Penulis: David, Deep Tide TechFlow
Pertengahan Januari, X mengumumkan akan memberikan hadiah $1 juta untuk Artikel panjang terbaik di platform mereka.
Elon Musk sendiri mengonfirmasi dengan membagikan ulang. Aturannya juga sederhana: Hanya untuk pengguna AS, artikel asli dalam bahasa Inggris dengan minimal 1000 kata, peringkat terutama berdasarkan eksposur dari pengguna berbayar AS.
Anda mungkin ingat beberapa hari sebelum aktivitas insentif konten ini diluncurkan, blogger pengembangan pribadi Dan Koe memposting artikel "How to fix your entire life in 1 day", yang mendapatkan 170 juta kali eksposur, menjadi Artikel dengan performa terbaik sepanjang sejarah X.
X jelas melihat potensi traffic artikel panjang, dan dengan cepat mengikutinya; menurunkan ambang batas fitur Articles, menyesuaikan bobot algoritma agar artikel panjang diutamakan daripada posting pendek, mengumumkan hadiah besar $1 juta untuk kompetisi menulis.
Dua minggu masa kompetisi, puluhan ribu orang berpartisipasi.
Hasil diumumkan pada 4 Februari, total hadiah akhirnya $2,15 juta, lebih dari dua kali lipat dari yang dijanjikan. Juara 1 $1 juta, juara 2 $500 ribu, ditambah hadiah "Pilihan Kreator" $250 ribu dan empat nominasi kehormatan masing-masing $100 ribu.
Situasi pemenang kira-kira sebagai berikut:
Anda bisa lihat Dan Koe masuk daftar lagi. Namun, artikelnya sebelumnya tentang cara memperbaiki hidup dalam satu hari memiliki 170 juta eksposur, tetapi juara kompetisi kreatif kali ini hanya 45 juta.
Konten viral masih sulit diprediksi, tetapi beberapa artikel pemenang juga layak untuk dianalisis.
🏆 Juara: Akun "Kecil" 9K Followers, Bawa Pulang $1 Juta dengan Satu Database Buatan Sendiri
Artikel juara @beaverd judulnya diterjemahkan menjadi "Deloitte, Tumor $74 Miliar yang Menyebar ke Seluruh AS". Menulis tentang perusahaan konsultan ternama Deloitte.
Akun ini saat ini "hanya" memiliki 9 ribu followers, dibandingkan dengan pemenang lainnya bisa dibilang akun kecil, dan tidak ada lembaga media, tidak ada endorsement selain verifikasi centang biru.
Topik yang ditulisnya juga tidak menyentuh kata kunci trending apa pun, tetapi mengungkap hal yang cukup kontroversial, yaitu bagaimana Deloitte mengambil kontrak $74 miliar dari pemerintah federal dan negara bagian, lalu mengacaukan proyeknya.
Pintu masuk ada di sini
Klik masuk, akan ditemukan bahwa orang ini benar-benar melakukan upaya.
Dia sendiri membuat situs web bernama somaliscan.com, mengambil data jutaan invoice pemerintah, mencocokkan laporan audit dan catatan kegagalan sistem satu per satu.
Kemudian menggunakan data primer ini untuk menceritakan serangkaian kisah mengejutkan: sistem tunjangan pengangguran California dicurangi $32 miliar, sistem Medicaid Tennessee crash menyebabkan 250 ribu anak kehilangan jaminan, transformasi informatika pengadilan menghabiskan $1,9 miliar dan mangkrak... total mencakup 25 negara bagian.
Dia juga mengungkap revolving door antara eksekutif Deloitte dan pejabat pemerintah, secara spesifik siapa yang pindah dari Deloitte ke departemen mana, dan menyetujui kontrak apa kembali, nama orang dan jumlah uang dicantumkan dengan jelas.
Satu orang sendiri membuat database, meneliti sendiri menghasilkan $1 juta.
🥈 Juara 2: Akun Besar Keuangan 700K Followers, Ajari Anda Menghasilkan Uang di Tengah Kepanikan Tarif
Juara kedua @KobeissiLetter adalah wajah lama di lingkaran makro-keuangan, 700 ribu followers, lama mengikuti kebijakan ekonomi AS dan fluktuasi pasar.
Apa yang dilakukan artikelnya ini juga sangat langsung, memecah pola Trump setiap kali memainkan kartu tarif menjadi kerangka kerja transaksi yang dapat diulang, judulnya "Skenario Tarif Trump: Panduan Operasional".
Karena Trump sering tidak mengikuti pola, suka mengumumkan kebijakan ekstrem dan mengancam negara lain, tetapi akhirnya tidak selalu ditepati, Wall Street ada yang menyimpulkan pola ini disebut TACO, kepanjangan Trump Always Chickens Out (Trump Selalu Mengalah).
TACO berbicara tentang pola berulang yang muncul:
Trump mengumumkan tarif ganas → pasar jatuh → beberapa hari kemudian dia sendiri melunak atau menunda → pasar memulih.
