Experimento de contenido de millones de dólares: ¿Qué tipo de futuro creativo ha validado X con dinero en efectivo?

Autor original: David, Deep Tide TechFlow

A mediados de enero, X anunció una recompensa de 1 millón de dólares para el artículo de formato largo con mejor rendimiento en la plataforma.

Elon Musk lo retuiteó personalmente para confirmar. Las reglas también son muy simples: solo para usuarios en EE. UU., artículos originales en inglés de más de 1000 palabras, principalmente clasificados por la exposición en la plataforma de usuarios de pago en EE. UU.

Seguramente recuerdas que, unos días antes del lanzamiento de esta campaña de incentivos de contenido, el creador de contenido de crecimiento personal Dan Koe publicó un artículo titulado «How to fix your entire life in 1 day», que alcanzó 1.7 mil millones de exposiciones, convirtiéndose en el artículo con mejor rendimiento en la historia de X.

Claramente, X vio el potencial de tráfico de los artículos largos y actuó rápidamente; redujo el umbral para la función de Artículos, ajustó el peso del algoritmo para priorizar los artículos largos sobre las publicaciones cortas, y anunció un premio de un millón de dólares para concursos de escritura.

Durante las dos semanas del concurso, participaron decenas de miles de personas.

El 4 de febrero se anunciaron los resultados, con un premio total de 2.15 millones de dólares, más del doble de lo prometido. El primer lugar recibió 1 millón, el segundo 50,000, además de un premio «Creator Choice» de 25,000 y cuatro nominaciones honoríficas de 10,000 cada una.

Los resultados de los ganadores fueron aproximadamente los siguientes:

Puedes ver que Dan Koe volvió a estar en la lista. Sin embargo, su artículo anterior, «Cómo arreglar tu vida en un día», tuvo 1.7 mil millones de exposiciones, pero el ganador de esta competencia solo alcanzó 45 millones.

Los artículos virales siguen siendo difíciles de predecir, pero algunos de los ganadores también merecen un análisis.

🏆 Ganador: un pequeño creador con 90,000 seguidores que ganó 1 millón con una base de datos propia

El artículo del ganador @beaverd se titula traducido como «Deloitte, un tumor de 740 mil millones de dólares que se extiende por EE. UU.». Trata sobre la conocida consultora Deloitte.

Esta cuenta tiene actualmente “solo” 90,000 seguidores, lo que la hace pequeña en comparación con otros ganadores, y no cuenta con respaldo de medios ni verificación azul, solo su propia presencia.

El título que escribió tampoco incluye palabras clave de tendencia, pero la historia que revela tiene bastante impacto: cómo Deloitte (la firma de consultoría) obtuvo contratos por 740 mil millones de dólares del gobierno federal y estatal, y luego fracasó en la ejecución de esos proyectos.

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Al hacer clic, se nota que esta persona realmente se esforzó.

Creó un sitio web llamado somaliscan.com, recopilando millones de datos de facturas gubernamentales, cruzando informes de auditoría y registros de fallos en sistemas uno por uno.

Luego, con estos datos originales, contó varias historias impactantes: California perdió 32 mil millones de dólares en su sistema de desempleo, el sistema de Medicaid en Tennessee colapsó dejando sin cobertura a 250,000 niños, y la modernización de tribunales costó 1,9 mil millones y quedó inconclusa… cubriendo en total 25 estados.

También reveló la puerta giratoria entre altos ejecutivos de Deloitte y funcionarios gubernamentales, especificando quién pasó de Deloitte a qué departamento, qué contratos aprobaron, con nombres y cifras claramente detallados.

Un solo individuo creó una base de datos y ganó 1 millón de dólares investigando por su cuenta.

🥈 Segundo lugar: un gran perfil financiero con 70,000 seguidores que enseña a ganar dinero en medio del pánico por aranceles

El segundo lugar, @KobeissiLetter, es un rostro conocido en el mundo macroeconómico, con 700,000 seguidores, y se dedica a temas de política económica y volatilidad del mercado en EE. UU.

Su artículo hace algo muy directo: desglosó la estrategia de Trump al usar repetidamente la amenaza de aranceles en un marco de operaciones repetibles, titulado «El guion de los aranceles de Trump: una guía de operación».

Dado que Trump a menudo actúa de manera impredecible, lanzando políticas extremas y amenazando a otros países, pero sin cumplir siempre sus promesas, en Wall Street resumieron esta estrategia como TACO, que significa Trump Always Chickens Out (Trump siempre se acobarda).

