군)재미와 소유감이 가장 낮다기준선위 그룹들과 비교
남기는 기준 재미 자가 평가와 "계속 쓰기" 비율을 높이면서 작가 결정 비율을 낮추지 않는 변환만 남깁니다. 결과물만 늘고 작가의 참여가 줄어드는 변환은 하지 않습니다.
설계 의도 · 노드를 이렇게 설계한 이유
설계의도근거
설정 하나 = 노드 하나
캐릭터, CP, AU, 클리셰, 주의사항은 원래 팬덤의 태그 언어입니다. 새 개념을 배울 필요 없이 노드만 보면 무엇을 넣을지 압니다.
발견 06 · 태그 문화AI는 노드 하나만
작가는 AI의 아이디어 제안은 받아들이지만 대필은 거부합니다. AI를 "문단 보완" 노드 하나로 제한하고, 무엇을 읽고 어디로 이어질지는 작가의 연결선이 정합니다.
발견 02 · 65% vs 10%연결선 = 작가의 결정
재미는 캐릭터와 관계를 탐색하는 과정에 있습니다. 선을 잇고, 클리셰를 바꾸고, 설정을 끊는 것 자체가 놀이이며 모든 선택이 그래프에 남습니다.
발견 01 · 86.7%분기와 되돌리기
한 번에 좋은 글을 쓰는 것이 목표가 아닙니다. 어느 단계에서든 새 분기를 만들거나 다시 쓸 수 있습니다.
02 · 니즈 오해노드가 곧 데이터 구조
캐릭터·관계·사건 노드는 세계관 자산(노드와 엣지)에 그대로 대응해 작품 간 재사용되고, 캐릭터 유지에 구조화된 입력이 됩니다.
AI와 데이터 설계결정 과정이 보임
걱정의 핵심은 누가 썼는지 알 수 없다는 점입니다. 그래프는 작가가 무엇을 결정했는지 보여 주고, 작품 페이지에 창작 기록으로 표시할 수 있습니다.
발견 04 · 투명성1단계 · 현재과도기
빠른 모드
아이디어를 한 줄로 바로 시작
→
2단계 · 현재과도기
고급 모드
설정을 폼 필드로 펼침: 프롬프트, 캐릭터, AU, 피할 것, 모델·메모리
→
최종 · 개발 중목표
창작 책상
바탕은 노드 논리, 겉은 놀 수 있는 책상: 재료 끌어오기, 연결, 즉시 애니메이션, 분기 해금
창작 책상가 최종 형태지만 개발에 시간이 더 걸립니다. 빠른 모드와 고급 모드는 과도기 형태로, 더 단순한 형태로 먼저 출시해 사용자 피드백을 빠르게 받고 실제로 필요한 노드와 연결을 확인합니다.
원칙 01
창작 우선
도구는 항상 한 번에 닿는 곳에
원칙 02
점진적 펼침
필요할 때만 보여 줌
원칙 03
명확한 위계
쓸 때는 Notion처럼, 읽을 때는 Medium처럼
원칙 04
즉각 피드백
생성·저장·게시 상태가 항상 보임
06 · 솔루션 · 3 / 3 커뮤니티
“다 썼다”에서 “보이고, 이어 쓰인다”로
첫 버전은 “글 생성”에서 끝났고, 완성된 글은 사이트 안에 머물렀습니다. 커뮤니티 기능은 순환을 완성하고 재방문을 이끕니다: 창작 → 공유 → 유입 → 참여 → 응원 → 다시 창작. 단계마다 조사에서 발견한 사용자 문제, 설계 결정, 추적 지표가 하나씩 있습니다.
도식 · 공유 구조(직접 작성). 카드는 플랫폼별 실제 비율, 하단 고정 바로 유입.
단계사용자 문제설계 결정지표
01스토리 카드
완성된 글을 보여줄 “얼굴”이 없고, 긴 글은 SNS에서 퍼지기 어렵다.
한 번에 전문 카드, 또는 제목·캐릭터/CP·태그·주의사항·한 줄 소개만 담은 “스토리 명함” 생성.
완성작 중 카드 생성 비율
02공유 패널
공유 단계가 많고, 팬덤 밖 사람에게 보일까 걱정된다.
패널에는 세 가지만: 공개 범위, 링크 복사, 미리보기 이미지. 누가 볼지 먼저 정하고 그다음 게시.
패널 열기 → 공유 완료 전환율
03플랫폼별 크기
팬덤이 여러 플랫폼에 흩어져 있고 크기가 제각각이라 직접 잘라야 한다.
플랫폼별 템플릿: Reddit / X / Facebook 가로 1200×630, Instagram 1000×1000, Pinterest 세로 1000×1500, TikTok 1000×1778. 랜덤 요소 조합, 텍스트를 한 번에 이미지로.
플랫폼별 공유 비중, 템플릿 사용률
04유입
이미지만 퍼지고 원문을 못 찾아 유입이 끊긴다.
모든 이미지 하단에 Vaniloom.com 바 고정, 링크 미리보기는 1200×630으로 통일.
외부 유입 방문 수, 유입 → 가입 전환(기준: 방문 → 가입 약 0.4%)
05참여
신규 사용자는 빈 페이지 앞에서 무엇을 쓸지 몰라 시작하지 못한다.
이벤트(“호러 박스” 챌린지, OC 릴레이)와 The Itch: 매일 한 줄 설정, 자정 전까지. 쓸 이유와 마감을 함께 준다.
이벤트 참여자 수, 첫 창작 비율, D7 리텐션(기준 <15%)
06응원
팬덤은 상업화를 싫어하지만 작가는 인정받고 싶다.
독자 응원은 팁이나 구독이 아닌 “작가에게 보내는 선물”로. 읽기에는 유료 장벽 없음.
응원을 받은 작가 수, 응원받은 작가의 연재 지속률
목표: 작가 한 명이 새 작가를 한 명 넘게 데려오는 것(K 계수 약 1 → 1 초과). 위 지표는 추적 계획이며 2차 출시 후 결과는 아직 집계되지 않았습니다.
출처 Vaniloom 라이브 버전의 커뮤니티 기능, Figma의 공유 패널과 플랫폼별 크기 템플릿, 기준 데이터는 내부 회고 문서(2026-04-25).
AI·데이터 · 내가 맡은 서사 구조
모델이 '무엇을 읽고 무엇을 쓰는지' 설계
팀은 콘텐츠 표준 모델을 설계했습니다. 세계관(universe)은 재사용 가능한 에셋 템플릿, 이야기(story)는 에셋으로 만든 작품이며, 그래프 데이터베이스처럼 점과 선으로 구성됩니다.
에셋 · universe
세계관 설정, 캐릭터, 관계(선), 사건, 캐릭터–사건 연결(선). 여러 이야기에서 재사용
인스턴스 · story
한 사용자의 작품. 어떤 에셋을 어떻게 조합했는지와 이야기 자체의 설정을 저장
그 위에 서사 시스템은 각 장의 생성을 순환하는 마르코프 과정으로 설계합니다. 다음 장은 점점 길어지는 전체 기록이 아니라 현재 상태에만 의존합니다.
이야기 상태
캐릭터 상태, 진행할 사건, 관련 관계, 세계관·이야기 설정
검색
다음 장에 필요한 것만 가져옴
서사 제어
세계 상태, 회수할 복선, 이번 장의 문체와 목표
사용자
장기 선호, 이야기 간 기억, 이번 요청과 태그
다음 장
생성 후 상태를 갱신하고 다음 회차로
장점: 캐릭터와 설정이 구조화된 데이터로 존재해 캐릭터 유지에 직접 도움이 되고, 걸러진 상태만 보내 장편의 컨텍스트 비용을 줄임.
출처 Vaniloom 내부 회고 문서(2026-04-25)의 콘텐츠 표준 모델·서사 시스템 설계.
데이터 구조의 변화 · 2026.5.25 업데이트
첫 버전 · 평면적인 일회성 이야기
이야기 테이블 하나에 모든 것을 저장: 고정된 캐릭터 슬롯 A–D(이름 + 설정), 요소, 세계관, kink, 수위, 모델. 이야기가 끝나면 끝, 캐릭터 재사용 불가.
새 버전 · 자라나는 세계
세계관·캐릭터·사건이 독립 에셋이 되고, 관계 선으로 연결. 이야기는 에셋을 한 번 조합한 것일 뿐. 같은 세계를 이어 쓰고, 다른 사람이 쓰고, 롤플레이나 게임으로 만들 수 있음.
출처 Vaniloom 내부 시스템 문서(데이터 구조와 기능 목록, 5.25 업데이트 포함).
평가 · 캐릭터 일관성
캐릭터 카드 기준 1–5점 인간 평가
평가 · 제한 준수
규칙 검사 + 샘플 검토
평가 · 문체
작가 평가 + 블라인드 비교
평가 · 유용성
생성 텍스트가 수정 후 남는 비율
다음 단계: 이야기에서 더 많은 형태로
출시됨
이야기
현재 핵심 기능
설계 중
롤플레이
캐릭터 에셋만 사용하는 캐릭터 카드식 대화
설계 중
게임
플러그인이 있는 캐릭터 카드: 진행 바, 수치, 미니맵
출처 Vaniloom 내부 회고 문서(2026-04-25). 세 형태가 같은 에셋을 공유하는 것이 콘텐츠 모델의 핵심.