Pintu masuk
Yang dilakukan artikel KobeissiLetter ini, mengubah TACO dari lelucon menjadi manual operasi dengan skala waktu. Dia menggunakan peristiwa tarif 12 bulan terakhir sebagai sampel, memecahnya menjadi template siklus lengkap, untuk Anda ikuti rentang waktunya melakukan transaksi.
Misalnya, akhir pekan Gedung Putih mengeluarkan berita menciptakan kepanikan, pertengahan minggu dana pemburu murah masuk, akhir pekan berikutnya mengeluarkan sinyal mereda, 2 sampai 4 minggu mencapai semacam kesepakatan. Sementara dia juga akan terus memposting di setiap langkah yang terwujud, memberi tahu Anda sekarang sampai di mana, lebih seperti sinetron postingan pra-riset.
Dia juga memberikan metode yang cukup praktis, yaitu memantau imbal hasil obligasi pemerintah AS 10 tahun. Jika angka ini menembus 4,60%, kemungkinan besar Trump akan mengalah.
Bagi pengguna berbayar yang memperhatikan makro dan perdagangan di X, hal seperti ini sangat cocok.
Tidak membahas tarif baik atau buruk juga tidak membuat penilaian moral, hanya memberitahu Anda lain kali ada lagi yang seperti ini, Anda harus melakukan aksi apa pada titik waktu apa untuk menghasilkan uang.
🥉 Juara 3: DAN KOE dengan Like Terbanyak, Metodologi Hidup yang Familiar
Artikel Dan Koe "Bagaimana Masuk ke Status Fokus Intens Kapan Saja" mendapatkan 42 ribu like, 8.681 retweet, dua data ini adalah tertinggi di semua artikel peserta. Tetapi eksposur hanya 11,04 juta, kurang dari seperempat juara.
Yang diberikan X kepadanya sebenarnya bukan strictly juara ketiga, adalah hadiah yang dibuat terpisah "Pilihan Kreator" (pilihan resmi), senilai $250 ribu.
Sebenarnya bisa dimengerti, Dan Koe adalah "orang yang menginspirasi kompetisi ini". Artikel viral 170 juta eksposur awal Januari, langsung membuat X melihat seberapa tinggi langit-langit traffic artikel panjang.
Pintu masuk
Artikelnya sendiri tidak akan dijelaskan terlalu banyak, masih metodologi pengembangan pribadi. Kira-kira berbicara tentang bagaimana mendapatkan fokus, dan mengutip ilmu saraf dan status aliran (flow state) untuk mendukung dan memperdalam.
Sebenarnya interaksi data artikel ini yang terbaik, tetapi menurut aturan inti kompetisi "eksposur pengguna berbayar AS", dia tidak bisa ranking tinggi.
Mengapa artikel dengan interaksi terbaik eksposur justru tidak tinggi? Ketidaksesuaian ini akan dibahas nanti.
Nominasi Kehormatan: $100 ribu ×4
Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall masing-masing mendapatkan insentif $100 ribu. Akun mereka mencakup empat arah: kebijakan publik, geopolitik, sejarah, keamanan publik.
Di antaranya Josh Wolfe adalah pendiri bersama Lux Capital, venture capitalist terkenal, juga mengumumkan akan menyumbangkan hadiah yang setara kepada empat lembaga amal.
Karena postingan asli tidak mencantumkan artikel spesifik ke-4 orang ini, waktu dan tenaga terbatas, kami tidak melakukan investigasi lebih lanjut. Juga menyambut semua orang untuk melengkapi informasinya.
Beberapa Pengamatan Mendalam
Dari hasil kompetisi ini, beberapa pola yang bisa dilihat adalah:
- Artikel dengan like terbanyak, eksposur hanya seperempat juara
Data paling counterintuitive dari kompetisi ini pasti milik Dan Koe.
42 ribu like, 8.681 retweet, 4.627 komentar, tiga data interaksi tertinggi di seluruh kompetisi. Tetapi eksposur hanya 11,04 juta, kurang dari seperempat juara @beaverd. Sedangkan like @beaverd adalah 30 ribu, lebih sedikit dari Dan Koe.
Jika Anda pernah mengoperasikan media sosial, akan merasa data ini aneh. Menurut pemahaman umum, interaksi越高, algoritma越愿意mendorong, eksposur seharusnya越大.
Tapi yang dihitung kompetisi X ini bukan total eksposur, adalah "eksposur linimasa beranda pengguna berbayar AS". Indikator ini mengecualikan semua pengguna non-AS, non-berbayar, pencarian dan kunjungan halaman pribadi.
Dan Koe menulis tentang pengembangan pribadi, audiens secara alami lebih global, penggemarnya banyak pengguna non-AS. @beaverd menulis tentang bagaimana uang pembayar pajak AS dirusak oleh Deloitte, audiens secara alami terkonsentrasi di AS. Di bawah mekanisme rekomendasi algoritma yang sama, "konsentrasi geografis" konten menentukan tinggi rendahnya indikator ini.
- 9 ribu followers menang melawan 900 ribu followers, Kelangkaan konten > Basis penggemar
Juara @beaverd sebelum kompetisi 9 ribu followers. Juara kedua @KobeissiLetter 700 ribu followers. Dan Koe 900 ribu followers.