TACO describe un patrón recurrente:

Trump anuncia aranceles fuertes → el mercado se desploma → unos días después, él relaja o pospone → el mercado se recupera.

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El artículo de KobeissiLetter hace lo que el TACO: lo convierte en un manual de operaciones con cronograma. Usó eventos de aranceles en los últimos 12 meses como muestra, y extrajo un ciclo completo para que puedas seguirlo en tus operaciones.

Por ejemplo, que el fin de semana la Casa Blanca genere pánico, durante la semana siguiente fondos compren en la caída, el fin de semana siguiente se envíen señales de alivio, y en 2 a 4 semanas se cierre algún acuerdo. Además, en cada paso, continúa actualizando y diciendo en qué punto están, como una serie de pre-investigación.

También ofrece un método práctico: vigilar el rendimiento del bono del Tesoro a 10 años en EE. UU. Si supera el 4.60%, Trump probablemente cederá.

Para los usuarios de pago en X que siguen macro y trading, esto es muy atractivo.

No discute si los aranceles son buenos o malos, ni hace juicios morales; solo dice cuándo y cómo actuar para ganar dinero en la próxima oportunidad.

🥉 Tercer lugar: el más gustado, DAN KOE, una metodología de vida familiar

El artículo de Dan Koe, «Cómo entrar en un estado de concentración extrema en cualquier momento», obtuvo 42,000 likes y 8,681 compartidos, los datos más altos entre todos los participantes. Pero solo tuvo 11.04 millones de exposiciones, menos de una cuarta parte del primer lugar.

Para él, en realidad, no se considera un tercer lugar oficial, ya que se creó un premio aparte llamado «Creator Choice» (Elección del creador), con un valor de 25,000 dólares.

Se entiende, ya que Dan Koe fue «quien inspiró esta competencia». Su artículo viral de principios de enero con 1.7 mil millones de exposiciones mostró claramente el potencial de tráfico de los artículos largos en X.

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No hace falta profundizar mucho en el contenido, sigue la misma metodología de crecimiento personal. Trata sobre cómo obtener concentración, apoyándose en conceptos de neurociencia y estados de flujo para profundizar.

En realidad, este artículo tiene las mejores métricas de interacción, pero según las reglas del concurso, «exposición en la página principal de usuarios de pago en EE. UU.», no quedó en los primeros lugares.

¿Por qué el artículo con mejor interacción no tuvo tanta exposición? Lo discutiremos más adelante.

Nominaciones honoríficas: 4 x 10,000

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu y Ryan Hall recibieron cada uno 10,000 dólares en incentivos. Sus cuentas cubren temas de política pública, geopolítica, historia y seguridad pública.

Josh Wolfe es cofundador de Lux Capital, un inversor de riesgo reconocido, y anunció que donará en igual monto los premios a cuatro organizaciones benéficas.

Dado que en la publicación original no se listaron los artículos específicos de estas cuatro personas, por limitaciones de tiempo y recursos, no realizamos una investigación adicional. Se agradece que aporten más información si la tienen.

Algunas observaciones profundas

De los resultados de esta competencia, se pueden identificar algunas tendencias:

El artículo más gustado, con solo una cuarta parte de la exposición del ganador

El dato más contraintuitivo, sin duda, es el de Dan Koe.

42,000 likes, 8,681 compartidos, 4,627 comentarios, las métricas de interacción más altas. Pero solo 11.04 millones de exposiciones, menos de una cuarta parte del primer lugar, @beaverd, que tiene 30,000 likes, menos que Dan Koe.

Si has trabajado en gestión de redes sociales, estos datos te parecerán extraños. Normalmente, cuanto más interacción, más favorece el algoritmo, y mayor exposición debería tener.

Pero en esta competencia, X no midió la exposición total, sino la «exposición en la línea de tiempo de la página principal de usuarios de pago en EE. UU.». Este indicador excluye a usuarios no estadounidenses, no suscriptores de pago, búsquedas y visitas a perfiles personales.

Dan Koe escribe sobre crecimiento personal, con audiencia más global, incluyendo muchos usuarios fuera de EE. UU. @beaverd, en cambio, habla de cómo Deloitte malgastó el dinero de los contribuyentes estadounidenses, con audiencia centrada en EE. UU. La «concentración geográfica» del contenido, en este caso, determina el valor de ese indicador.

