Thử nghiệm nội dung triệu đô: X đã xác nhận tương lai sáng tạo như thế nào bằng tiền thật?

Tác giả bài viết: David, Deep潮 TechFlow

Giữa tháng 1, X công bố thưởng 1 triệu USD cho bài viết dài có hiệu quả nhất trên nền tảng.

Elon Musk đã trực tiếp chia sẻ lại xác nhận. Quy tắc cũng rất đơn giản: chỉ dành cho người dùng Mỹ, bài viết gốc tiếng Anh trên 1000 từ, xếp hạng chủ yếu dựa trên lượt hiển thị của người dùng trả phí tại Mỹ.

Bạn có thể còn nhớ trước vài ngày khi hoạt động khích lệ nội dung này được phát động, blogger phát triển cá nhân Dan Koe đã đăng một bài 「Cách sửa chữa toàn bộ cuộc đời trong 1 ngày」, đạt 1.7 tỷ lượt hiển thị, trở thành Article thành công nhất trong lịch sử X.

Rõ ràng X đã nhận thấy tiềm năng lưu lượng của các bài dài, nhanh chóng theo sát; hạ ngưỡng chức năng Articles, điều chỉnh trọng số thuật toán để ưu tiên bài dài hơn bài ngắn, công bố giải thưởng sáng tác trị giá triệu USD.

Trong vòng hai tuần thi đấu, hàng vạn người tham gia.

Kết quả được công bố ngày 4 tháng 2, tổng giải thưởng cuối cùng là 2.15 triệu USD, gấp đôi so với cam kết ban đầu. Vô địch 100 nghìn USD, Á quân 50 nghìn USD, thêm giải thưởng “Lựa chọn của Người sáng tạo” trị giá 25 nghìn USD và bốn đề cử danh dự trị giá 10 nghìn USD.

Thông tin về các giải thưởng như sau:

Bạn có thể thấy Dan Koe lại xuất hiện trong danh sách. Tuy nhiên, bài viết của anh trước đó về cách sửa chữa cuộc đời trong một ngày đã có 1.7 tỷ lượt hiển thị, còn giải vô địch của cuộc thi sáng tác lần này chỉ đạt 45 triệu.

Các bài nổi bật vẫn là điều khó đoán, nhưng một số bài đoạt giải cũng đáng để phân tích.

🏆Vô địch: “Tài khoản phụ” 9 vạn người theo dõi, lấy 100 nghìn USD nhờ vào một cơ sở dữ liệu tự xây dựng

Tiêu đề bài viết của @beaverd dịch ra là “Deloitte, một khối u ung thư trị giá 740 tỷ USD lan rộng khắp Mỹ”. Nội dung nói về công ty tư vấn nổi tiếng Deloitte.

Tài khoản này hiện có “chỉ” 9 vạn người theo dõi, so với các người khác trong giải thì là nhỏ, chưa kể không có tổ chức truyền thông, không có xác thực Blue V hay bất kỳ sự bảo chứng nào khác.

Chủ đề anh viết cũng không dựa vào các từ khóa hot trending, nhưng nội dung tiết lộ lại khá gây tranh cãi, cụ thể Deloitte đã lấy của liên bang và các bang hợp đồng trị giá 740 tỷ USD, rồi làm hỏng dự án.

Link truy cập tại đây

Khi vào xem, bạn sẽ thấy người này đã bỏ công sức rất lớn.

Anh ta tự xây một trang web tên somaliscan.com, thu thập hàng triệu dữ liệu hoá đơn của chính phủ, đối chiếu từng bản báo cáo kiểm toán và ghi nhận lỗi hệ thống.

Sau đó, dùng những dữ liệu này kể một loạt câu chuyện gây sốc: hệ thống trợ cấp thất nghiệp California bị lừa mất 320 tỷ USD, hệ thống trợ giúp y tế Tennessee sập khiến 25 vạn trẻ em mất bảo hiểm, cải tổ hệ thống tòa án tiêu tốn 19 tỷ rồi bỏ dở… tổng cộng bao phủ 25 bang.

Anh còn khai thác mối quan hệ xoay vòng giữa các quản lý cao cấp của Deloitte và quan chức chính phủ, cụ thể ai chuyển từ Deloitte sang bộ nào, rồi ký các hợp đồng nào, tên tuổi và số tiền đều rõ ràng.