07 · 지표
리포지셔닝의 성공을 어떻게 판단하나
북극성 지표
주간 게시 작품 수
'생성'이 아니라 '게시': 작가가 자기 이름을 걸 의향이 있다는 뜻
현재 기준값(2026.4): 일간 활성 10–30 · 7일 리텐션 <15% · 방문→가입 ≈0.4%
현재 시스템에 이미 행동 이벤트 로그가 있어, 새 파이프라인 없이 일간 활성·리텐션·퍼널을 측정할 수 있음.
작가
- 주간 활성 작가 수
- 작가당 주간 작품 수
- The Itch 참여율
독자
- 공유 카드로 인한 유입
- 독자 2주 차 리텐션
- 독자당 읽기·상호작용
생태계
- 후원받는 작가 비율
- 작가가 되는 독자 비율
- 작가 30일 리텐션
창작 퍼널
창작 도구 열기
첫 노드 완성
작품 완성
게시
외부 공유
예시막대 너비는 실제 데이터가 아님. 기준값은 검증 단계에서 확보.
가드레일: 올바른 성장
작가 결정 비율
작가가 설정·수정한 노드 ÷ 전체 노드. '작품이 작가의 것'인지 직접 측정
AI 텍스트 수정률
작가가 고치거나 다시 쓴 AI 문단의 비율
콘텐츠 안전
신고·차단된 작품 비율. 커뮤니티의 신뢰가 전부
08 · 검증 계획
위험도가 높은 가설부터 검증
1단계 · 정성
심층 인터뷰
북미 팬 작가 6–8명. 기존 사용자, 공식 Discord, r/vaniloom에서 먼저 모집하고 AI를 거부하는 작가도 포함
검증 인사이트 01, 02
통과 기준 대부분이 '빨리 쓰기'보다 재미나 소유감을 우선
통과 기준 대부분이 '빨리 쓰기'보다 재미나 소유감을 우선
2단계 · 프로토타입
사용성 테스트
같은 프롬프트를 노드형과 빈 입력창으로 각각 작성
검증 인사이트 02, 두 모드
통과 기준 노드형의 재미·소유감이 더 높고 완성률은 크게 낮지 않음
통과 기준 노드형의 재미·소유감이 더 높고 완성률은 크게 낮지 않음
3단계 · 베타
Discord 베타
마이너 커플링 중심 서버 1–2곳, 경력 1–5년 작가를 우선 모집
검증 인사이트 03, 북극성 기준값
통과 기준 꾸준히 돌아오는 그룹이 생기고, 공유 카드로 신규 유입
통과 기준 꾸준히 돌아오는 그룹이 생기고, 공유 카드로 신규 유입
신규 작가를 우선하는 이유 [1] 5.1.3절: 집필 경력별 Q41·Q43의 카이제곱·Mann-Whitney 검정에서 경력 1–5년 작가의 AI 수용도가 유의하게 높음(예: Q43, χ²(7)=17.581, p=0.014). 처리 논문 결과를 인용, 재계산하지 않음.
09 · 리스크
리스크
'AI = 표절'
노드로 결정을 보이게 하고, 작품 페이지에 결정 기록과 AI 사용을 표시, 커뮤니티 작품으로 학습하지 않음
커뮤니티 규범
북미 팬은 상업화와 AI 대필을 싫어함: 후원은 자체 플랫폼에만, 메시지는 '더 재밌게'뿐
콘텐츠 안전
등급·태그, 연령 확인, 생성 단계와 게시 단계의 이중 검토
저작권
2차 창작 커뮤니티로 포지셔닝, 팬덤 규범 준수, 명확한 삭제 요청 절차
콜드 스타트
한두 개의 마이너 팬덤에서 먼저 필수 도구가 된 뒤 확장
모델 비용
구조화된 입출력으로 낭비를 줄이고, 빠른 모드는 경량 모델 사용
10 · 회고
이 프로젝트가 가르쳐 준 것
01
말하는 것 ≠ 원하는 것
'더 많은 콘텐츠'는 표면이고, 진짜 동기는 쓰는 즐거움과 인정받는 것
02
차별점은 모델이 아니다
특정 사람들을 위해 설계한 흐름, 데이터 구조, 커뮤니티에서 나온다
03
다시 한다면
가설과 검증 방법을 더 일찍 적고, 가벼운 인터뷰부터 시작하겠다
더 넓게 보기
AI가 만드는 정서적 거리감은 팬픽만의 문제가 아니다
게임에서 AI 팀원을 만나면 경쟁하는 재미가 줄고, 가상 연인과 오래 대화하면 흥미를 잃습니다. 실제 사람과 대화하는 경험을 주지 못하기 때문이죠. 또, AI가 쓴 글이라는 걸 알면 읽고 싶지 않아집니다. 모두 같은 이유입니다. 많은 경험의 가치는 "상대편에 사람이 있다"는 데서 나옵니다.
대가
시간이 한정되어 있기에 정성이 의미를 가짐
선택
거절할 수 있기에 수락이 의미 있음
이해관계
양쪽 모두 걸린 것이 있음
인정받음
다른 마음이 나를 알아줌
연구 2023년 듀크대 실험: 같은 AI 그림에 "인간 창작"과 "AI 창작" 라벨을 무작위로 붙였을 때, 인간 라벨 작품이 더 높게 평가됨. 이야기와 노력에 대한 인식이 차이에 영향. [10]
나의 디자인 원칙AI를 더 사람처럼 만들지 말고, 사람을 다시 드러내라:01AI는 작가가 아니라 펜02노력을 보이게03사람을 대체하지 말고 연결04결과가 필요한 상황과 관계가 필요한 상황을 구분05사실감보다 투명성
크레딧
부록(설문, 인터뷰 가이드, 데이터 출처, 참고 문헌)은 영어로 제공됩니다.
Appendix A · Survey
Fan writer and reader survey (English and Chinese)
Sample
50+ responses; North America first, China for comparison
Channels
Fandom Discord servers, Tumblr, r/FanFiction; LOFTER and Xiaohongshu
Length
About 5 minutes, 13 questions; options match the academic survey so results compare
Q1In fandom, you mostly: read / write / both
Q2How long have you read or written fic: under 1 year / 1–5 / 6–10 / 10+
Q3Where do you read or post (all that apply): AO3 / Tumblr / Discord / Wattpad / LOFTER / Weibo / Xiaohongshu / other
Q4Why do you write fic (all that apply): explore characters / non-canon pairings / expand the world / practice / connect with fans / other
Q5What's your favorite part of writing? (open)
Q6Where do you get stuck most (all that apply): starting / moving the plot / keeping characters in character / prose / finishing
Q7Have you used AI to help you write: often / sometimes / tried it and stopped / never
Q8Which AI uses are OK with you (all that apply): ideas / organizing worldbuilding / outlining / continuing a passage / editing / writing the whole thing
Q9If you choose the characters, the relationship and where it goes, and AI only fills in the prose, would you post it under your name? (1–5)
Q10As a reader, when would you still read a fic that used AI (all that apply): clearly labeled / the author led / it's good enough / never
Q11Where do you usually share fic? (all that apply)
Q12How would you support a writer you love (all that apply): comments / recs and reblogs / tips / commissions / buying zines or merch / money shouldn't be part of fandom
Q13What's your biggest worry about AI in fan fiction? (open)
Appendix B · Interview guide (30–45 min)
Interview guide (30–45 min)
| Topic | Questions |
|---|---|
| Habits | How did your last fic start? What happened between the idea and posting it? Which part was the most fun, and where did you almost give up? |
| Motivation | Why do you write fic? Would you still write if nobody read it? |
| AI | Where in the process do you use it? When does it stop feeling like your work? |
| Concept test | Look at the node-based prototype. First reaction? Whose story is it if you write it this way? |
| Community | What response do you hope for after posting? Have you ever supported a writer? How? |
Appendix C · Data sources and methods
Where every number comes from, and how it was handled
The data falls into four types: Surveyresults from a peer-reviewed paper; Platformofficial sites and announcements; Pressnews and industry reporting; Internalthe team's internal review; Qualitative / illustrativemy analysis or a sketch, not measured data. Our own survey and interviews are still running, so there is no first-hand data here yet.