Un creador con 90,000 seguidores supera a uno con 900,000, la escasez de contenido supera al número de seguidores

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

Si solo importara la cantidad de seguidores para la exposición, el orden sería diferente. Pero los resultados muestran que, en la lógica de recomendaciones de Artículos en X, el peso del tamaño de la audiencia no es tan grande como se piensa.

@beaverd ganó porque tiene algo que otros no tienen, la escasez de contenido fue clave.

Esto es muy diferente a la lógica tradicional de tráfico: las cuentas grandes dependen del volumen de seguidores y la frecuencia de publicación, pero en un entorno dominado por algoritmos, «tener algo exclusivo» vale más que «tener muchos seguidores».

Es necesario construir tu propio «hardware» de contenido

En resumen, los tres artículos ganadores abordan temas muy diferentes: uno sobre contratos gubernamentales, otro sobre trading en aranceles, y otro sobre concentración mental.

En cualquier plataforma, no aparecerían en la misma categoría, pero comparten un punto en común: cada uno tiene su propio «hardware», es decir, un marco narrativo propio.

@beaverd tiene un hardware basado en una base de datos propia que recopila datos gubernamentales; KobeissiLetter, un marco de trading probado en 12 meses; y Dan Koe, una metodología de seis capítulos que combina neurociencia y psicología, aunque parezca avanzada, en realidad son principios conocidos por todos.

Ninguno de los artículos ganadores es solo una opinión. Todos requieren un desarrollo extenso para transmitir información, y esa es precisamente la razón de ser de la forma de contenido de X Articles.

Otro dato importante: de los ocho ganadores, ninguno pertenece a medios tradicionales.

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

Los medios institucionales suelen publicar en sus propios sitios web, y en redes sociales solo colocan enlaces y resúmenes. Pero Articles exige publicar contenido completo en X, lo cual resulta incómodo para medios acostumbrados a dirigir tráfico fuera de la plataforma.

¿Qué está comprando X con 2.15 millones de dólares?

Volviendo a la plataforma.

X inicialmente prometió 1 millón de dólares en incentivos, pero finalmente entregó 2.15 millones. Durante el concurso, también realizó varias acciones complementarias: expandió la función de Articles desde cuentas de creadores a todos los usuarios de pago, ajustó el algoritmo para priorizar contenido largo, y cambió la métrica de puntuación a «exposición en la página principal de usuarios de pago en EE. UU.».

Con un gasto tan alto, lo más probable es que X busque contenido original largo en la plataforma.

Hasta ahora, el contenido largo en X dependía principalmente de enlaces externos, como Substack, Medium o blogs personales. Los usuarios hacían clic y se iban, dejando tiempo de lectura y datos de interacción en otros sitios. El objetivo de Articles es mantener ese contenido en la plataforma, para que los usuarios puedan leerlo completo sin salir de X.

En un nivel más profundo, X cuenta con Grok. Los modelos de lenguaje grande necesitan datos de alta calidad en formato largo para entrenarse, y la mayoría del contenido en X son tweets de 280 caracteres. Si Articles logra atraer continuamente a creadores a producir artículos profundos, ese contenido será la materia prima para entrenar a Grok.

Por último, el valor para los usuarios de pago.

Las reglas del concurso limitan la métrica a la «exposición en la página principal de usuarios de pago en EE. UU.», lo que indica claramente a los creadores que su contenido debe servir a los usuarios de pago.

Esto implica que el contenido de los creadores sustenta el sistema de pago, haciendo que los usuarios sientan que «lo que pagan vale la pena, porque ven contenido profundo que no encuentran en otros lados en la página principal».

Desde la perspectiva del creador, creemos que la era de solo opiniones puede estar llegando a su fin.

Esta tendencia también aplica a los creadores en el mundo cripto. La industria no carece de opiniones; cada día, muchos en X hacen señales, predicen precios y comentan regulaciones.

Pero pocos pueden crear herramientas de análisis en cadena como @beaverd, o descomponer ciclos de mercado en guiones de trading repetibles como KobeissiLetter.

Mantener la escasez y la independencia, producir contenido de forma constante, es una tarea muy profesional, que además resulta muy gratificante y con retroalimentación positiva.

También esperamos ver más contenido en chino en el futuro, y que pueda aparecer en las listas de popularidad.