Một người tự tạo ra cơ sở dữ liệu, tự nghiên cứu và kiếm được 100 nghìn USD.

🥈Á quân: Tài khoản tài chính lớn 70 vạn người theo dõi, dạy cách kiếm tiền trong cơn hoảng loạn thuế quan

Á quân @KobeissiLetter là gương mặt quen thuộc trong giới phân tích vĩ mô, 70 vạn người theo dõi, thường xuyên bàn luận về chính sách kinh tế Mỹ và biến động thị trường.

Bài viết của anh cũng rất trực diện, phân tích các chiến thuật của Trump mỗi lần dùng thuế quan thành một khung giao dịch lặp lại, tiêu đề là “Kịch bản thuế quan của Trump: Hướng dẫn vận hành”.

Vì Trump thường không theo quy tắc, thích đưa ra các chính sách quá đà và đe doạ các quốc gia khác, nhưng cuối cùng không phải lúc nào cũng thực hiện được, Wall Street gọi mô hình này là TACO, viết tắt của Trump Always Chickens Out (Trump luôn sợ hãi).

TACO chính là mô hình lặp đi lặp lại:

Trump tuyên bố áp thuế mạnh → Thị trường giảm mạnh → Vài ngày sau, ông nới lỏng hoặc hoãn → Thị trường phục hồi.

Link truy cập

Bài của KobeissiLetter làm gì? Đó là biến TACO từ một câu chuyện đùa thành một hướng dẫn vận hành có thời gian rõ ràng. Anh lấy các sự kiện về thuế quan trong 12 tháng qua làm mẫu, phân tích thành một chu kỳ hoàn chỉnh, giúp bạn theo dõi thời điểm để giao dịch.

Ví dụ, cuối tuần, phía Nhà Trắng tung tin gây hoảng loạn, giữa tuần, các quỹ bắt đáy vào, cuối tuần sau, phát đi tín hiệu giảm căng thẳng, trong vòng 2 đến 4 tuần, đạt được thỏa thuận nào đó. Đồng thời, anh còn liên tục cập nhật từng bước, như một bộ phim liên tục dự đoán.

Anh còn đưa ra phương pháp thực tế, đó là theo dõi lợi suất trái phiếu chính phủ Mỹ kỳ hạn 10 năm. Nếu con số này vượt qua 4.60%, khả năng cao Trump sẽ nhượng bộ.

Đối với các người dùng trả phí trên X quan tâm đến vĩ mô và giao dịch, loại nội dung này cực kỳ phù hợp.

Nó không bàn về việc thuế quan tốt hay xấu, cũng không phán xét đạo đức, mà chỉ cho bạn biết lần tới, khi gặp tình huống này, bạn nên làm gì để kiếm lời.

🥉Hạng ba: Bài viết được thích nhất của DAN KOE, phương pháp sống quen thuộc

Bài dự thi của Dan Koe “Cách luôn duy trì trạng thái cực kỳ tập trung” đã nhận 42 nghìn lượt thích, 8.681 lượt chia sẻ, hai chỉ số này đều cao nhất trong các bài dự thi. Nhưng lượt hiển thị chỉ đạt 11,04 triệu, chưa bằng một phần tư của vô địch.

X thực chất không coi đó là hạng ba chính thức, mà dành riêng giải “Lựa chọn của Người sáng tạo” trị giá 25 nghìn USD.

Thực ra cũng dễ hiểu, Dan Koe chính là “người đã truyền cảm hứng cho cuộc thi này”. Bài viết viral 1.7 tỷ lượt của anh đầu tháng 1 đã giúp X nhận ra tiềm năng của các bài dài.

Link truy cập

Bản thân bài viết không cần giới thiệu nhiều, vẫn là bộ phương pháp phát triển cá nhân. Nói chung là cách làm thế nào để đạt được sự tập trung, đồng thời trích dẫn các khái niệm về thần kinh học và trạng thái tâm trí để chứng minh và làm rõ hơn.

Thực tế, bài này có tương tác tốt nhất, nhưng theo quy tắc chính của cuộc thi “lượt hiển thị của người dùng trả phí tại Mỹ”, thì nó không nằm trong top đầu.