| Data | Type | Source and original scope | Method | Limits |
|---|---|---|---|---|
| Motivations, AI acceptance, attitudes, concerns, transparency (Findings 01–04, insights, summary) | Survey | [1] Alfassi et al., IJHCI 2026. Online survey, May–July 2024; 489 raw responses, 332 removed as likely bots, 157 valid (90 writers, 67 readers) | Shares and counts as reported; recalculated as count ÷ question sample where needed, to one decimal or a whole number | Convenience sample; 63% North America, 23% Asia; 74% English as first language; sample sizes vary by question (72–157) |
| New vs experienced writers | Survey | [1] Section 5.1.3, chi-square and Mann-Whitney tests | Significance cited directly | Correlation, not causation |
| Data model before and after, event tracking | Internal | Vaniloom internal system documentation (data model and feature list) | Structure summarized only | Security and implementation details left out |
| Version-one metrics, diagnosis, technical design, GaGaDuck, competitor list | Internal | Vaniloom internal review (2026-04-25) | Quoted as written | Team-reported, as of April 2026; later changes not included |
| AO3 users, works, fandoms | Platform | [2] AO3 homepage live stats: 11,140,000 users, 17,880,000 works, 79,270 fandoms | Rounded to millions | Registered, not active, users |
| 1M+ Chinese works on AO3 | Platform | [2] OTW post, October 2025 | Quoted | — |
| AO3 gender mix | Survey | [3] Rouse & Stanfill, 2022 AO3 user survey | Quoted | Recruited via Twitter, Reddit and Tumblr; not random |
| LOFTER size and age | Platform | [5] Company profile: 150M+ registered users, 13M creators; 2020 report citing third-party data: 88% under 25 | Quoted | Self-reported and dated; no reliable gender data |
| Character.AI 20M monthly users | Press | [9] PYMNTS, reporting company figures | Quoted | Self-reported, not audited |
| Wattpad ~94M | Press | [9] TechCrunch correction: total community size; monthly actives not disclosed | Labeled as community size | Monthly-user figures online are unreliable; not used |
| Ko-fi and Patreon fees | Platform | [9] Ko-fi official page; reporting on Patreon's August 2025 pricing | Platform fees only | Excludes payment processing |
| LOFTER case, 227 incident, Jinjiang policy | Press | [4] [6] multiple outlets | Dates cross-checked; ranges where reports differ | Second-hand accounts |
| Fandom history timeline | Literature | [7] [8] scholarship, archives, encyclopedias | Placed by year | "About 200 sequels" is one scholar's count |
| Competitive map, platform roles, "0 platforms" | Qualitative | Based on how each product works | — | A judgment, not a measurement |
| Funnel widths | Illustrative | — | Shows structure only | Not real data |
References
[1] Alfassi, R., Cooper, A., Mitchell, Z., Calabro, M., Shaer, O., & Mokryn, O. (2026). Fanfiction in the Age of AI: Community Perspectives on Creativity, Authenticity and Adoption. International Journal of Human-Computer Interaction, 42(5), 3062–3094. arXiv:2506.18706
[2] Archive of Our Own homepage stats (2026); AO3 News: 11 Million Users (2026-06-19), non-commercialization policy (2025-06-28), AI and data scraping post; OTW membership drive (2025-10).
[3] Rouse, L., & Stanfill, M. Over*Flow: Fan Demographics on Archive of Our Own. Flow Journal.
[4] LOFTER AI controversy coverage: IT Home / iFeng Tech (2023-03-07), Gamersky (2023-03-08), Huxiu (2023-03-13), Lanjinger (2023-03-15), Jiemian.
[5] LOFTER company profile (Digitaling); LOFTER user interest report (2020); LOFTER 2020 annual showcase and RISING program.
[6] China Writers Network, "AI enters web fiction" (2025-02-26); Li, M. Digital Fandoms and the 227 Incident. The China Quarterly, 2025; Fanlore: 227 Incident.
[7] Jenkins, H. (1992). Textual Poachers. Routledge; Hellekson, K. (2009). A Fannish Field of Value: Online Fan Gift Culture. Cinema Journal, 48(4); Transformative Works and Cultures papers on FanLib and the gift economy.
[8] Zhang Lei, "The Great Tradition: Dream of the Red Chamber and Late Qing Fiction," Academic Monthly, 2019(9); Rmzxw (2019-12-05); Fanlore: Spockanalia, Discord, Ko-Fi; CSU Fullerton archives; Wikipedia: Doujinshi, Danmei.
[9] PYMNTS (Character.AI); Gizmodo (Sudowrite, 2023); Jason Sanford, Genre Grapevine (2023); TechCrunch (Wattpad); Ko-fi official page; Patreon 2025 pricing coverage; Ellipsus (AO3 generative AI tags).
[10] Bellaiche, L., et al. (2023). Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cognitive Research: Principles and Implications, 8, 42.
AIプロダクト · プロダクト戦略 · 北米市場 · 2026
Vaniloom
AI二次創作プラットフォーム · プロダクトの再定義
初期段階で成長が止まったAI二次創作プロダクト。誰のためのものか、何であるべきか、そしてこのプロダクトで書く体験はどうあるべきかを、改めて考え直しました。
このページの内容はすべて、プロジェクトで私が担当した仕事です。調査とデータの公開はチームの許可を得ています。
Jingwen Lijingwenli.com/vaniloom
00 · 概要
4つの数字で見る再定義
二次創作は人間の創作の場
92%
調査に答えたファンの読者・書き手が同意
AIのアイデア vs AIの代筆
65% vs 10%
書き手の受け入れ度は6倍以上の差
AI使用を知ったあと
58%
が騙されたと感じた
北米のファン向けプラットフォーム
0
創作・交流・書き手への支援を一か所で満たすもの
出典 前の3項目：[1] 学術調査。92% = Q48_7、145/157；65% = Q42、47/72；10% = Q41、9/90；58% = Q21、90/155。4つ目：発見07のプラットフォーム分析（定性的判断）。処理 論文の報告値をそのまま使用、加重なし。65%と10%は別の設問のため並べて比較するのみで、合算はしない。
5つのステップ
課題
ユーザーの誤解
