Autor: David, Deep Tide TechFlow

A mediados de enero, X anunció que destinaría 1 millón de dólares para recompensar los mejores artículos largos (Article) en su plataforma.

Elon Musk lo confirmó personalmente con un retuit. Las reglas eran simples: solo usuarios estadounidenses, artículos originales en inglés de más de 1000 palabras, clasificados principalmente por la exposición entre usuarios estadounidenses de pago.

Probablemente recuerdes que unos días antes del lanzamiento de esta iniciativa de incentivos de contenido, el gurú del crecimiento personal Dan Koe publicó un artículo titulado «How to fix your entire life in 1 day» (Cómo arreglar toda tu vida en 1 día), que obtuvo 170 millones de impresiones, convirtiéndose en el Article con mejor desempeño en la historia de X.

X claramente vio el potencial de tráfico de los artículos largos y actuó rápidamente: bajó el umbral de acceso a la función Articles, ajustó el peso del algoritmo para priorizar artículos largos sobre publicaciones cortas y anunció el premio millonario.

Dos semanas de competencia, decenas de miles de participantes.

El 4 de febrero se revelaron los resultados, con un premio total final de 2.15 millones de dólares, más del doble de lo prometido. 1 millón para el campeón, 500,000 para el subcampeón, además de un premio de 250,000 dólares de «Elección del Creador» y cuatro menciones de honor de 100,000 dólares cada una.

Los ganadores fueron aproximadamente los siguientes:

Puedes ver que Dan Koe apareció nuevamente en la lista. Sin embargo, su artículo anterior sobre cómo arreglar la vida en un día tuvo 170 millones de impresiones, pero el ganador de este concurso solo tuvo 45 millones.

Los contenidos virales siguen siendo impredecibles, pero los artículos ganadores merecen un análisis.

🏆 Campeón: Una "cuenta pequeña" de 90k seguidores se lleva 1 millón con una base de datos propia

El artículo ganador de @beaverd se titula, traducido, «Deloitte, una plaga de 74 mil millones de dólares que se extiende por Estados Unidos». Trata sobre la conocida firma de consultoría Deloitte.

Esta cuenta actualmente tiene "solo" 90,000 seguidores, es una cuenta pequeña comparada con los otros ganadores, sin medio institucional, sin ningún respaldo más allá de la verificación de cuenta azul.

El tema que escribió tampoco toca palabras clave de tendencia, pero expone algo bastante polémico: cómo Deloitte obtuvo contratos por 74 mil millones de dólares de los gobiernos federal y estatales, y luego arruinó los proyectos.

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Al entrar, te das cuenta de que esta persona realmente puso mucho esfuerzo.

Creó su propio sitio web llamado somaliscan.com, extrayó millones de datos de facturas gubernamentales, cruzando y comparando meticulosamente informes de auditoría y registros de fallos del sistema.

Luego usó estos datos de primera mano para contar una serie de historias alarmantes: el sistema de subsidios de desempleo de California perdió 32 mil millones de dólares por fraudes, el sistema de Medicaid de Tennessee colapsó dejando sin cobertura a 250,000 niños, la modernización digital de los juzgados consumió 1.9 mil millones y quedó inconclusa... cubriendo un total de 25 estados.

También descubrió las puertas giratorias entre los altos ejecutivos de Deloitte y los funcionarios gubernamentales, especificando quién saltó de Deloitte a qué departamento, y luego aprobó qué contratos para beneficiar a su antigua empresa, listando nombres y cantidades claramente.

Una persona que creó su propia base de datos, investigó por su cuenta y ganó 1 millón de dólares.

🥈 Subcampeón: Gran cuenta de finanzas de 700k seguidores, te enseña a ganar dinero en el pánico arancelario

El subcampeón @KobeissiLetter es una figura conocida en el círculo macroeconómico, con 700,000 seguidores, siguiendo de cerca las políticas económicas estadounidenses y la volatilidad del mercado.

Lo que hizo en este artículo también es muy directo: desglosó el patrón de cada vez que Trump juega la carta arancelaria en un marco de transacciones repetible, titulado «El guion arancelario de Trump: una guía operativa».

Dado que Trump a menudo no sigue un patrón, le gusta anunciar políticas extremas y amenazar a otros países, pero al final no siempre las cumple por completo, en Wall Street resumieron este patrón como TACO, acrónimo de Trump Always Chickens Out (Trump siempre se echa atrás).

TACO describe un patrón recurrente:

Trump anuncia aranceles severos → el mercado se desploma → unos días después él mismo cede o pospone → el mercado se recupera.

