Миллионный эксперимент с контентом: как X с помощью реальных денег проверил будущее творчества?

Автор оригинала: David, Deep Tide TechFlow

В середине января X объявила о награде в 1 миллион долларов за лучшее длинное文章 на платформе.

Элон Маск лично ретвитнул и подтвердил. Правила очень просты: только для пользователей из США, оригинальные статьи на английском языке объемом более 1000 слов, ранжируются в основном по количеству просмотров у платных американских пользователей.

Вы, вероятно, помните, что за несколько дней до запуска этого конкурса, блогер о личностном росте Dan Koe опубликовал статью «How to fix your entire life in 1 day», которая получила 1.7 миллиардов просмотров и стала самой популярной статьей в истории X.

Очевидно, X увидела потенциал длинных статей по трафику и быстро отреагировала: снизила порог для функции Articles, скорректировала алгоритм, чтобы длинные статьи приоритетно показывались вместо коротких постов, и объявила конкурс с призовым фондом в миллион долларов.

За две недели конкурса в нем приняли участие десятки тысяч человек.

4 февраля были объявлены результаты: общий призовой фонд составил 2.15 миллиона долларов, что более чем вдвое превышает обещанное. Победитель получил 1 миллион, второй — 50 тысяч, также были призы «Creator Choice» на 25 тысяч и четыре номинации по 10 тысяч.

Общий обзор победителей:

Вы можете заметить, что Dan Koe снова в списке. Однако его статья «Как за один день исправить всю жизнь» имела 1.7 миллиардов просмотров, а победитель конкурса — всего 45 миллионов.

Вирусные статьи — редкость, но некоторые победные работы тоже заслуживают анализа.

🏆 Победитель: аккаунт с 9 тысячами подписчиков, заработал 1 миллион на собственных данных

Победитель @beaverd написал статью под названием «Deloitte — раковая опухоль на 740 миллиардов долларов, распространяющаяся по всей Америке». Речь идет о известной консалтинговой компании Deloitte.

Этот аккаунт сейчас имеет «всего» 9 тысяч подписчиков, что для победителя — небольшой аккаунт, и у него нет медиа-организаций или подтверждений в виде голубой галочки, кроме личного бренда.

Тема статьи не связана с популярными трендами, но раскрываемая информация вызывает интерес: как Deloitte получила контракты на 740 миллиардов долларов от федеральных и государственных органов, а затем довела проекты до плохого состояния.

Ссылка тут

При переходе видно, что человек реально вложил усилия.

Он создал сайт somaliscan.com, собрав миллионы данных по государственным счетам, проводя перекрестную проверку отчетов и системных ошибок.

Используя эти первичные данные, он рассказал ряд шокирующих историй: как система пособий по безработице в Калифорнии была обманута на 320 миллиардов долларов, как система Medicaid в Теннесси вышла из строя, лишив 250 тысяч детей защиты, а модернизация судебной системы обошлась в 1.9 миллиарда и осталась незавершенной… всего охвачено 25 штатов.

Он также раскрыл «ротацию» между руководителями Deloitte и государственными чиновниками, указав, кто из них перешел из Deloitte в какие департаменты и какие контракты были подписаны, с именами и суммами.

Самостоятельно создав базу данных, он заработал 1 миллион долларов.

🥈 Второе место: крупный финансовый аккаунт с 70 тысячами подписчиков, учит зарабатывать на тарифных паниках

Второе место занял @KobeissiLetter — старый знакомый в макроэкономическом и финансовом сообществе, 70 тысяч подписчиков, постоянно обсуждает экономическую политику США и рыночные колебания.

Его статья — очень прямолинейная: он разбил тактику Трампа по введению тарифов на повторяемую торговую стратегию, назвав ее «Руководство по сценарию тарифов Трампа».

Поскольку Трамп часто действует непредсказуемо, любит устраивать скандальные инициативы и угрозы другим странам, но не всегда выполняет обещания, на Уолл-стрит придумали термин TACO — Trump Always Chickens Out (Трамп всегда сдается).

