L’ère des opinions pures pourrait être en train de tirer sa révérence.

Auteur : David, Deep潮 TechFlow

Mi-janvier, X a annoncé qu’il offrirait une récompense de 1 million de dollars pour le meilleur article publié sur la plateforme.

Elon Musk a lui-même relayé la confirmation. Les règles sont simples : uniquement pour les utilisateurs américains, articles originaux en anglais de plus de 1000 mots, principalement classés selon le nombre d’impressions auprès des utilisateurs payants américains.

Vous vous souvenez peut-être qu’avant le lancement de cette activité d’incitation, le blogueur de développement personnel Dan Koe a publié un article intitulé « How to fix your entire life in 1 day », qui a obtenu 170 millions d’impressions, devenant l’Article le plus performant de l’histoire de X.

X a clairement vu le potentiel de trafic des articles longs, et a rapidement réagi ; en abaissant le seuil d’entrée pour la fonction Articles, en ajustant le poids de l’algorithme pour privilégier les articles longs par rapport aux posts courts, et en annonçant un grand prix de 1 million de dollars pour la rédaction.

Pendant deux semaines, des dizaines de milliers de participants ont concouru.

Le 4 février, les résultats ont été annoncés, avec un total de prix de 2,15 millions de dollars, plus du double de la promesse initiale. Le premier prix : 1 million, le second : 500 000, avec aussi un prix « Creator Choice » de 250 000 et quatre nominations honorifiques de 100 000 chacun.

Voici un aperçu des gagnants :

Vous pouvez voir que Dan Koe est encore sur le podium. Cependant, son article précédent sur comment réparer sa vie en un jour a accumulé 170 millions d’impressions, alors que le champion de cette compétition n’a obtenu « que » 45 millions.

Les articles à succès restent rares, mais certains gagnants méritent une analyse.

🏆 Champion : un « petit » compte de 90 000 followers, qui a empoché 1 million grâce à une base de données auto-construite

L’article du champion @beaverd s’intitule « Deloitte, une tumeur de 740 milliards de dollars qui se répand à travers les États-Unis ». Il parle de la célèbre société de conseil Deloitte.

Ce compte compte actuellement « seulement » 90 000 followers, ce qui en fait un petit compte comparé aux autres gagnants, et il n’a ni médias ni badge bleu vérifié, ni autre forme de soutien officiel.

Il n’utilise pas non plus de mots-clés à la mode, mais le sujet qu’il aborde est très polémique : comment Deloitte aurait obtenu pour 740 milliards de dollars de contrats avec le gouvernement fédéral et des États, puis aurait mal géré ces projets.

Lien ici

En cliquant, on voit que cet auteur a vraiment travaillé dur.

Il a créé un site web, somaliscan.com, qui collecte des millions de données de factures gouvernementales, croise ces données avec des rapports d’audit et des enregistrements de défaillances systémiques.

Il raconte ainsi une série d’histoires choquantes : la fraude de 32 milliards de dollars dans le système d’indemnisation chômage en Californie, la faillite du système Medicaid du Tennessee qui a laissé 250 000 enfants sans couverture, la rénovation informatique des tribunaux qui a coûté 1,9 milliard et est restée inachevée… couvrant 25 États.

Il a aussi révélé le « revolving door » entre les cadres de Deloitte et les fonctionnaires, précisant qui a quitté Deloitte pour quel département, et quels contrats ont été signés, avec noms et montants précis.

Une seule personne a constitué une base de données, a fait ses propres recherches, et a gagné 1 million de dollars.

🥈 Deuxième place : un grand compte financier avec 700 000 followers, qui enseigne comment gagner de l’argent dans la panique tarifaire

Le second @KobeissiLetter est une figure bien connue dans le cercle macroéconomique, avec 700 000 followers, et suit de près la politique économique américaine et la volatilité du marché.

Son article est très direct : il décompose le schéma récurrent de l’utilisation de la stratégie tarifaire par Trump, sous la forme d’un cadre de transaction répétable, intitulé « Le scénario tarifaire de Trump : un guide opérationnel ».

Étant donné que Trump change souvent de stratégie, aime lancer des politiques extrêmes et menacer d’autres pays, mais ne tient pas toujours ses promesses, certains à Wall Street ont résumé ce schéma par l’acronyme TACO, pour Trump Always Chickens Out (Trump finit toujours par reculer).

TACO décrit un modèle récurrent :

Annonce de tarifs douaniers sévères → chute du marché → quelques jours plus tard, Trump fait marche arrière ou reporte → rebond du marché.