「もっとコンテンツが欲しい」と誤解。登録1,222人、7日継続率15%未満
本質
作品は贈り物
時間と手間がかかっているから価値がある。ワンクリック生成は偽物の贈り物
決定
書き手が主役
ノード型創作 + コミュニティ。生成能力でChatGPTと競わない
市場
北米から
AO3、Discord、Ko‑fiの間の空白を埋める
指標
週間投稿数
「書き手の決定比率」をガードレールにし、AI代筆型の成長を防ぐ
01 · 背景
Vaniloomとは
メインストリームでは満たされないニッチな好みを持つ読者と書き手のための、AI二次創作プラットフォームです。マイナーなカップリング、小さなジャンル、誰も書いていない設定など。基盤のFicQuillは、物語をキャラクター、お約束、設定、展開といった再利用できる「素材」に分解します。
誰が
二次創作の読者と書き手。主に若い女性で、マイナージャンルやカップリングが好き
いつ
思いついた話を書き切れないとき、読みたいカップリングを誰も書いていないとき
いま使っているもの
AO3で読み書きし、Tumblr・Discordで話し、汎用AIで文章を生成。すべてバラバラ
プロジェクトの歩み
2024.6
GaGaDuck 始動
中国の女性向けの前作
2024.8
2週間で登録2,400人
招待コードで双方に1日無料
2025.5
Vaniloom チーム結成
北米市場へ
2025.9
MVP 公開
Redditで初期集客
2025.12
出資者が撤退
プロダクトチーム解散、ゆっくり保守
2026.9
振り返りと再定義
このケースの出発点
2026.5〜6
予定：有料化 + 新コンテンツモデル
収益モデルの検証
出典：Vaniloom 社内振り返り資料（2026-04-25）
02 · 課題の定義
初版が止まった理由：4つの症状と4つの原因
初版の実データ · 2026年4月25日時点
登録ユーザー
1,222
2025年9月の公開以来
日間アクティブ
10〜30
最近の日間アクティブ
7日継続率
<15%
1週間後に戻った割合
閲覧→登録
≈0.4%
Redditのサンプル投稿で集客
Kファクター
≈1
11月以降、宣伝なしでも安定
出典 Vaniloom 社内振り返り資料（2026-04-25）、チーム自己申告。読み解き 集客（0.4%）も継続（<15%）も弱いが、宣伝ゼロでもKファクターは1前後を保っている：残った人が新しい人を連れてくる。少数の熱心なユーザーはいるが、より多くの人を引き留められていない。
チーム自身が挙げた3つの課題
1. 文章の質：キャラクターを保つこと（キャラ崩壊の防止）が妄想を満たす体験の決め手。キャラがずれた瞬間、世界が壊れる。2. コミュニティとUGC：新しい作品が増え続けるかが継続率を左右する。3. 操作性とプロダクトの形。
症状原因
プロダクトを成人向けの客寄せと見なした
過激度レベルとkinkタグが物語の中心項目で、LPの改訂案の見出しは「Personalize YOUR Erotic Story」
二次創作の誤解
二次創作の核はキャラクターと関係性の再創造
成人向けはジャンルのひとつにすぎず、人が来る理由ではない
一度で「良い作品」を生成しようとした
「設定を入力すれば、AIがすぐ物語に」
ニーズの誤解
求められているのは完成品ではなく、書く楽しさ
一度きりの完成品は読み終えれば終わり。書く過程こそが人を呼び戻す
他のAI執筆ツールと同じに見えた
ChatGPTではなく使う理由がない
差別化の欠如
生成品質で競争した
それはモデル企業の得意分野
ファンはAI執筆を盗作と見なす
コミュニティが最初から拒否
コミュニティの反発
「一行入力で完成品」が書き手を見えなくした
贈与経済では偽物の贈り物に映る
根拠：Vaniloom 社内振り返り資料（2026-04-25）と03章のリサーチ。
03 · リサーチ
6つの方法：「二次創作とは何か」から「北米に何が欠けているか」まで
文献調査
ファン文化の歴史と理論：Jenkins、Hellekson の贈与経済、『紅楼夢』続書、コミケ
完了
学術調査
IJHCI 2026 のファン調査：157人、うち書き手90人
完了
プラットフォームのデータ・規約
AO3、LOFTER、晋江の公開数値とAI規約
完了
事例・競合
LOFTERのAI騒動、FanLib、Sudowrite、Character.AI
完了
独自アンケート
英語・中国語。北米が主なサンプル、中国は比較対象
進行中
インタビュー
書き手6〜8人、コンセプトテストを含む
進行中
背景調査 · 二次創作はどこから来たのか
プラットフォームは変わり続けても、二次創作を書く理由は変わらない
問い 二次創作は何度も媒体を変えてきた。AIは次の媒体にすぎない。一度も変わらなかったニーズは何か。それがAIプロダクトの破ってはいけないものだ。
方法 中・日・英・米の7つの時点を4つの不変項の候補と照らし合わせ、● 成立、◐ 一部成立、○ 不成立でコード化した。
1796中国紅楼夢続書
1885日本硯友社
1893英国ホームズ
1967米国Spockanalia
1975日本コミケ
2003中国晋江
2009米国AO3
媒体
写本・版本
同人雑誌
新聞・雑誌
郵送ZINE
即売会
文学サイト
アーカイブ
権利者ではなく読者が始める
●
●
●
●
●
●
●
原作キャラと関係性が中心
●
○
●
●
●
◐
●
ファンのあいだで流通
◐
●
◐
●
●
◐
●
見返りは原稿料でなく評価
◐
●
●
●
◐
◐
●
コードは私の定性的判断で、根拠は下の各時点の説明にある。
各時点の根拠
1796 · 『紅楼夢』の続書は約200種、多くが悲劇を書き換え。書坊が刊行・販売し、筆名が多い1885 · 硯友社が『我楽多文庫』を自費出版。創作文学だが「同人」という言葉の由来1893 · ホームズの「死」に読者が抗議しパスティーシュを書く。1903年にドイルが復活させた1967 · 女性のスタートレックファンが編集したSpockanalia、郵送で流通、手紙とZINEの交換1975 · 第1回コミケ、参加者の約8割が女性、同人誌はおおむね原価で頒布2003 · 晋江は創作の恋愛・BLが中心で二次創作は一分類。のちに有料話2009 · AO3はファンのボランティアによる非営利運営、見返りはkudosとコメントのみ
結論 「読者が始める」は7つすべてで成り立つ、最も安定した不変項。「キャラ中心」と「ファンのあいだで流通」はおおむね成り立つ。「見返りは評価」は有料の Web 小説サイトで揺らぎ、これが中米の違いの源になる（発見 06）。AIプロダクトにとって：媒体は変えていいが、ユーザーの代わりに始めない、キャラを壊さない、作品をファンに届ける、収益は「お返し」で。
出典 紅楼夢続書：[8] 張蕾（2019）、人民政協網（約200種は趙建忠の集計）；同人誌・コミケ：[8] Wikipedia、萌娘百科、硯友社1885年の雑誌；ホームズ：Know Your Meme など；Spockanalia：[8] CSU Fullerton アーカイブ；Textual Poachers：[7]；晋江：[8]；AO3：[2]。処理 年に比例して配置。
不変項から設計へ · どれも検証すべき仮説
中国・日本・英国・米国の二次創作史からまとめた仮説であり、結論ではない。それぞれの根拠、プロダクトへの意味、後半のどの調査で検証するかを記した。
動機歴史の根拠成り立つなら、プロダクトにとっての意味検証方法
01欠落物語はまだ終わっていない
『紅楼夢』の続書は約200種、多くが悲劇を書き換えた。1893年のホームズの「死」に読者が抗議し、1903年にドイルが復活させた。「読みたいのに誰も書いていない」空白（マイナーCP、AU、if）から書き始められるようにする。発見 01：原作外のCP・関係を書く書き手の割合02キャラへの忠実さキャラが「合っているか」が大事
ファンの間で「キャラ崩壊（OOC）」は重い批判。Jenkinsはファンを能動的な再創作者と捉えた。AIの第一の役割は文章力ではなくキャラの一貫性。キャラはプロンプトではなく構造化されたノードとして持つ。発見 01「キャラを探る」動機、社内振り返りの第一の課題「キャラの一貫性」03同好わかる人のために書く
「同人」は志を同じくする人。Spockanalia（1967）もコミケ（1975）もファン自身が作った流通の場。書き上げた作品が「わかる人」に届く道筋：CPごとの小さなコミュニティ、共有カード、Discordでの立ち上げ。発見 07：分散したプラットフォーム、2回目の共有・流入指標04贈り物作品は贈り物
Hellekson の贈与経済。FanLib は商業化を図り2008年にファンの反発で終了、AO3は非営利を貫く。ワンクリックの完成品は「手間をかけていない」贈り物になるので、書き手の判断を見えるようにし、読者の応援は「お返し」として、読むことに有料の壁は設けない。発見 03・04：AIへの態度と本物らしさへの懸念ここから導く設計原則（検証予定）この4つが成り立つなら、二次創作の価値は出来上がった文章ではなく注いだ過程にある。だからVaniloomは生成の上手さで競わず、書くこと自体を楽しくし、その手間を見えるようにすることで競う。
発見 01 · 書き手はなぜ書くのか
原動力はキャラクターと関係性であって、量ではない
二次創作を書く理由（複数回答、n=90）
出典 [1] Q32、書き手のみ（n=90）。回答数：78 / 69 / 55 / 55 / 51 / 39。処理 割合 = 回答数 ÷ 90、小数点以下1桁。複数回答のため合計は100%を超える。
示唆上位の理由はすべて「過程」です。キャラクターを掘り下げ、カップリングを組み、世界観を広げる。VaniloomのキャラクターやカップリングやAUのノードにそのまま対応します。AIがこれを代わりにやれば、楽しさがなくなります。
発見 02 · AIはどこまで許されるか
「代わりに書く」に近いほど、受け入れられない
書き手が受け入れられるAIの使い方
65%話のアイデア
36%推敲・校正
31%プロット作り
10%話をまるごと生成
0
50%
100%
出典 [1] アイデア・推敲・プロット：Q42（n=72）。まるごと生成：Q41（n=90、賛成9人）。処理 整数に丸めた。2つの設問はサンプルと聞き方が違うため、傾向を示すために同じ軸に置いただけで、ひとつの順位ではない。
書き手から見たAIの役割（n=90）
出典 [1] Q39。回答数：36 / 25 / 15 / 5。処理 論文の報告値を使用。「競争相手」は論文では「17%超」とあるが、15/90 = 16.7% のため計算値を使用。
示唆AIはアイデアと構造の段階にとどめるべきです。書くことと決めることは書き手のもの。ノード型の設計と「書き手の決定比率」というガードレールの根拠になります。
発見 03 · ファンはAIをどう見ているか
反対は多いが、約半数は「使い方次第」
1マス ≈ 回答者の1%（n=156）
その他：わからない 3.9%、楽しみ 1.3% を含む。反対者の83.6%が書き手。
出典 [1] Q44（n=156）。回答数：反対67、慎重41、使い方次第38、わからない6、楽しみ2。処理 100マスに丸めた（43 + 26 + 24 + 7）。報告された人数の合計は154人で、未報告の2人は「その他」に含めた。
示唆紫のマスが約半分。この人たちはAIがどう使われるかを見ています。反対者を説得する必要はなく、デザインでこの半分の信頼を得ればよいのです。
発見 04 · 懸念と譲れない一線
懸念の中心は本物らしさ、透明性は最低条件
主な懸念（n=156）
出典 [1] Q51・Q36 の自由回答、論文著者がコーディング。処理 論文の報告値。1つの回答が複数の項目に入ることがある。
AI使用は明示すべき
86%
AI作品と知ると興味が下がる
66%
知ったあと騙されたと感じた
58%
AIでファン同士の交流に悪影響
39%