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Lo que hizo el artículo de KobeissiLetter fue convertir TACO de un chiste a un manual operativo con marcas de tiempo. Tomó eventos arancelarios de los últimos 12 meses como muestra, desglosando una plantilla completa de ciclo para que operes según los periodos de tiempo.

Por ejemplo, la Casa Blanca filtra noticias para crear pánico los fines de semana, fondos de compra en mínimos entran a mitad de semana, se emiten señales de distensión el siguiente fin de semana, se alcanza algún tipo de acuerdo en 2 a 4 semanas. Además, en cada paso cumplido, publicaba hilos de seguimiento, indicando en qué etapa estaban, más como una serie de publicaciones de preinvestigación.

También dio métodos bastante prácticos, como vigilar el rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a 10 años. Si esta cifra supera el 4.60%, Trump probablemente cederá.

Para los usuarios de pago de X interesados en macroeconomía y trading, esto es justo lo que buscan.

No discute si los aranceles son buenos o malos ni hace juicios morales, simplemente te dice la próxima vez que pase esto, en qué momento debes actuar para ganar dinero.

🥉 Tercer puesto: DAN KOE con más 'me gusta', su familiar metodología de vida

El artículo de Dan Koe «Cómo entrar en un estado de concentración máxima en cualquier momento» obtuvo 42,000 me gusta, 8,681 retuits, siendo los datos de interacción más altos de todos los participantes. Pero la exposición fue de solo 11.04 millones, menos de un cuarto que la del campeón.

Lo que X le dio no fue estrictamente un tercer puesto, sino un premio separado de «Elección del Creador» (Selección oficial), valorado en 250,000 dólares.

En realidad es comprensible, Dan Koe es "la persona que inspiró este concurso". Su artículo viral de 170 millones de impresiones a principios de enero hizo que X viera lo alto que puede ser el techo de tráfico para artículos largos.

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No describiremos demasiado el artículo en sí, sigue siendo esa metodología de crecimiento personal. Básicamente habla sobre cómo obtener concentración, citando neurociencia y el estado de flujo (flow) para respaldar y profundizar.

Realmente, este artículo tuvo los mejores datos de interacción, pero según la regla central del concurso "exposición entre usuarios estadounidenses de pago", no quedó en los primeros puestos.

¿Por qué el artículo con mejor interacción tuvo menos exposición? Hablaremos de esta discrepancia más adelante.

Menciones de honor: 100,000 × 4

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall recibieron cada uno 100,000 dólares de incentivo. Sus cuentas cubren políticas públicas, geopolítica, historia y seguridad pública, respectivamente.

Josh Wolfe es cofundador de Lux Capital, un conocido inversor de capital riesgo, quien anunció que donaría el monto equivalente del premio a cuatro organizaciones benéficas.

Dado que la publicación original no listaba los artículos específicos de estas 4 personas, y debido a limitaciones de tiempo y recursos, no investigamos más a fondo. También damos la bienvenida a complementen esta información.

Algunas observaciones profundas

De los resultados de este concurso, se pueden ver algunas regularidades:

• El artículo con más 'me gusta' tuvo solo un cuarto de la exposición del campeón

El dato más contraintuitivo de esta competencia fue sin duda el de Dan Koe.

42,000 me gusta, 8,681 retuits, 4,627 comentarios, los datos de interacción más altos del evento. Pero la exposición fue de solo 11.04 millones, menos de un cuarto que la de @beaverd. Y los me gusta de @beaverd fueron 30,000, menos que los de Dan Koe.

Si has trabajado en gestión de redes sociales, estos datos te parecerán incómodos. Según la comprensión general, a mayor interacción, más dispuesto está el algoritmo a recomendar, y por lo tanto la exposición debería ser mayor.

Pero lo que X calculó en este concurso no fue la exposición total, sino la "exposición en la línea de tiempo principal de usuarios de pago estadounidenses". Esta métrica excluye por completo a usuarios no estadounidenses, usuarios no premium, y visitas por búsqueda o perfil personal.

Dan Koe escribe sobre crecimiento personal, su audiencia es naturalmente más global, con muchos seguidores fuera de EE.UU. @beaverd escribió sobre cómo el dinero de los contribuyentes estadounidenses es malgastado por Deloitte, su audiencia naturalmente se concentra en EE.UU. Bajo el mismo mecanismo de recomendación algorítmica, la "concentración geográfica" del contenido determinó el nivel de esta métrica.

• 90,000 seguidores vencieron a 900,000, la escasez de contenido > la base de seguidores

@beaverd tenía 90,000 seguidores antes del concurso. El subcampeón @KobeissiLetter 700,000. Dan Koe 900,000.

