Мільйон доларів контент-експеримент: X за допомогою реальних грошей перевірив, яким буде майбутнє творчості?

Автор оригіналу: David, Deep潮 TechFlow

У середині січня X оголосив про нагороду у 1 мільйон доларів за найкращу довгу статтю, опубліковану на платформі.

Елон Маск особисто підтвердив цю новину, перепостивши її. Правила дуже прості: лише для користувачів із США, англійські оригінальні статті понад 1000 слів, головним чином за кількістю показів серед платних користувачів із США.

Ви, мабуть, пам’ятаєте, що за кілька днів до запуску цієї кампанії, блогер особистісного розвитку Dan Koe опублікував статтю «How to fix your entire life in 1 day», яка отримала 1.7 мільярда показів і стала найуспішнішою статтею в історії X.

Очевидно, X побачив потенціал у трафіку довгих статей і швидко відреагував: знизив поріг для функції Articles, змінив алгоритм, щоб довгі статті мали пріоритет над короткими, та оголосив конкурс із призовим фондом у мільйон доларів.

За два тижні конкурсу взяли участь десятки тисяч авторів.

4 лютого оголосили результати, загальний призовий фонд склав 2.15 мільйонів доларів — більше ніж удвічі від обіцяного. Переможець отримав 1 мільйон, друге місце — 50 000, додатково призи «Creator Choice» на 25 000 та чотири номінації по 10 000.

Результати приблизно такі:

Ви можете побачити, що Dan Koe знову увійшов до списку. Однак його стаття «Як за один день виправити все життя» зібрала 1.7 мільярда показів, а переможна стаття конкурсу — лише 45 мільйонів.

Вибухові статті все ще рідкість, але кілька переможних робіт варто проаналізувати.

🏆Переможець: 90 тисяч підписників «малої» сторінки, отримав 100 тисяч доларів за власну базу даних

Переможець @beaverd назвав свою статтю «Deloitte — 740 мільярдів доларів токсичного зла, що поширюється по всій Америці». Це про відому консалтингову компанію Deloitte.

Цей акаунт має наразі «лише» 90 тисяч підписників, що для переможця — невелика сторінка, і він не має медіа-інституцій, жодної сертифікації Blue V або інших підтверджень.

Тема його статті не містить популярних ключових слів, але викриває досить актуальні факти: як Deloitte отримала контракти на 740 мільярдів доларів від федеральних і штатних урядів, а потім зіпсувала їх.

Посилання тут

Перейшовши за ним, ви побачите, що ця людина справді доклала зусиль.

Він створив сайт somaliscan.com, зібрав мільйони даних про державні рахунки, порівнював їх з аудитами та системними збої.

Із цими первинними даними він розповів низку шокуючих історій: у Каліфорнії система допомоги по безробіттю була обманута на 320 мільярдів доларів, у Теннессі медична допомога зламалася, і 250 000 дітей втратили підтримку, судова система витратила 1.9 мільярда на модернізацію, яка так і не завершилася… Всього охоплено 25 штатів.

Він також викопав «круговорот» між керівниками Deloitte і урядовими чиновниками, з деталізацією, хто з них перейшов у який департамент і які контракти підписав, імена та суми — все чітко і прозоро.

Один самостійно створив базу даних і заробив 100 тисяч доларів.

🥈Другий: 70 тисяч підписників — фінансовий блог, що навчає заробляти на тарифних паніках

Другий — @KobeissiLetter — давно відомий у макроекономічних колах, має 70 тисяч підписників і постійно висвітлює американську економічну політику та ринкові коливання.

У цій статті він зробив дуже прямий аналіз: розбив тактику Трампа щодо тарифів у повторюваний торговий сценарій, назвавши його «Трампівський сценарій тарифів: посібник з дій».

Оскільки Трамп часто порушує правила, випускаючи екстраординарні політики та погрожуючи іншим країнам, але не завжди виконує обіцянки, на Уолл-стріт цю схему назвали TACO — Trump Always Chickens Out (Трамп завжди злякається).

TACO — це повторюваний шаблон:

Трамп оголошує про сильні тарифи → ринок падає → через кілька днів він пом’якшує або відтерміновує → ринок знову зростає.