TACO — это повторяющаяся модель:

Объявление жестких тарифов → падение рынка → через несколько дней Трамп смягчается или откладывает → рынок восстанавливается.

Ссылка

Статья @KobeissiLetter превращает TACO из шутки в пошаговое руководство с временными рамками. Он использовал события за последние 12 месяцев, чтобы выделить полный цикл, и предлагает следовать ему при торговле.

Например, в выходные Белый дом создает панические новости, в будни — начинают покупать активы, на следующей неделе — посылают сигналы смягчения, а через 2-4 недели достигается соглашение. Он также постоянно обновляет статус на каждом этапе, делая из этого своего рода сериал.

Он советует следить за доходностью 10-летних казначейских облигаций США. Если она превысит 4.60%, Трамп, скорее всего, уступит.

Для платных пользователей X, интересующихся макроэкономикой и трейдингом, это очень актуально.

Он не обсуждает, хороши ли тарифы, и не делает моральных оценок — просто говорит, когда и что делать, чтобы заработать.

🥉 Третье место: самый популярный DAN KOE, методология личностного развития

Статья Dan Koe «Как всегда входить в состояние максимальной концентрации» набрала 42 тысячи лайков и 8,681 репостов — самые высокие показатели среди всех участников. Но просмотров всего 11.04 миллиона, что менее четверти победителя.

X формально не присуждает ему третье место, а выделяет отдельной наградой «Creator Choice» (выбор редакции) на 25 тысяч долларов.

Понимаю, почему: Dan Koe — «тот, кто вдохновил этот конкурс». Его статья с 1.7 миллиардами просмотров в начале января показала, насколько высока потенциальная аудитория длинных статей.

Ссылка

Саму статью не стоит подробно пересказывать — это классическая методология личностного роста. В основном она о том, как добиться концентрации, с опорой на нейронауку и концепции потока.

Эта статья, пожалуй, самая интерактивная, но по правилам конкурса «экспозиция у платных американских пользователей» она не попала в топ.

Почему самая популярная статья по взаимодействиям при этом имеет низкий охват? Об этом расскажем далее.

Награды за номинации: 4 по 10 тысяч

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall получили по 10 тысяч долларов. Их аккаунты охватывают темы публичной политики, геополитики, истории и общественной безопасности.

Из них Josh Wolfe — соучредитель Lux Capital, известный венчурный инвестор, объявил, что пожертвует призовые деньги в равных долях четырем благотворительным организациям.

Поскольку в оригинальной публикации не указаны конкретные статьи этих четырех участников, и из-за ограничений по времени и ресурсам, мы не проводили дополнительное расследование. Будем рады, если кто-то дополнит информацию.

Некоторые глубокие наблюдения

Из результатов этого конкурса можно выделить несколько закономерностей:

Самые лайкабельные статьи имеют только четверть просмотров победных

Самая удивительная статистика — у Dan Koe.

42 тысячи лайков, 8,681 репост, 4,627 комментариев — максимум по всем показателям. Но охват всего 11.04 миллиона, что менее четверти у @beaverd, у которого лайков всего 30 тысяч, и он даже меньше по просмотрам.

Если вы занимались SMM, то такие данные кажутся странными. Обычно чем больше взаимодействий, тем больше алгоритм склонен показывать — и охват должен быть выше.

Но в этом случае X считает не общий охват, а «экспозицию у платных американских пользователей на главной ленте». Этот показатель исключает неамериканских пользователей, платных и бесплатных, а также посещения через поиск и личные страницы.

Dan Koe пишет о личностном росте, его аудитория более глобальная, много американских подписчиков. @beaverd — о том, как деньги налогоплательщиков тратятся на Deloitte, его аудитория — в основном США. В рамках одной и той же системы рекомендаций «географическая концентрация» влияет на этот показатель.