Lien ici

Ce que fait cet article, c’est transformer TACO d’une blague en un manuel opérationnel avec une échelle temporelle. Il analyse les événements tarifaires des 12 derniers mois pour en tirer un cycle complet, permettant de faire des transactions en suivant le calendrier.

Par exemple : une annonce du weekend par la Maison Blanche pour créer la panique, des fonds qui entrent en semaine, puis un signal de détente le weekend suivant, et un accord en 2 à 4 semaines. Il continue aussi à commenter chaque étape en temps réel, comme une série de pré-analyses.

Il recommande aussi une méthode pratique : suivre le rendement des obligations américaines à 10 ans. Si ce taux dépasse 4,60 %, Trump aura probablement fait marche arrière.

Pour les utilisateurs payants de X intéressés par la macro et le trading, c’est du pain béni.

Ce n’est pas une discussion sur si les tarifs sont bons ou mauvais, ni une question morale, mais une simple instruction : à quel moment faire quoi pour gagner de l’argent.

🥉 Troisième place : le plus aimé, DAN KOE, une méthodologie de vie familière

L’article de Dan Koe « Comment entrer en état de concentration extrême à tout moment » a reçu 42 000 likes et 8 681 partages, les deux chiffres les plus élevés parmi tous les participants. Mais il n’a été vu que 11,04 millions de fois, moins du quart du champion.

Pour lui, la « troisième place » officielle de X n’existe pas vraiment, car il y a un prix « Creator Choice » (choix du créateur) réservé à un seul article, d’une valeur de 250 000 dollars.

On peut aussi comprendre : Dan Koe est « celui qui a inspiré cette compétition ». Son article viral de début janvier, avec 170 millions d’impressions, a montré à X à quel point le plafond de trafic des articles longs peut être élevé.

Lien ici

L’article lui-même n’a pas besoin d’être présenté en détail, c’est toujours la même méthodologie de développement personnel. Il explique comment obtenir de la concentration, en citant des concepts de neurosciences et d’état de flux pour approfondir.

En réalité, c’est celui qui a le plus d’interactions, mais selon la règle principale de la compétition — « impressions auprès des utilisateurs payants américains » — il ne se classe pas en tête.

Pourquoi l’article le plus interactif n’a-t-il pas eu le plus d’impressions ? Ce décalage sera abordé plus tard.

Nominations honorifiques : 4 x 100 000

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall ont chacun reçu 100 000 dollars en récompense. Leurs comptes couvrent les domaines des politiques publiques, géopolitique, histoire, sécurité publique.

Parmi eux, Josh Wolfe est cofondateur de Lux Capital, un investisseur en capital-risque renommé, qui a aussi annoncé donner l’intégralité de la récompense à quatre œuvres caritatives.

Comme aucune de leurs publications n’a été spécifiquement listée, par manque de temps et de ressources, nous n’avons pas approfondi. N’hésitez pas à compléter ces informations.

Quelques observations approfondies

Voici quelques tendances que l’on peut relever de ces résultats :

• L’article le plus liké n’a qu’un quart des impressions du champion

Ce résultat est le plus contre-intuitif : Dan Koe.

42 000 likes, 8 681 partages, 4 627 commentaires, toutes ces interactions sont les plus élevées. Mais il n’a été vu que 11,04 millions de fois, soit moins du quart du total de @beaverd. Et @beaverd a seulement 30 000 likes, moins que Dan Koe.

Si vous avez déjà géré des réseaux sociaux, vous trouverez ces chiffres étranges. En général, plus d’interactions = plus de recommandations par l’algorithme, donc plus d’impressions.

Mais dans cette compétition, X ne calcule pas la « visibilité totale », mais « l’exposition sur la timeline de la page d’accueil des utilisateurs payants américains ». Ce critère exclut les non-américains, les non-payants, les visites via recherche ou profil personnel.

Dan Koe écrit sur le développement personnel, un sujet naturellement plus global, avec beaucoup de followers hors des États-Unis. @beaverd parle de comment Deloitte dilapide l’argent des contribuables américains, avec une audience concentrée aux États-Unis. Sous le même mécanisme de recommandation, la « concentration géographique » du contenu détermine ce score.

• 90 000 followers ont gagné face à 900 000, la rareté du contenu > la taille de la communauté

Le champion @beaverd avait 90 000 followers avant la compétition. Le second @KobeissiLetter en avait 700 000. Dan Koe en a 900 000.