出典 [1] 86% = Q48_2、135/157；66% = Q22、103/156；58% = Q21、90/155；39% = Q29、40/103（回答した103人が母数）。処理 報告値。39%は38.8%を四捨五入。
示唆不満の中心は「誰が書いたのかわからない」ことです。だから透明性は機能ではなく前提条件です。01書き手の決定の記録を見せる02AIの関与度を表示する03コミュニティの作品でモデルを学習させない
発見 05 · 中国のファン文化の実例
LOFTER：ひとつのAI機能がクリエイターを去らせた経緯
2021
AI物語イベント
生成品質が粗く、ユーザーはほぼネタとして楽しんだ。大きな反発はなし
2023年3月初め
AI画像ツール公開
作品が学習に使われたと疑ったクリエイターが投稿削除・退会
3月7日
運営の説明
オープンソースのデータを使用と説明し、侵害があれば1枚1万元を補償すると約束
3月8〜16日
機能停止と謝罪
機能を停止し、クリエイター保護計画を発表。AIコンテンツをオリジナル作品として投稿することを禁止
出典 [4] IT之家、游民星空、虎嗅、蓝鲸财经、界面新闻 の報道。処理 報道日をもとに整理。停止日は3月8日と10日の2説があるため期間で表記。
示唆オリジナル創作を土台とするコミュニティでは、問題はAIの能力だけではありません。クリエイターが知らされていたか、尊重されていたかが問われます。
発見 06 · 英語圏と中国語圏のファン文化
同じファン文化、違うルール
英語圏 · AO3中国語圏 · LOFTER
非営利、ボランティア運営
ユーザー1,114万、作品1,788万
プラット
フォーム
フォーム
商業プラットフォーム、NetEase傘下
登録1.5億+、クリエイター1,300万
収益化は一切禁止
有料化も投げ銭もKo‑fiのリンクも不可
お金
ギフトで特典コンテンツを解放
好きな書き手に投げ銭する文化がすでにある
AI作品は許可
生成AIタグ付き作品が5,000以上
AI規約
より厳しい
LOFTERはAIのオリジナル投稿を禁止、晋江は章のロックやランキング永久除外も
最大限の包摂、事前審査なし
レーティングと注意書きで読者が選ぶ
規制
レーティング制度なし
2020年の「227事件」以降、AO3は中国本土から閲覧不可
出典 AO3：[2]；5,000作品：[9] Ellipsus；LOFTERの規模：[5] 会社紹介（自己申告、日付なし）；晋江・227事件：[6]。限界 AO3は登録ユーザー、LOFTERは自己申告の登録数で、基準も年も異なるため直接比較はできない。
チームの中国向け前作：GaGaDuck（2024）
中国の女性向け、完全有料、登録時に1時間の無料体験。微博・小紅書のDMで約500人をWeChatグループに集め、招待コードで双方に1日無料を付ける仕組みで2週間で登録2,400人に。中国語圏のファンはお金を払い、友人を誘うというサイン。チームはその後リソース不足で解散。
出典 Vaniloom 社内振り返り資料（2026-04-25）。
結論：北米が先、中国語圏は2番目北米 · 先行AIにより寛容。ただし反商業的な規範があるため、書き手への支援は自社プラットフォームで、贈り物のように感じられる形にする必要があります。中国語圏 · 2番目投げ銭の文化がある。ただしAIとコンテンツの規制のハードルが高く、モデルが実証されてからが適切です。
発見 07 · 北米市場
北米のファンは3種類のプラットフォームを行き来している
① 創作・保存
AO3ユーザー1,114万 · 収益化不可
Wattpadコミュニティ約9,400万 · 主にオリジナル
② 交流・コミュニティ
Tumblr議論、考察、ファンアート
Discordジャンル・カップリング・キャラ別サーバー
③ 書き手への支援
Ko‑fi手数料0〜5%
Patreon新規クリエイター10%
Vaniloom ① 創作、② 共有、③ 支援をひとつの循環に
出典 AO3：[2]；Wattpadの約9,400万はコミュニティ全体の規模で、月間アクティブは非公開：[9] TechCrunch；Discordのサーバー種類：[8] Fanlore；Ko-fi・Patreonの手数料：[9]。処理 ネット上のWattpad・Tumblrの月間ユーザー数は出典ごとに大きく異なり検証できないため、使用していない。
書き手はどこで支援を受けられるか
AO3
不可
Ko‑fi
手数料0〜5%
Patreon
手数料10%
0%6%12%
作品はAO3に、支援は別の場所に。読者は移動しなければならず、書き手は2か所を管理しなければなりません。
出典 AO3の非商業ポリシー [2]；Ko-fi [9]；Patreon 2025年8月から新規クリエイター10% [9]。処理 プラットフォーム手数料のみ比較。
競合のポジション
書き手主導 ↑
↓ AI主導
ツール
コミュニティ
Sudowrite
小説向けAIツール
小説向けAIツール
AO3
AIツールなし
AIツールなし
Vaniloom
書き手主導 + コミュニティ
書き手主導 + コミュニティ
ChatGPT
汎用チャット
汎用チャット
Character.AI
キャラと会話
キャラと会話
定性的プロダクトの形に基づく判断で、測定データではない。
Character.AI
2,000万 月間ユーザー
約半数が女性、半数がZ世代以下。需要は明らかだが、ユーザーは会話しているだけで、名前を出せる作品を書いているわけではない
Sudowrite
2023 反発
長編生成機能の公開後、作家たちが強く反発。「書くことが嫌いな人のためのツール」とまで言われた
FanLib
2008 閉鎖
二次創作を商業化しようとし、コミュニティを商品扱いしたと見なされた
出典 Character.AI：会社発表、[9] PYMNTS；Sudowrite：[9] Gizmodo、Jason Sanford；FanLib：[7]。
チームが把握している直接の競合
AI物語生成：RedQuill、MySpicyVanilla、SmittenStories AIインタラクティブ小説：Character.AI、AI Dungeon、Joyland Web小説・音声：Dreame、Episode、Wattpad、Pocket FM
戦略 1 · チャネル
マイナーなカップリングやキャラ中心の小さなDiscordサーバーから始める
戦略 2 · 収益
AO3にはできない書き手支援を、支払いではなく「お返し」として設計
戦略 3 · メッセージ
「書くのをもっと楽しく」だけを伝え、「代わりに書きます」とは決して言わない
戦略 4 · 差別化
Character.AIにはないもの：自分の作品になる物語
発見 08 · ノード型AI創作ツール
ノード型AI執筆ツールは多いが、ほぼすべてがプロの制作向け
ノード、キャンバス、構造化された設定でAI執筆を組み立てるツールを10個整理した。多くはゲームスタジオ、ナラティブデザイナー、プロの作家向けで、目的はより速く、一貫したアウトプット。アマチュア向けのツールは、ノードがない（カード＋AIの続き書き）か、ノードはあってもAIがない。
図 · ツールの位置づけ（自作、定性的判断）。横軸：線形からノードグラフへ、縦軸：プロの制作からアマチュアの趣味へ。各製品の公式説明に基づき、スコアではない。
ツール構造AIの役割対象
articy:draft Xビジュアルフローチャート＋ナラティブDB台詞・バーク・プレビュー画像の生成（OpenAI連携）、オフ可ゲームスタジオのナラティブデザイナー
Arcweaveノード型分岐ナラティブエディタ生成・分類・品質チェックのAIアシスタントゲーム・インタラクティブナラティブのチーム
Charisma.aiストーリーグラフのノード作者のグラフ内で制御された生成会話ゲーム、研修、ブランド
Rivet汎用LLMノードIDEモデル・プロンプト・ロジックを実行可能なグラフにAIアプリ開発者
Flowith会話キャンバス：1ターン＝1ノード分岐・複数ノードの引用から生成知的作業、コンテンツ制作
SudowriteStory Bible（構造化設定）下書き・拡張・書き直し、AI文字数で課金小説家、脚本家
NovelcrafterCodexウィキ＋計画ビューCodexを自動でプロンプトに反映長編作家、学習コストが高い
NovelAILorebook：キーワードで発動する項目続き書き、キャラの掛け合い趣味、二次創作、ロールプレイ
AI DungeonStory Cards＋テキストアドベンチャープレイヤーの行動に応じて即興で展開趣味、ロールプレイヤー
Twineノード型インタラクティブフィクション（無料・OSS）AIなしインディー・アマチュア
出典 各製品の公式サイトとドキュメント（articy、Arcweave、Charisma、Rivet、Flowith、Sudowrite、Novelcrafter、NovelAI、AI Dungeon、Twine）。研究側：CHI 2025のノードグラフ執筆支援研究、2025年arXivのノード型マルチモーダル物語システム（試作段階）。処理 公開情報のみを整理、実機テストや採点はしていない。
プロ向け vs アマチュア向け
プロ向け：より良いアウトプットアマチュア向け：創作の楽しさ
目的より速く一貫して納品する書き続けたくなる、楽しく書ける
成功の基準量、速度、一貫性、エンジン・出版への書き出し次の章を書きに戻るか、共有するか、反応がもらえるか
ノードの意味複雑さの管理、チームの唯一の情報源選択を遊びに。選ぶこと自体が楽しい
AIの位置時間を節約するほど良い詰まったときにアイデアだけ。代わりに書きすぎると楽しさと自分の作品という感覚が消える
導入コスト高くてもよい1分で始められる：初期値、テンプレート、ランダムなお題
アウトプットの行き先原稿、JSON、ゲームエンジンストーリーカード、SNS、読者のコメントと贈り物
収益席数・AI文字数の課金コミュニティと読者による書き手の応援
Vaniloomの選択—北極星：週あたりの投稿作品数、ガードレール：書き手の判断の割合
結論 プロ向けのノードをそのままアマチュアに渡すだけでは足りない。アマチュアは複雑さの管理ではなく「遊ぶ」ためにノードを使う。だからVaniloomはノードを減らしてファンの言葉にし、AIをノードひとつに限定し、グラフ自体を共有できるようにした。
04 · インサイト
根拠と検証すべき仮説を持つ3つのインサイト
インサイト 01
結果より過程
86.7%
の書き手がキャラクターを掘り下げるために書く
仮説 AIが代わりに書くと「自分の作品」と感じられず、投稿もせず、戻ってもこない
インサイト 02
創作は制約の中での選択
65% vs 10%
AIのアイデアを受け入れる vs まるごと生成を受け入れる
仮説 選択を目に見えるノードにすれば、空の入力欄より始めやすく、書き手の貢献も見える
インサイト 03
コミュニティこそ原動力
73%
が二次創作を書き手同士の交流の場と考える
仮説 ビジネスの中心はツールのサブスクではなく、読者による書き手への支援
出典 [1] 86.7% = Q32、78/90；65% = Q42、47/72；10% = Q41、9/90；73% = Q48_4、115/157。処理 報告値。仮説は根拠からの推論で、まだ検証前（08章参照）。
05 · 決定とトレードオフ
何を選び、何をあきらめたか
ポジション
✓ ツール + プラットフォーム
ツールは入口、価値はコミュニティツールのみ / コミュニティのみ
代償：両方を同時に作るため立ち上げが重い競争軸
✓ 体験とコミュニティで競う
汎用ツールがやらないこと生成品質で競う
代償：「最強のAIライター」という分かりやすい売り文句を捨てる操作
✓ ノード型創作
書き手の決定がすべて見える空の入力欄 / 会話のみ
代償：一行生成より手順が多い導入
✓ クイック + アドバンスの2モード