Tại sao bài có tương tác cao nhất lại không có lượt hiển thị lớn? Chúng ta sẽ bàn sau.

Giải thưởng danh dự: 4 người, mỗi người 10 vạn USD

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall đều nhận 10 vạn USD khích lệ. Các tài khoản của họ tập trung vào các lĩnh vực chính sách công, địa chính trị, lịch sử, an ninh công cộng.

Trong đó, Josh Wolfe là đồng sáng lập Lux Capital, nhà đầu tư mạo hiểm nổi tiếng, cũng tuyên bố sẽ quyên góp toàn bộ số tiền thưởng cho bốn tổ chức từ thiện.

Do bài gốc không ghi rõ các bài viết cụ thể của 4 người này, thời gian và nguồn lực có hạn, chúng tôi chưa tiến hành điều tra sâu hơn. Rất mong mọi người bổ sung thông tin.

Một số quan sát sâu hơn

Từ kết quả cuộc thi này, có thể rút ra một số quy luật:

Bài viết được thích nhiều nhất, lượt hiển thị chỉ bằng một phần tư của vô địch

Dữ liệu gây sốc nhất chính là của Dan Koe.

42 nghìn lượt thích, 8.681 lượt chia sẻ, 4.627 bình luận, cả ba đều cao nhất toàn cuộc. Nhưng lượt hiển thị chỉ 11,04 triệu, chưa bằng một phần tư của @beaverd. Trong khi đó, lượt thích của @beaverd là 30 nghìn, ít hơn Dan Koe.

Nếu bạn từng làm truyền thông mạng xã hội, sẽ thấy dữ liệu này rất kỳ quặc. Theo hiểu biết thông thường, tương tác càng cao, thuật toán càng ưu tiên đẩy nội dung, lượt hiển thị sẽ càng lớn.

Nhưng cuộc thi này của X tính theo “lượt hiển thị trên dòng thời gian của người dùng trả phí tại Mỹ”. Chỉ số này loại trừ người dùng không phải Mỹ, không trả phí, truy cập qua tìm kiếm hoặc trang cá nhân.

Dan Koe viết về phát triển cá nhân, đối tượng khán giả tự nhiên toàn cầu, trong đó có nhiều người không phải Mỹ. @beaverd viết về cách tiền của người nộp thuế Mỹ bị Deloitte làm hỏng, đối tượng chủ yếu là người Mỹ. Trong cùng một cơ chế đề xuất của thuật toán, “đặc thù vùng miền” quyết định mức độ cao thấp của chỉ số này.

9 vạn người theo dõi thắng 90 vạn người theo dõi, độ khan hiếm nội dung > số lượng người theo dõi

@beaverd có 9 vạn người trước thi. @KobeissiLetter có 70 vạn. Dan Koe có 90 vạn.

Nếu số lượng người theo dõi quyết định lượt hiển thị, thứ tự sẽ ngược lại. Nhưng thực tế cho thấy, trong logic đề xuất của Articles của X, trọng số của số lượng người theo dõi không lớn như tưởng tượng.

@beaverd thắng là nhờ vào việc anh có những thứ người khác không có, chính là độ khan hiếm của nội dung.

Điều này hoàn toàn khác với logic truyền thống dựa vào số lượng lớn người theo dõi. Các tài khoản lớn dựa vào lượng người theo dõi và tần suất đăng bài, còn trong môi trường phân phối dựa trên thuật toán, “có nội dung độc quyền” quan trọng hơn “có bao nhiêu người theo dõi”.

Bạn cần xây dựng “phần cứng” nội dung của riêng mình

Xem xét một cách khách quan, ba bài đoạt giải này hoàn toàn khác nhau về chủ đề: một bài phân tích hợp đồng chính phủ, một bài dạy cách chơi theo sóng thuế quan, một bài nói về cách tập trung chú ý.

Trong bất kỳ hệ thống phân loại nội dung nào, chúng không nằm chung một bảng xếp hạng. Nhưng chúng có điểm chung: mỗi bài đều có “phần cứng” riêng, tức là bạn phải có một khung kể chuyện rõ ràng.