Si la taille de la communauté déterminait l’exposition, le classement serait inversé. Mais la réalité montre que, dans la logique de recommandation des Articles de X, la taille de la communauté a beaucoup moins d’impact qu’on ne le pense.

@beaverd a gagné parce qu’il possède des éléments que d’autres n’ont pas, c’est la rareté du contenu qui a fait la différence.

C’est totalement différent de la logique classique du trafic : les gros comptes comptent sur leur nombre de followers et leur fréquence de publication, mais dans un environnement dominé par un algorithme, « avoir quelque chose d’unique » est plus important que « combien de followers on a ».

• Il faut construire son « hardware » de contenu

En regardant de plus près, ces trois articles gagnants ont des sujets très différents : un sur les contrats gouvernementaux, un sur le trading des vagues tarifaires, un sur la concentration mentale.

Dans n’importe quelle plateforme, ils ne figureraient pas dans le même classement. Mais ils ont un point commun : chacun possède son propre « hardware », c’est-à-dire un cadre narratif.

@beaverd a construit une base de données pour collecter des données gouvernementales ; KobeissiLetter a développé un cadre de trading basé sur 12 mois de backtests ; Dan Koe a une méthodologie en six chapitres mêlant neurosciences et psychologie, qui peut paraître complexe mais repose sur des principes connus.

Aucun des articles gagnants n’est une pure opinion. Tous nécessitent une longue rédaction pour contenir suffisamment d’informations, ce qui justifie la présence de ce format sur X Articles.

Un autre fait notable : aucun des huit gagnants n’est une organisation médiatique traditionnelle.

Ce sont tous des créateurs indépendants. Ce n’est pas que les médias traditionnels n’aient pas participé, mais dans ce format, les comptes personnels ont un avantage.

Les médias institutionnels publient généralement leur contenu sur leur propre site, avec un lien et un résumé sur les réseaux sociaux. Mais Articles exige que le contenu complet soit publié sur X, ce qui est contraignant pour ceux habitués à rediriger vers des sites externes.

X dépense 2,15 millions, mais qu’est-ce qu’elle achète vraiment ?

Revenons à la plateforme elle-même.

X avait initialement promis 1 million de dollars d’incitation, mais a finalement dépensé 2,15 millions. Pendant la compétition, plusieurs actions ont été menées : extension de la fonction Articles à tous les utilisateurs payants, ajustement de l’algorithme pour favoriser la recommandation d’articles longs, et modification du mode de scoring pour « impressions sur la timeline de la page d’accueil des utilisateurs payants américains ».

Un tel investissement montre que X cherche surtout à produire du contenu long original en interne.

Jusqu’à présent, le contenu long sur X provenait principalement de liens externes : Substack, Medium, blogs personnels. Les utilisateurs cliquaient et quittaient la plateforme, laissant leur temps de lecture et leurs interactions ailleurs. L’objectif d’Articles est de garder ces contenus sur X, pour que l’utilisateur lise du début à la fin sans quitter la plateforme.

Plus profondément, X possède Grok. La formation de grands modèles linguistiques nécessite des données de haute qualité, notamment des textes longs. La majorité du contenu sur X est constitué de tweets de 280 caractères. Si Articles parvient à attirer en continu des créateurs pour produire des articles approfondis, ces contenus deviendront le matériau d’entraînement de Grok.

Enfin, la valeur pour les utilisateurs payants.

Les règles de la compétition limitent l’indicateur à « impressions sur la timeline de la page d’accueil des utilisateurs payants américains », ce qui indique clairement aux créateurs que leur contenu doit servir ces utilisateurs payants.

C’est une façon d’utiliser le contenu des créateurs pour soutenir le système payant, en donnant aux abonnés l’impression que « leur argent en vaut la peine, car ils voient du contenu approfondi introuvable ailleurs sur la page d’accueil ».

Du point de vue des créateurs, nous pensons que l’ère des opinions pures pourrait être en train de s’achever.

Cette tendance s’applique aussi à la sphère crypto. Le secteur ne manque pas d’opinions : chaque jour, des gens recommandent, prédisent des prix, commentent la régulation sur X.

Mais peu peuvent, comme @beaverd, construire leur propre outil d’analyse de données on-chain, ou, comme KobeissiLetter, décomposer un cycle de marché en scénarios de trading reproductibles.

Maintenir la rareté et l’indépendance, produire en continu, c’est un métier très professionnel, qui procure un grand sentiment d’accomplissement et de rétroaction positive.

Nous espérons aussi voir davantage de contenus en chinois, qui pourront un jour figurer dans ces classements.