Посилання тут

Стаття @KobeissiLetter перетворила TACO з анекдоту на керівництво з тайм-менеджменту. Вона аналізує події за останні 12 місяців і створює повний цикл для торгівлі за цим сценарієм.

Наприклад, у вихідні Білий дім поширює тривожні новини, у середині тижня з’являються інвестиції, що купують на дні, наступного вихідного — сигнал до пом’якшення, і за 2–4 тижні досягається домовленість. Він також постійно оновлює статус кожного етапу, створюючи відчуття серіалу.

Він пропонує практичний метод — слідкувати за доходністю 10-річних казначейських облігацій США. Якщо цей показник перевищить 4.60%, Трамп, ймовірно, піде на поступки.

Для платних користувачів X, що цікавляться макроекономікою і торгівлею, це дуже корисно.

Це не обговорює, чи хороші тарифи, і не дає моральних оцінок — просто каже, коли і що робити, щоб заробити.

🥉Третє місце: найбільш лайкована стаття DAN KOE, знайома методологія життя

Стаття Dan Koe «Як увійти у стан максимальної концентрації в будь-який момент» зібрала 42 000 лайків і 8 681 репост — найвищі показники серед усіх учасників. Але її охоплення склало лише 11.04 мільйонів, що менше ніж у переможця у 4 рази.

X офіційно не вважає цю статтю третім місцем, оскільки був окремий приз «Creator Choice» (офіційний вибір) на 25 тисяч доларів.

Загалом, зрозуміло, що Dan Koe — «той, хто ініціював цю кампанію». Його стаття з 1.7 мільярдами показів на початку січня показала, наскільки високий потенціал у довгих статей.

Посилання тут

Про саму статтю не потрібно багато говорити — це класична методологія особистісного розвитку. Вона пояснює, як досягти концентрації, і використовує концепції нейронауки і стану потоку для підтвердження і поглиблення.

Найкращі показники взаємодії, але за правилами конкурсу «покази платних користувачів із США», вона не увійшла до топу.

Чому стаття з високою взаємодією має низький охоплення? Про це далі.

Нагороджені номінації: по 10 тисяч ×4

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall отримали по 10 тисяч доларів. Їхні акаунти охоплюють сфери публічної політики, геополітики, історії та громадської безпеки.

Зокрема, Josh Wolfe — співзасновник Lux Capital, відомий венчурний інвестор, який також оголосив, що пожертвує призові рівно у чотири благодійні організації.

Через обмеження у часі та ресурсах, ми не досліджували конкретний зміст їхніх статей і запрошуємо доповнити цю інформацію.

Деякі глибокі спостереження

З результатів цієї кампанії можна виділити кілька закономірностей:

Статті з найбільшим лайками мають лише четверту частину охоплення переможної

Найбільш несподівані дані — це Dan Koe.

42 000 лайків, 8 681 репост і 4 627 коментарів — найвищі показники за всіма трьома параметрами. Але охоплення — лише 11.04 мільйонів, що менше ніж у @beaverd у 4 рази. А у @beaverd — 30 000 лайків, менше ніж у Dan Koe.

Якщо ви займалися просуванням у соцмережах, ці дані здаються дивними. Зазвичай, чим більше взаємодій, тим більше алгоритм схильний показувати контент, і охоплення має бути більшим.

Але у цьому випадку X рахує не загальне охоплення, а «охоплення у стрічці головної сторінки платних користувачів із США». Цей показник виключає неамериканських користувачів, неплатних, пошук і перегляд профілів.

Dan Koe пише про особистісний розвиток, його аудиторія більш глобальна, багато неамериканських підписників. @beaverd — про те, як гроші американських платників податків витрачає Deloitte, і його аудиторія — переважно США. За такою алгоритмічною рекомендацією, «географічна концентрація» контенту визначає цей показник.

9 тисяч підписників перемагають 90 тисяч — цінність контенту важливіша за кількість підписників

Переможець @beaverd має 9 тисяч перед конкурсом, другий — @KobeissiLetter — 70 тисяч, Dan Koe — 90 тисяч.