@beaverd có phần cứng là tự xây dựng cơ sở dữ liệu thu thập dữ liệu chính phủ; KobeissiLetter có khung giao dịch đã thử nghiệm 12 tháng; Dan Koe có phương pháp gồm sáu chương dựa trên thần kinh học và tâm lý học, dù có vẻ cao siêu nhưng thực ra đều là những nguyên lý ai cũng biết.

Các bài đoạt giải đều không phải bài chỉ nêu quan điểm thuần túy. Chúng đều cần dài để chứa đựng lượng thông tin, chính là lý do tại sao sản phẩm Articles của X tồn tại.

Một điểm nữa đáng chú ý là, trong tám người đoạt giải, không có ai là truyền thông truyền thống.

Tất cả đều là nhà sáng tạo độc lập. Không phải là truyền thống không tham gia, mà trong thể lệ này, tài khoản cá nhân lại có lợi thế hơn.

Các nội dung của các tổ chức truyền thông thường đăng trên website của họ, chỉ chia sẻ liên kết và tóm tắt trên mạng xã hội. Nhưng Articles yêu cầu nội dung đầy đủ phải đăng trực tiếp trên X, điều này là một thao tác khá khó chịu đối với các tổ chức quen dẫn link ra ngoài.

X chi 215 vạn USD, cuối cùng đang mua gì?

Quay lại nền tảng.

X ban đầu cam kết thưởng 1 triệu USD, cuối cùng đã chi 2.15 triệu USD. Trong thời gian thi, còn thực hiện một loạt hoạt động hỗ trợ: mở rộng chức năng Articles từ tài khoản sáng tạo sang tất cả người dùng trả phí, điều chỉnh thuật toán để tăng đề xuất nội dung dài, đổi cách tính điểm thành “lượt hiển thị trên dòng thời gian của người dùng trả phí tại Mỹ”.

Chi phí lớn như vậy, rõ ràng X cần nội dung dài gốc sáng tạo trong nội bộ.

Trước đây, nội dung dài trên X chủ yếu dựa vào liên kết ngoài, như Substack, Medium, blog cá nhân. Người dùng chỉ cần click là rời khỏi, thời gian đọc và tương tác đều nằm ở nơi khác. Mục tiêu của Articles là giữ lại những nội dung này trong nền tảng, để người dùng đọc từ đầu đến cuối mà không rời khỏi X.

Xa hơn nữa, X còn có Grok. Việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn cần dữ liệu dài chất lượng cao, trong khi phần lớn nội dung trên X chỉ là các tweet 280 ký tự. Nếu Articles có thể duy trì thu hút các nhà sáng tạo sản xuất nội dung dài sâu, thì những nội dung này chính là dữ liệu huấn luyện cho Grok.

Cuối cùng, giá trị của người dùng trả phí.

Quy tắc thi đấu giới hạn chỉ số trong “lượt hiển thị trên dòng thời gian của người dùng trả phí tại Mỹ”, tức là trực tiếp gửi thông điệp tới các nhà sáng tạo: nội dung của bạn phải phục vụ cho người dùng trả phí.

Điều này là dùng nội dung của nhà sáng tạo để hỗ trợ hệ thống trả phí, khiến người dùng trả phí cảm thấy “tiền của tôi xứng đáng, vì tôi có thể xem nội dung sâu mà không nơi nào khác có”.

Từ góc độ nhà sáng tạo nội dung, chúng tôi nghĩ thời đại chỉ nêu quan điểm có thể đã qua.

Xu hướng này cũng phù hợp với các nhà sáng tạo trong lĩnh vực crypto. Ngành crypto không thiếu các quan điểm, hàng ngày có vô số người kêu gọi mua bán, dự đoán giá, bình luận về quản lý.

Nhưng ít ai có thể tự xây dựng một công cụ phân tích dữ liệu chuỗi như @beaverd, hoặc phân tích chu kỳ thị trường thành các kịch bản giao dịch lặp lại như KobeissiLetter.

Duy trì độ khan hiếm và độc lập, liên tục sản xuất, thực sự là một công việc rất chuyên nghiệp, cũng rất đáng tự hào và mang lại phản hồi tích cực.

Chúng tôi cũng mong muốn có nhiều nội dung hơn từ cộng đồng tiếng Trung, để sau này cũng có thể xuất hiện trong bảng xếp hạng.