段階的に表示1つのモードのみ
代償：どちらを選ぶか明確な案内が必要流通
✓ 外部に共有して呼び戻す
ファンはすでにあちこちで共有している閉じたプラットフォーム
代償：外部からの流入を追いにくい収益
✓ 読者による書き手支援（贈り物として）
贈与経済に合うツールのサブスク
代償：収益化が遅く、コミュニティの規模に左右される中心となる循環
01
創作
ツールで書くのが楽しくなる
02
共有
ストーリーカードをTumblr、Discord、X、TikTokへ
03
流入
読者が作品をたどって戻ってくる
04
支援
読者がお返しをし、新しい読者が書き始める
↺ 新しい書き手が創作を始め、循環が加速する
06 · ソリューション · 1 / 3 戦略
より多くのコンテンツではなく、より良い創作体験を
最初のバージョンは「生成量」で競っていました。プロンプトを入れると物語が出てくる形です。しかし調査からわかったのは、それがファンが書く理由ではないということでした。書き手の86.7%はキャラクターを掘り下げるために書き、AIにアイデアをもらうことは、全文を任せることよりはるかに受け入れられています（65%対10%）。生成される文章が増えても書き手は戻らず、物語はますます「自分のもの」と感じられなくなりました。
戦略：VaniloomはAIがどれだけ書けるかでは競わない。書く体験がどれだけ楽しいか、そして書き終えたあとに何が起きるかで競う。
戦略上の選択根拠やらないこと測り方
書く楽しさを高める結果より過程（インサイト01）ワンクリックの全文生成自己評価の楽しさ；書き続ける人の割合
書き手の主導権を守る書くことは制約の中の選択（インサイト02）AIが段落ごと代筆する書き手の決定比率（ガードレール）
コミュニティでループを閉じるコミュニティが燃料（インサイト03）共有できない閉じたツール再訪数；K係数1超
ノーススター指標：自分で始めた物語を書き続ける週間の書き手数。ガードレール：AI機能を加えても、書き手の決定比率は下げない。続く二つのパートはこの選択から導かれます。コア機能は書くことを楽しくし、コミュニティ機能は書き手と読み手を呼び戻します。
06 · ソリューション · 2 / 3 コア機能
プロンプト入力から、ノードで遊ぶ創作へ
このパートが答える問いは一つです。「より良い創作体験」をどうプロダクトの機能にするか。戦略から下へ分解しました。書き手が各場面で何を必要とし、どの機能で応え、どの指標で効果を確かめるか。
創作の場面ニーズ機能指標
書き始める白紙からは始めにくい素材をカードに；クイックモード最初の段落までの時間
物語を組み立てるプロンプトではなく選択をノード型入力；線をつなぐことが決定1回あたりの組み合わせ数
反応を得る面白いかすぐ知りたい数秒のアニメーションプレビュー次の段落を書くか
主導権を保つ物語は「自分のもの」であるべきAIは一つのノードだけ；見える創作の軌跡書き手の決定比率
また戻る戻ってくる理由解放される分岐とバッジ7日後の再訪
図 · 最終形のインタラクション案（自作の図、実際の画面ではない）。テキストの断片や手描きラフをデスクにドラッグしてつなぐと、AIがすぐ数秒のアニメーションを作り、物語の状態が変わる。土台はノードの論理のまま：カード1枚がノード、線1本が書き手の判断。
アニメーションが執筆体験をどう支えるか
① 入れてから再生 · 操作に反応
素材がノードに入った後にだけアニメが流れ、空のノードは案内だけを表示。自分が置いたものが場面になる体験が、白紙の敷居を下げる。
検証：最初の投入後に次の段落を書き続けるか② プレビューだけ、代筆しない
数秒の動くコマは場面を「見せる」だけで、完成した文章は作らない。文章は書き手が書くので、作品の帰属感と判断の比率が保たれる。
検証：書き手の判断比率、AI 補完の書き直し率③ 状態が連動 · 組み合わせに結果
プレビュー後に関係値が上がり、章マップが点灯し、新しい分岐が解放。ゲームのような即時の報酬が、もう一つ組み合わせを試させる。
検証：1 セッションあたりの組み合わせ数、再訪率これらは検証前の設計仮説であり、リリース済みの結果ではありません。
書く過程をゲームに · 4つの仕組み
01 · 集める
素材はカード
一文、ラフ、キャラをカードとして保存して集める。全体を先に決めなくていい。
「欠落」に対応：読みたい空白から始める02 · 組み合わせる
線 = 判断
キャラ、お約束、ラフをつなぐ。組み合わせること自体が創作で、選択はデスクに残る。
「キャラへの忠実さ」に対応：キャラはカードなので崩れない03 · 即時フィードバック
数秒で絵になる
つなぐたびにAIが短いアニメや補完の段落を返し、組み合わせの面白さがすぐわかる。
「楽しさは過程」に対応：速いフィードバック、小さく頻繁なごほうび04 · 解放
新しい分岐と実績
関係値の変化で新しい分岐が開き、章を書き終えたらデスクをカードにして共有できる。
「同好」と「贈り物」に対応：作品が創作の軌跡とともに見られるまだ設計中 · どの「変換」が本当に書く楽しさを生むのか
上の図は方向性にすぎない。ユーザーが何を入れ、AIが何を返すかはまだ決まっておらず、テストで答えを出す必要がある。候補をいくつかの「変換」に分け、ひとつずつ検証する。
変換（入力 → 出力）仮説検証方法見る指標
一文 → 3秒の動くコマ絵が見えると続きを書きたくなるプロトタイプでA/B：プレビューの有無次の段落を書くか
手描きラフ → 情景描写描くほうが書くより始めやすい書き手6–8人：先に描く vs 書くだけ書き始めるまでの時間、楽しさの自己評価
キャラカード＋お約束 → 書き出し3案「選ぶ」は白紙より楽しい選択肢グループ vs 白紙グループ書き手の判断の割合、自分の作品という感覚
線・関係の変化 → 関係値、新しい分岐ゲーム的なフィードバックが再訪を生むDiscordベータで機能のオン・オフ7日後の再訪、週あたりの投稿数
書いた段落 → 共有カード見てもらえるとまた書くワンタップのカードの有無共有率、外部からの流入
一文 → AIが全部書く（対照群）楽しさと自分の作品という感覚が最も低いベースライン上の各グループとの比較
残す基準 楽しさの自己評価と「書き続ける」割合を上げ、かつ書き手の判断の割合を下げない変換だけを残す。出力が増えるだけで書き手の関与が減る変換はやらない。
設計の考え方 · ノードをこう設計した理由
設計考え方根拠
設定ひとつ = ノードひとつ
キャラ、CP、AU、お約束、地雷は、もともとファンのタグの言葉。新しい概念を覚える必要はなく、ノードを見れば何を入れるか分かる。
発見 06 · タグ文化AIはノードひとつだけ
書き手はAIのアイデア出しは受け入れるが、代筆は受け入れない。AIを「段落の補完」ノードひとつに限定し、何を読みどこへつなぐかは書き手の線が決める。
発見 02 · 65% vs 10%線 = 書き手の判断
楽しさはキャラと関係を探る過程にある。線をつなぐ、お約束を替える、設定を外すこと自体が遊びで、すべての選択がグラフに残る。
発見 01 · 86.7%分岐と巻き戻し
一度で良い作品を書くことが目的ではない。どの段階からでも新しい分岐を作ったり、書き直したりできる。
02 · ニーズの誤読ノード = データ構造
キャラ・関係・出来事のノードは世界観アセット（ノードとエッジ）にそのまま対応し、作品をまたいで再利用でき、キャラ崩壊を防ぐ構造化入力にもなる。
AIとデータ設計判断の過程が見える
懸念の中心は「誰が書いたか分からない」こと。グラフは書き手が何を決めたかを示し、作品ページに創作の軌跡として表示できる。
発見 04 · 透明性段階 1 · 現在過渡期
クイックモード
思いつきを一行で記録して、すぐに始める
→
段階 2 · 現在過渡期
アドバンスモード
設定をフォームの項目として展開：プロンプト、キャラクター、AU、地雷、モデルと記憶
→
最終形 · 開発中目標
創作デスク
土台はノードの論理、表面は遊べるデスク：素材をドラッグ、つなぐ、即時アニメ、分岐を解放
創作デスクが最終形だが、開発にはもっと時間がかかる。クイックモードとアドバンスモードは途中の過渡的な形で、まずシンプルな形で公開してユーザーの反応を早く集め、本当に必要なノードと接続を確かめる。
原則 01
創作が最優先
ツールはいつも一手で届く
原則 02
段階的に開く
必要なときだけ表示する
原則 03
明快な階層
書くときはNotion、読むときはMediumのように
原則 04
即時フィードバック
生成・保存・公開の状態が常に見える
06 · ソリューション · 3 / 3 コミュニティ
「書き終わり」から「読まれて、続きが書かれる」へ
最初のバージョンは「文章を生成する」で終わり、完成した作品はサイト内にとどまっていました。コミュニティ機能はループを閉じ、再訪を生み出します：創作 → 共有 → 流入 → 参加 → 応援 → 再び創作。各段階に、調査で見えたユーザーの課題・設計の判断・追う指標が一つずつあります。
図 · 共有の構造（自作）。カードは各プラットフォームの実際の比率、下部の固定バーで流入。
段階ユーザーの課題設計の判断指標
01ストーリーカード
完成した作品に見せる「顔」がなく、長文はSNSで広がりにくい。
ワンタップで全文カード、またはタイトル・キャラ/CP・タグ・注意書き・一行紹介だけの「ストーリー名刺」を作成。
完成作品のうちカードを作った割合
02共有パネル
共有の手順が多く、ファン以外に見られる不安もある。
パネルには三つだけ：公開範囲、リンクをコピー、プレビュー画像を作成。まず誰が見られるかを決めてから投稿。
パネルを開く → 共有完了の転換率
03プラットフォーム別サイズ
ファンは複数のプラットフォームに分散し、サイズもばらばらで、自分で切り抜くしかない。
プラットフォーム別テンプレート：Reddit / X / Facebook 横 1200×630、Instagram 1000×1000、Pinterest 縦 1000×1500、TikTok 1000×1778。ランダムな要素を組み合わせ、文章をワンタップで画像に。
プラットフォーム別の共有比率、テンプレート利用率
04流入
画像だけが広がり、原文にたどり着けず流入が途切れる。
すべての画像の下部に Vaniloom.com のバーを固定。リンクプレビューは1200×630に統一。
外部からの訪問数、流入 → 登録の転換（基準：訪問 → 登録 約0.4%）
05参加
新規ユーザーは白紙を前に何を書けばいいか分からず、始められない。
イベント（「ホラーボックス」企画、OCリレーお題）と The Itch：毎日一行の設定を深夜0時までに。書く理由と締め切りを一緒に渡す。
イベント参加者数、初投稿率、D7リテンション（基準 <15%）
06応援
ファンは商業化を嫌うが、書き手は認められたい。
読者の応援は投げ銭やサブスクではなく「書き手への贈り物」として。読むことに有料の壁は設けない。
応援を受けた書き手の数、応援を受けた書き手の継続率
目標：一人の書き手が一人より多い新しい書き手を連れてくること（K係数 約1 → 1超）。上記は追跡計画で、2回目公開後の結果はまだ集計していません。
出典 Vaniloom 公開版のコミュニティ機能、Figma の共有パネルとプラットフォーム別サイズテンプレート、基準値は社内振り返り資料（2026-04-25）。
AIとデータ · 私が担当した物語構造
モデルが「何を読み、何を書くか」を設計する
チームはコンテンツ標準モデルを設計しました。世界観（universe）は再利用できる素材のテンプレート、物語（story）は素材から作られた作品で、グラフデータベースのように点と線で組み立てます。
素材 · universe
世界観の設定、キャラクター、関係（線）、出来事、キャラ–出来事の関係（線）。複数の物語で再利用
インスタンス · story
1人のユーザーの作品。どの素材をどう組み合わせたかと、物語自体の設定を保存