Якщо б кількість підписників визначала охоплення, переможці були б навпаки. Але реальність показує, що у логіці рекомендацій Articles у X вагу має саме «унікальність контенту», а не кількість підписників.

@beaverd виграв, бо має унікальний контент, якого немає у інших — саме цим і пояснюється його успіх.

Це зовсім інша логіка, ніж традиційний підхід із великими аудиторіями. Величина акаунту залежить від кількості підписників і частоти публікацій, але у системі, де поширення визначає алгоритм, «наявність унікального контенту» важливіша за «розмір аудиторії».

Потрібно створювати власне «залізо» для контенту

Якщо подивитися з іншого боку, ці три переможні статті мають абсолютно різну тематику: одна про державні контракти, інша — про торгівлю тарифами, третя — про концентрацію уваги.

У будь-якій платформі вони не потрапили б до одного рейтингу. Але у них є спільна риса: кожна має свою «апаратуру» — тобто, потрібно мати власну структуру оповіді.

@beaverd — створив базу даних для збору державних даних; KobeissiLetter — має торгову модель, протестовану за 12 місяців; Dan Koe — методологія із шести розділів, що поєднує нейронауку і психологію, хоча й здається складною, але базується на відомих принципах.

Жодна з нагороджених статей не є чисто точковою думкою. Вони всі потребують довгого викладу для передачі інформації, і саме тому існує формат Articles.

Ще один важливий факт — серед восьми нагороджених немає жодної традиційної медіа-компанії.

Усі — незалежні автори. Не тому, що традиційні медіа не брали участі, а тому, що у цій системі особисті акаунти мають переваги.

Медіа зазвичай публікують контент на своїх сайтах, а у соцмережах — лише посилання і короткий опис. А Articles вимагає публікації цілого тексту на платформі, що для медіа, звиклих до зовнішнього трафіку, незручно.

X витратив 215 тисяч доларів — що він купує?

Повертаючись до платформи.

Спочатку X обіцяв 1 мільйон доларів стимулів, але в підсумку виплатив 2.15 мільйонів. Під час конкурсу були запроваджені додаткові заходи: розширення функції Articles для всіх платних користувачів, зміна алгоритму для підвищення пріоритету довгих статей, і перехід до показу у стрічці «платних користувачів із США».

Такий великий витрат — очевидно, що X прагне створити внутрішній потік оригінального довгого контенту.

Раніше довгі статті на X здебільшого були зовнішніми посиланнями — Substack, Medium, особисті блоги. Користувачі натискають і йдуть, час читання і взаємодії залишаються у інших. Мета Articles — залишити ці матеріали на платформі, щоб користувачі читали їх цілком, не залишаючи X.

Глибше — у X є Grok. Навчання великих мовних моделей потребує високоякісних довгих текстів, а більшість контенту на X — короткі твіти по 280 символів. Якщо Articles зможе залучати авторів до створення глибоких довгих статей, ці матеріали стануть тренувальним матеріалом для Grok.

І нарешті, цінність платних користувачів.

Правила конкурсу обмежують показники «охоплення у стрічці головної сторінки платних користувачів із США», що прямо говорить авторам: ваш контент має бути орієнтований на платних користувачів.

Це підтримка системи за рахунок контенту авторів, щоб платні користувачі відчували: «Я витратив гроші недаремно, бо бачу глибокий контент, недоступний деінде».

З точки зору контентних авторів, ми вважаємо, що епоха чисто точкових думок, можливо, закінчується.

Цей тренд також актуальний для крипто-спільноти. В криптоіндустрії багато думок, щодня хтось робить сигнали, прогнозує ціну, коментує регуляцію.

Але мало хто може створити, наприклад, інструмент аналізу даних на блокчейні, або розбити ринковий цикл на повторювані сценарії торгівлі, як @beaverd або KobeissiLetter.

Зберігати унікальність і незалежність, постійно створювати — це дуже професійна робота, яка приносить задоволення і позитивний зворотній зв’язок.

Ми також хочемо побачити більше контенту з китайської спільноти і щоб він з’являвся у рейтингах.