9 тысяч подписчиков побеждают 90 тысяч — редкость контента важнее количества подписчиков

Победитель @beaverd имел 9 тысяч подписчиков перед конкурсом, второй @KobeissiLetter — 70 тысяч, Dan Koe — 90 тысяч.

Если бы охват зависел только от числа подписчиков, результат был бы противоположным. Но на практике в алгоритме рекомендаций X важнее наличие уникального контента, а не просто число подписчиков.

@beaverd выигрывает потому, что у него есть то, чего нет у других — редкий контент.

Это принципиально отличается от классической логики «большого аккаунта»: у крупного — много подписчиков и высокая частота публикаций, а в алгоритмической среде важнее «эксклюзивность» контента, а не его охват.

Нужно создавать собственное «железо» для контента

Три победные статьи — разные по тематике: одна о государственных контрактах, другая о торговых стратегиях по тарифам, третья — о концентрации внимания.

В любой платформенной системе они не попали бы в один рейтинг. Но у каждой есть свой «железный» фундамент: у @beaverd — собственная база данных по госданным; у KobeissiLetter — проверенная за 12 месяцев торговая модель; у Dan Koe — методология из шести частей, основанная на нейронауке и психологии, хоть и кажется сложной, но в основе — известные принципы.

Все победители — не чисто мнения. Все требуют длинных текстов для передачи информации, и это и есть причина существования продукта X Articles.

Еще один важный факт: среди восьми победителей нет ни одного представителя традиционных медиа.

Все — независимые авторы. Не потому, что традиционные СМИ не участвовали, а потому, что в этой системе личные аккаунты имеют преимущество.

Медийные организации обычно публикуют статьи на своих сайтах, а в соцсетях — только ссылки и краткое содержание. А Articles требуют публиковать полный текст внутри X — что для привычных к внешней трафик-генерации медиа кажется неудобным.

На что тратит 215 миллионов X

Вернемся к платформе.

X изначально обещала 1 миллион долларов стимулов, в итоге выделила 2.15 миллиона. В ходе конкурса были предприняты дополнительные меры: расширение функции Articles с аккаунтов создателей на всех платных пользователей, изменение алгоритма для повышения приоритета длинных статей, изменение системы подсчета — теперь по «экспозиции у платных американских пользователей на главной».

Такой масштаб затрат говорит о том, что X очень заинтересована в внутреннем оригинальном длинном контенте.

Ранее на X длинные материалы в основном появлялись через внешние ссылки — Substack, Medium, личные блоги. Пользователь кликал — и уходил, а время чтения и взаимодействия оставались у сторонних платформ. Цель Articles — оставить эти материалы внутри X, чтобы пользователь мог читать их полностью, не покидая платформу.

Глубже: у X есть Grok — крупномасштабная модель обучения языковых моделей, которая требует качественных длинных текстов. А большинство контента на X — короткие твиты по 280 символов. Если Articles сможет постоянно привлекать авторов к созданию глубоких длинных статей, эти материалы станут тренировочной базой для Grok.

И, наконец, ценность платных пользователей.

Правила конкурса ограничивают метрику «экспозиция у платных американских пользователей», что прямо говорит создателям: ваш контент должен обслуживать платную аудиторию.

Это подкрепление контентом платной системы, чтобы пользователи чувствовали: «Я трачу деньги не зря, потому что вижу уникальный, глубокий контент на главной».

С точки зрения создателя, мы считаем, что эпоха чистых мнений, возможно, подходит к концу.

Этот тренд применим и к крипто-сообществу. В индустрии много мнений, каждый день кто-то делает прогнозы, обсуждает регуляцию, публикует идеи.

Но мало кто умеет создавать собственные инструменты анализа данных, как @beaverd, или разбивать рыночные циклы на повторяемые сценарии, как KobeissiLetter.

Поддержание редкости и независимости, постоянное создание контента — это очень профессиональный и при этом очень удовлетворительный и дающий обратную связь труд.

Мы также надеемся видеть больше контента из китайского сегмента, чтобы он тоже появлялся в рейтингах.