その上で物語システムは、各章の生成を循環するマルコフ過程として設計します。次の章は、長くなり続ける全文ではなく、現在の状態だけに依存します。
物語の状態
キャラの状態、進める出来事、関係、世界観と物語の設定
検索
次の章に必要なものだけを取り出す
物語の制御
世界の状態、回収すべき伏線、この章の文体と目標
ユーザー
長期の好み、物語をまたぐ記憶、今回の指示とタグ
次の章
生成後に状態を更新し、次の回へ
利点：キャラクターと設定が構造化データとして存在するためキャラの一貫性に直結し、絞り込んだ状態だけを渡すことで長編の文脈コストを下げる。
出典 Vaniloom 社内振り返り資料（2026-04-25）のコンテンツ標準モデルと物語システムの設計。
データ構造の変化 · 2026年5月25日の更新
初版 · 平らな一回きりの物語
物語テーブルひとつにすべてを保存：固定のキャラ枠A〜D（名前 + 設定）、要素、世界観、kink、過激度、モデル。物語が終われば終わりで、キャラは再利用できない。
新版 · 育っていく世界
世界観・キャラ・出来事が独立した素材になり、関係の線でつながる。物語は素材の組み合わせのひとつ。同じ世界を書き続けたり、別の人が書いたり、ロールプレイやゲームにもできる。
出典 Vaniloom 社内システム資料（データ構造と機能一覧、5.25 更新を含む）。
評価 · キャラの一貫性
キャラカードに照らして1〜5点で人が評価
評価 · 地雷の回避
ルールチェック + 抜き取り確認
評価 · 文体
書き手の評価 + ブラインド比較
評価 · 有用性
生成文が編集後に残る割合
次へ：物語から、より多くの形へ
公開中
物語
現在の中心機能
設計中
ロールプレイ
キャラ素材だけを使う、キャラカード型の対話
設計中
ゲーム
プラグイン付きキャラカード：進行バー、数値、ミニマップ
出典 Vaniloom 社内振り返り資料（2026-04-25）。3つの形が同じ素材を共有することが、コンテンツモデルの肝。
07 · 指標
再定義が成功したかをどう判断するか
ノーススター指標
週あたりの投稿作品数
「生成」ではなく「投稿」：書き手が自分の名前を出してもいいと思ったということ
現状の基準値（2026年4月）：日間アクティブ10〜30 · 7日継続率 <15% · 閲覧→登録 ≈0.4%
現行システムにはすでに行動ログがあり、新しい仕組みなしで日間アクティブ・継続率・ファネルを測定できる。
書き手
- 週間アクティブな書き手数
- 1人あたりの週間作品数
- The Itch の参加率
読者
- 共有カードからの流入
- 読者の2週目継続率
- 1人あたりの閲覧・反応
エコシステム
- 支援を受けた書き手の割合
- 書き手になった読者の割合
- 書き手の30日継続率
創作ファネル
執筆ツールを開く
最初のノードを完成
作品を完成
投稿
外部に共有
イメージ幅は実データではない。基準値は検証段階で取得。
ガードレール：正しい成長
書き手の決定比率
書き手が設定・編集したノード ÷ 全ノード。「作品が書き手のものか」を直接測る
AI文の編集率
書き手が直したり書き直したりしたAI文の割合
コンテンツの安全性
通報・ブロックされた作品の割合。コミュニティの信頼がすべて
08 · 検証計画
リスクの高い仮説から順に検証する
フェーズ1 · 定性
インタビュー
北米の書き手6〜8人。既存ユーザー、公式Discord、r/vaniloom から優先して募集し、AIを使わない書き手も加える
検証 インサイト01、02
合格基準 多くの人が「速く書く」より楽しさや自分の作品である感覚を重視
合格基準 多くの人が「速く書く」より楽しさや自分の作品である感覚を重視
フェーズ2 · プロトタイプ
ユーザビリティテスト
同じお題を、ノード型と空の入力欄でそれぞれ書いてもらう
検証 インサイト02、2つのモード
合格基準 ノード型のほうが楽しさと所有感が高く、完成率も大きく下がらない
合格基準 ノード型のほうが楽しさと所有感が高く、完成率も大きく下がらない
フェーズ3 · ベータ
Discordベータ
マイナーなカップリング中心のサーバー1〜2か所。執筆歴1〜5年の書き手を優先して募集
検証 インサイト03、ノーススターの基準値
合格基準 継続して戻ってくる層ができ、共有カードから新規が来る
合格基準 継続して戻ってくる層ができ、共有カードから新規が来る
新しい書き手を優先する理由 [1] 5.1.3節：執筆歴別にQ41・Q43をカイ二乗検定・Mann-Whitney検定した結果、執筆歴1〜5年の書き手はAIの受け入れ度が有意に高い（例：Q43、χ²(7)=17.581、p=0.014）。処理 論文の結果を引用し、再計算はしていない。
09 · リスク
リスク
「AI = 盗作」
ノードで決定を可視化し、作品ページに決定の記録とAIの使用を表示。コミュニティの作品で学習しない
コミュニティの規範
北米のファンは商業化とAI代筆を嫌う：支援は自社プラットフォームのみ、メッセージは「もっと楽しく」だけ
コンテンツの安全性
レーティングとタグ、年齢確認、生成時と投稿時の二重チェック
著作権
二次創作コミュニティとして位置づけ、ファンの慣習を守り、削除依頼の手順を明確に
立ち上げ
まず1〜2のマイナージャンルで欠かせない存在になり、そこから広げる
モデルのコスト
構造化された入出力で無駄な生成を減らし、クイックモードは軽量モデルを使う
10 · 振り返り
このプロジェクトから学んだこと
01
言うこと ≠ 求めること
「もっとコンテンツを」は表面で、本当の動機は書く楽しさと、見てもらえること
02
差別化はモデルではない
特定の人たちのために設計した流れ、データ構造、コミュニティから生まれる
03
もう一度やるなら
仮説と検証方法をもっと早く書き出し、まず軽いインタビューから始める
さらに広く
AIが生む心の距離は、二次創作だけの問題ではない
ゲームでAIの味方に出会うと競う楽しさが薄れ、バーチャルな恋人と話し続けると飽きてしまう。生身の人と話す体験にはならないからだ。そして、AIが書いた文章だと知ると読む気がなくなる。理由はどれも同じです。多くの体験の価値は「向こうに人がいる」ことから生まれます。
代償
時間に限りがあるから、手間に意味がある
選択
断れるからこそ、受け入れに重みがある
賭け
双方に失うものがある
わかってもらえる
別の心に理解され、孤独でなくなる
研究 2023年のデューク大学の実験：同じAI作品に「人間作」「AI作」のラベルをランダムに付けると、人間ラベルの作品が高く評価された。物語性と感じられる手間が差に影響。[10]
私のデザイン原則AIをより人間らしくするのではなく、人を再び見えるようにする：01AIは作者ではなくペン02手間を見える化03人を置き換えずにつなぐ04「結果が欲しい場面」と「関係が欲しい場面」を分ける05リアルさより透明性
クレジット
付録（アンケート、インタビューガイド、データ出典、参考文献）は英語で掲載しています。
Appendix A · Survey
Fan writer and reader survey (English and Chinese)
Sample
50+ responses; North America first, China for comparison
Channels
Fandom Discord servers, Tumblr, r/FanFiction; LOFTER and Xiaohongshu
Length
About 5 minutes, 13 questions; options match the academic survey so results compare
Q1In fandom, you mostly: read / write / both
Q2How long have you read or written fic: under 1 year / 1–5 / 6–10 / 10+
Q3Where do you read or post (all that apply): AO3 / Tumblr / Discord / Wattpad / LOFTER / Weibo / Xiaohongshu / other
Q4Why do you write fic (all that apply): explore characters / non-canon pairings / expand the world / practice / connect with fans / other
Q5What's your favorite part of writing? (open)
Q6Where do you get stuck most (all that apply): starting / moving the plot / keeping characters in character / prose / finishing
Q7Have you used AI to help you write: often / sometimes / tried it and stopped / never
Q8Which AI uses are OK with you (all that apply): ideas / organizing worldbuilding / outlining / continuing a passage / editing / writing the whole thing
Q9If you choose the characters, the relationship and where it goes, and AI only fills in the prose, would you post it under your name? (1–5)
Q10As a reader, when would you still read a fic that used AI (all that apply): clearly labeled / the author led / it's good enough / never
Q11Where do you usually share fic? (all that apply)
Q12How would you support a writer you love (all that apply): comments / recs and reblogs / tips / commissions / buying zines or merch / money shouldn't be part of fandom
Q13What's your biggest worry about AI in fan fiction? (open)
Appendix B · Interview guide (30–45 min)
Interview guide (30–45 min)
| Topic | Questions |
|---|---|
| Habits | How did your last fic start? What happened between the idea and posting it? Which part was the most fun, and where did you almost give up? |
| Motivation | Why do you write fic? Would you still write if nobody read it? |
| AI | Where in the process do you use it? When does it stop feeling like your work? |