Si la cantidad de seguidores determinara la exposición, el ranking debería ser al revés. Pero los resultados reales muestran que en la lógica de recomendación de Articles de X, el peso de la base de seguidores no es tan grande como se imagina.

@beaverd ganó porque clave era que tenía algo que otros no tenían, la escasez del contenido jugó un papel crucial.

Esto es completamente diferente a la lógica tradicional de tráfico. Las cuentas grandes dependen de su base de seguidores y frecuencia de publicación, pero en un entorno donde domina el algoritmo, "si tienes algo exclusivo" es más importante que "cuántos seguidores tienes".

• Debes construir tu propio "hardware" de contenido

Visto desde lejos, los temas de estos tres artículos ganadores no tienen relación: uno investiga contratos gubernamentales, otro te enseña a operar con olas arancelarias, otro habla sobre cómo concentrarse.

En cualquier sistema de clasificación de plataformas de contenido, no aparecerían en la misma lista. Pero tienen un punto en común: cada uno tiene su propio "hardware" independiente, en otras palabras, necesitas un marco narrativo.

El hardware de @beaverd fue su base de datos propia de información gubernamental; el de KobeissiLetter fue un marco de transacciones probado durante 12 meses; y el de Dan Koe fue una metodología de seis capítulos que fusiona neurociencia y psicología, aunque pueda sonar profundo en realidad son conceptos conocidos.

Ninguno de los artículos ganadores fue puramente de opinión. Todos requirieron extensión para cargar volumen de información, y esta es precisamente la razón de ser del formato Articles de X.

Otro hecho notable es que entre los ocho ganadores no hubo ningún medio tradicional.

Todos son creadores independientes. No es que los medios tradicionales no participaran, sino que en este formato, las cuentas personales tienen más ventaja.

El contenido de los medios institucionales generalmente se publica en sus propios sitios web, las redes sociales solo ponen un enlace y un resumen. Pero Articles exige que el contenido se publique completo dentro de X, lo que para los medios acostumbrados a redirigir tráfico fuera del sitio es un movimiento incómodo.

Qué está comprando realmente X con 2.15 millones

Volviendo a la plataforma misma.

X inicialmente prometió 1 millón de dólares en incentivos, finalmente repartió 2.15 millones. Durante el concurso también hizo una serie de acciones complementarias: extendió la función Articles de cuentas de creadores a todos los usuarios premium, ajustó el algoritmo para aumentar el peso de recomendación de contenido largo, cambió el método de puntuación a "exposición en la página principal de usuarios premium estadounidenses".

Pagando un precio tan alto, lo más directo es que X necesita contenido original largo dentro de su sitio.

En el pasado, el contenido largo en X dependía básicamente de enlaces externos, Substack, Medium, blogs personales. Los usuarios hacían clic y se iban, el tiempo de lectura, los datos de interacción se quedaban en otro lugar. El objetivo de Articles es mantener este contenido dentro del sitio, permitiendo que los usuarios lean de principio a fin sin salir de X.

Y en un nivel más profundo, X tiene Grok. El entrenamiento de modelos de lenguaje grande necesita datos de texto largo de alta calidad, y la gran mayoría del contenido en X son publicaciones cortas de 280 caracteres. Si Articles puede atraer continuamente a creadores para producir artículos profundos, este contenido será material de entrenamiento para Grok.

Finalmente, el valor del usuario premium.

Las reglas del concurso limitaron la métrica a "exposición en la página principal de usuarios premium estadounidenses", diciéndole directamente a los creadores que su contenido debe servir a los usuarios premium.

Esto es usar el contenido de los creadores para apoyar el sistema de pago, haciendo que los usuarios premium sientan que "el dinero que gasto vale la pena, porque puedo ver contenido profundo en mi página principal que no encuentro en otro lugar".

Desde la perspectiva del creador de contenido, creemos que la era de la pura opinión podría estar llegando a su fin.

Esta tendencia también es aplicable a los creadores del ecosistema cripto. La industria de las criptomonedas no carece de opiniones,每天 hay innumerables personas en X promocionando, prediciendo precios, comentando sobre regulación.

Pero pocos son como @beaverd, que construyó su propia herramienta de análisis de datos on-chain, o como KobeissiLetter, que desglosó los ciclos del mercado en guiones de transacción repetibles.

Mantener la escasez y la independencia, producir continuamente, es en realidad un trabajo muy profesional, y también muy gratificante y con retroalimentación positiva.

También esperamos ver más contenido del ámbito chino que pueda aparecer en la lista en el futuro.