Jika jumlah followers能决定eksposur, peringkat seharusnya terbalik. Tetapi hasil aktual menunjukkan, dalam logika rekomendasi Articles X, bobot basis penggemar jauh tidak sebesar yang dibayangkan.
@beaverd能赢, kuncinya terletak pada dia memiliki hal yang tidak dimiliki orang lain, masih kelangkaan konten yang berperan.
Ini sangat berbeda dengan logika流量tradisional. Akun besar mengandalkan存量penggemar dan frekuensi posting, tetapi dalam lingkungan yang didominasi algoritma distribusi, "apakah Anda memiliki hal eksklusif" lebih penting daripada "berapa banyak penggemar yang Anda miliki".
- Anda harus membangun "perangkat keras" konten sendiri
Mundur selangkah, tiga tema artikel pemenang ini完全不搭: satu mengorek kontrak pemerintah, satu mengajarkan gelombang tarif trading, satu berbicara tentang bagaimana berkonsentrasi.
Ditempatkan pada sistem klasifikasi platform konten mana pun, mereka tidak akan muncul di daftar yang sama. Tetapi mereka memiliki satu kesamaan: setiap artikel memiliki "perangkat keras" independen sendiri, dengan kata lain Anda harus memiliki kerangka narasi.
Perangkat keras @beaverd adalah database buatan sendiri mengambil data pemerintah; Perangkat keras KobeissiLetter adalah satu set kerangka kerja transaksi yang telah di-backtest 12 bulan, sedangkan perangkat keras Dan Koe adalah metodologi enam bab yang menggabungkan ilmu saraf dan psikologi, meskipun mungkin terlihat mendalam tetapi sebenarnya adalah hal yang diketahui semua orang.
Yang menang, tidak ada satu pun artikel opini murni. Mereka semua membutuhkan篇幅panjang untuk membawa volume informasi, dan ini kebetulan adalah alasan keberadaan bentuk produk X Articles ini.
Fakta lain yang perlu diperhatikan adalah, delapan pemenang tidak ada satu pun media tradisional.
Semua adalah kreator independen. Bukan berarti media tradisional tidak berpartisipasi, tetapi dalam sistem kompetisi ini, akun pribadi justru lebih memiliki keunggulan.
Konten media institusi biasanya diposting di situs web mereka sendiri, media sosial hanya menaruh tautan dan ringkasan. Tetapi Articles mengharuskan konten lengkap diposting di dalam situs X, ini adalah gerakan canggung bagi media yang terbiasa mengarahkan keluar situs.
X Habiskan $2,15 Juta, Sebenarnya Membeli Apa
Kembali ke platform itu sendiri.
X awalnya berjanji insentif $1 juta, akhirnya memberikan $2,15 juta. Selama kompetisi juga melakukan serangkaian aksi pendukung: memperluas fungsi Articles dari akun kreator ke semua pengguna berbayar, menyesuaikan algoritma meningkatkan bobot rekomendasi konten panjang, mengubah cara penghitungan menjadi "eksposur beranda pengguna berbayar AS".
Dengan harga begitu besar, yang paling langsung pasti X membutuhkan konten artikel panjang orisinal dalam situs.
Dulu konten panjang di X基本mengandalkan tautan eksternal, Substack, Medium, blog pribadi. Pengguna klik langsung keluar, waktu baca, data interaksi semua tertinggal di tempat orang lain. Target Articles adalah membuat konten ini tertinggal di dalam situs, membuat pengguna membaca dari awal sampai akhir tidak meninggalkan X.
Lapisan lebih dalam, X memiliki Grok. Pelatihan model bahasa besar membutuhkan data teks panjang berkualitas tinggi, sedangkan绝大多数konten di X adalah推文pendek 280 karakter. Jika Articles dapat terus menarik kreator menghasilkan artikel mendalam, konten ini adalah bahan pelatihan Grok.
Terakhir, nilai pengguna berbayar.
Aturan kompetisi membatasi indikator pada "eksposur beranda pengguna berbayar AS", sama dengan langsung memberitahu kreator, konten Anda harus melayani pengguna berbayar.
Ini menggunakan konten kreator untuk mendukung sistem berbayar, membuat pengguna berbayar merasa "uang yang saya keluarkan worth it, karena saya bisa melihat konten mendalam yang tidak terlihat di tempat lain di beranda".
Dari perspektif kreator konten, kami merasa era opini murni mungkin akan berakhir.
Tren ini juga berlaku untuk kreator lingkaran crypto. Industri crypto tidak kekurangan opini, setiap hari ada无数orang di X berteriak单, memprediksi harga, mengomentari regulasi.
Tapi yang bisa seperti @beaverd membuat sendiri alat analisis data on-chain, atau seperti KobeissiLetter memecah siklus pasar menjadi naskah transaksi yang dapat diulang,很少.
Menjadi langka dan independen, terus menghasilkan, sebenarnya adalah pekerjaan yang sangat profesional, juga pekerjaan yang sangat memiliki rasa pencapaian dan umpan balik positif.
Kami juga berharap melihat lebih banyak konten dari lingkaran bahasa Mandarin, di masa depan juga bisa muncul di daftar.