| Concept test | Look at the node-based prototype. First reaction? Whose story is it if you write it this way? |
| Community | What response do you hope for after posting? Have you ever supported a writer? How? |
Appendix C · Data sources and methods
Where every number comes from, and how it was handled
The data falls into four types: Surveyresults from a peer-reviewed paper; Platformofficial sites and announcements; Pressnews and industry reporting; Internalthe team's internal review; Qualitative / illustrativemy analysis or a sketch, not measured data. Our own survey and interviews are still running, so there is no first-hand data here yet.
| Data | Type | Source and original scope | Method | Limits |
|---|---|---|---|---|
| Motivations, AI acceptance, attitudes, concerns, transparency (Findings 01–04, insights, summary) | Survey | [1] Alfassi et al., IJHCI 2026. Online survey, May–July 2024; 489 raw responses, 332 removed as likely bots, 157 valid (90 writers, 67 readers) | Shares and counts as reported; recalculated as count ÷ question sample where needed, to one decimal or a whole number | Convenience sample; 63% North America, 23% Asia; 74% English as first language; sample sizes vary by question (72–157) |
| New vs experienced writers | Survey | [1] Section 5.1.3, chi-square and Mann-Whitney tests | Significance cited directly | Correlation, not causation |
| Data model before and after, event tracking | Internal | Vaniloom internal system documentation (data model and feature list) | Structure summarized only | Security and implementation details left out |
| Version-one metrics, diagnosis, technical design, GaGaDuck, competitor list | Internal | Vaniloom internal review (2026-04-25) | Quoted as written | Team-reported, as of April 2026; later changes not included |
| AO3 users, works, fandoms | Platform | [2] AO3 homepage live stats: 11,140,000 users, 17,880,000 works, 79,270 fandoms | Rounded to millions | Registered, not active, users |
| 1M+ Chinese works on AO3 | Platform | [2] OTW post, October 2025 | Quoted | — |
| AO3 gender mix | Survey | [3] Rouse & Stanfill, 2022 AO3 user survey | Quoted | Recruited via Twitter, Reddit and Tumblr; not random |
| LOFTER size and age | Platform | [5] Company profile: 150M+ registered users, 13M creators; 2020 report citing third-party data: 88% under 25 | Quoted | Self-reported and dated; no reliable gender data |
| Character.AI 20M monthly users | Press | [9] PYMNTS, reporting company figures | Quoted | Self-reported, not audited |
| Wattpad ~94M | Press | [9] TechCrunch correction: total community size; monthly actives not disclosed | Labeled as community size | Monthly-user figures online are unreliable; not used |
| Ko-fi and Patreon fees | Platform | [9] Ko-fi official page; reporting on Patreon's August 2025 pricing | Platform fees only | Excludes payment processing |
| LOFTER case, 227 incident, Jinjiang policy | Press | [4] [6] multiple outlets | Dates cross-checked; ranges where reports differ | Second-hand accounts |
| Fandom history timeline | Literature | [7] [8] scholarship, archives, encyclopedias | Placed by year | "About 200 sequels" is one scholar's count |
| Competitive map, platform roles, "0 platforms" | Qualitative | Based on how each product works | — | A judgment, not a measurement |
| Funnel widths | Illustrative | — | Shows structure only | Not real data |
References
[1] Alfassi, R., Cooper, A., Mitchell, Z., Calabro, M., Shaer, O., & Mokryn, O. (2026). Fanfiction in the Age of AI: Community Perspectives on Creativity, Authenticity and Adoption. International Journal of Human-Computer Interaction, 42(5), 3062–3094. arXiv:2506.18706
[2] Archive of Our Own homepage stats (2026); AO3 News: 11 Million Users (2026-06-19), non-commercialization policy (2025-06-28), AI and data scraping post; OTW membership drive (2025-10).
[3] Rouse, L., & Stanfill, M. Over*Flow: Fan Demographics on Archive of Our Own. Flow Journal.
[4] LOFTER AI controversy coverage: IT Home / iFeng Tech (2023-03-07), Gamersky (2023-03-08), Huxiu (2023-03-13), Lanjinger (2023-03-15), Jiemian.
[5] LOFTER company profile (Digitaling); LOFTER user interest report (2020); LOFTER 2020 annual showcase and RISING program.
[6] China Writers Network, "AI enters web fiction" (2025-02-26); Li, M. Digital Fandoms and the 227 Incident. The China Quarterly, 2025; Fanlore: 227 Incident.
[7] Jenkins, H. (1992). Textual Poachers. Routledge; Hellekson, K. (2009). A Fannish Field of Value: Online Fan Gift Culture. Cinema Journal, 48(4); Transformative Works and Cultures papers on FanLib and the gift economy.
[8] Zhang Lei, "The Great Tradition: Dream of the Red Chamber and Late Qing Fiction," Academic Monthly, 2019(9); Rmzxw (2019-12-05); Fanlore: Spockanalia, Discord, Ko-Fi; CSU Fullerton archives; Wikipedia: Doujinshi, Danmei.
[9] PYMNTS (Character.AI); Gizmodo (Sudowrite, 2023); Jason Sanford, Genre Grapevine (2023); TechCrunch (Wattpad); Ko-fi official page; Patreon 2025 pricing coverage; Ellipsus (AO3 generative AI tags).
[10] Bellaiche, L., et al. (2023). Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cognitive Research: Principles and Implications, 8, 42.