Можливо, епоха чистих думок вже закінчується.

Автор: David, Deep潮 TechFlow

Середина січня, X оголосив про нагороду у 1 мільйон доларів за найкращу довгу статтю Article, 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 переглядів серед платних користувачів із США.

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

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

За два тижні змагань взяли участь десятки тисяч авторів.

4 лютого були оголошені результати, і загальний призовий фонд склав понад 2,15 мільйона доларів, що більше ніж удвічі від обіцяного. Переможець отримав 1 мільйон, друге місце — 50 тисяч, додатково — 25 тисяч у номінації «Creator Choice» та чотири номінації по 10 тисяч.

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 переглядів, а переможець конкурсу — лише 45 мільйонів.

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

🏆 Переможець: 90 тисяч підписників «малої» сторінки, отримав 1 мільйон за допомогою власної бази даних

Переможець @beaverd написав статтю з назвою «Deloitte — поширюючася по всій Америці 740 мільярдів доларів пухлина». 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 офіційної верифікації, крім звичайної синьої галочки.

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 ці проекти.

Посилання тут

Зайшовши, зрозумієш, що ця людина дійсно доклала зусиль.

Він створив сайт somaliscan.com, зібрав мільйони даних про державні рахунки, порівнював і аудитував їх, аналізуючи системні збої та звіти.

З цих первинних даних він розповів низку шокуючих історій: у Каліфорнії шахраї викрали 320 мільярдів доларів із системи допомоги по безробіттю, у Теннессі медична допомога зірвалася, і 250 тисяч дітей втратили підтримку, судова система згоріла на 1.9 мільярда і залишилася незавершеною… всього охоплено 25 штатів.

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

Самостійно створив базу даних і заробив на цьому 1 мільйон доларів.

🥈 Друге місце: 70 тисяч підписників — фінансовий гігант, що навчає, як заробляти на тарифних паніках

Другий призер @KobeissiLetter — відомий у макроекономічних колах, з 700 тисячами підписників, що слідкує за американською економічною політикою та ринковими коливаннями.

У цій статті він зробив дуже прямо: розбив схему Трампа щодо тарифів на повторюваний торговий сценарій, назвавши її «Трампівський сценарій тарифів: посібник з дії».

Оскільки Трамп часто порушує правила, вводячи 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 патерн:

Трамп оголошує жорсткі тарифи → ринок падає → через кілька днів він пом’якшує або відтягує рішення → ринок відновлюється.

Зайшовши, можна побачити, що ця стаття перетворює TACO з анекдоту у детальний сценарій з часовими рамками. Він 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 для покупки, наступного вихідного — сигнали пом’якшення, і за 2-4 тижні досягається домовленість. Він також постійно оновлює статус кожного етапу, ніби серіал.

Ще він радить слідкувати за доходністю 10-річних казначейських облігацій США: якщо вона перевищить 4.60%, Трамп, ймовірно, поступиться.

Для платних користувачів X, що цікавляться макроекономікою і торгівлею, це — ідеальний інструмент.

Це не обговорює, чи хороші тарифи, чи морально, а просто дає алгоритм, коли і що робити, щоб заробити.

🥉 Третє місце: найбільше лайків — DAN KOE, знайома методологія життя

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

З точки зору X, ця стаття фактично не входить до категорії «третє місце», оскільки був окремий приз — «Creator Choice» (офіційний вибір) на 25 тисяч доларів.

Зрозуміло, що Dan Koe — «людина, яка надихнула цей конкурс». Його стаття із 1.7 мільярдами переглядів на початку січня показала, наскільки високий потенціал у довгих статтях.

Загалом, не потрібно багато розповідати — це методологія особистісного розвитку. Йдеться про те, як здобути концентрацію, ілюструючи нейронаукові та психологічні концепції.

Ця стаття має найкращу взаємодію, але за правилами конкурсу «перегляди платних користувачів із США» вона не потрапила до лідерів.

Чому стаття з найбільшим залученням має менше переглядів? Про це згодом.

Нагороджені номінації: по 100 тисяч ×4

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall — кожен отримав по 10 тисяч у вигляді мотивації. Їхні акаунти охоплюють сфери публічної політики, геополітики, історії та громадської безпеки.

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

Оскільки у вихідному пості не наведено конкретних статей цих авторів, через обмеженість часу і ресурсів ми не проводили додаткового дослідження. Запрошуємо всіх доповнити цю інформацію.

Деякі глибокі спостереження

З результатів цього конкурсу можна виділити кілька закономірностей:

• Статті з найбільшим лайками мають лише четверту частину переглядів переможця

Найбільш несподівані дані — у Dan Koe.

42 тисячі лайків, 8,681 репост, 4,627 коментарів — найвищі показники за всіма трьома параметрами. Але охоплення — лише 11.04 мільйонів, менше ніж у @beaverd, що має 30 тисяч лайків.

Якщо ви займалися просуванням у соцмережах, ця ситуація здається дивною. Зазвичай, чим більше взаємодій, тим більше алгоритм схильний показувати контент, і охоплення має бути більшим.

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

Dan Koe пише про особистісний розвиток, його аудиторія — глобальна, багато американських користувачів там немає. @beaverd — про те, як гроші американських платників зливаються у Deloitte, і його аудиторія — переважно США. За однакових алгоритмів рекомендацій «географічна концентрація» визначає цей показник.

• 9 тисяч підписників перемогли 90 тисяч — цінність контенту важливіша за кількість підписників

Переможець @beaverd має 90 тисяч підписників перед змаганням, друге місце @KobeissiLetter — 700 тисяч, Dan Koe — 900 тисяч.

Якщо б кількість підписників визначала охоплення, порядок був би іншим. Але реальність показує, що у логіці рекомендацій Articles у X вагу має саме «рідкість контенту», а не кількість підписників.

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

Це зовсім інша логіка, ніж традиційний великий акаунт, що залежить від кількості підписників і частоти публікацій. У системі, де поширення визначає алгоритм, «унікальний контент» важливіший за «кількість підписників».

• Потрібно створювати власне «залізо» для контенту

Якщо подивитися з іншого боку, 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 «залізну» основу, тобто — власну нарративну структуру.

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

Переможці — жодної статті не є чисто думковою. Вони всі потребують довгого викладу для передачі інформації, і саме тому існує формат Articles.

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

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

Контент медіа зазвичай публікується на власних сайтах, а у соцмережах — лише посилання і короткий опис. Але Articles вимагає публікації цілого тексту у самому X, що для медіа, звиклих до зовнішнього трафіку, — незвично.

X витратив 2.15 мільйона доларів — на що саме?

Повертаючись до платформи.

Спочатку X обіцяв 1 мільйон доларів стимулів, але в підсумку витратив 2.15 мільйона. Під час змагань було зроблено кілька додаткових кроків: розширено функцію Articles для всіх платних користувачів, налаштовано алгоритм для підвищення рекомендацій довгих статей, змінено систему оцінювання на «перегляди у стрічці головної сторінки платних користувачів США».

Такими витратами, очевидно, платформа прагне отримати внутрішній контент — оригінальні довгі статті.

Раніше довгі матеріали 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 у межах платформи, щоб користувачі читали їх від початку до кінця, не покидаючи X.

Глибше — у X є Grok. Навчання великих мовних моделей потребує високоякісних довгих текстів, а більшість контенту — 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 для платних користувачів.

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

Це — підтримка системи за рахунок контенту авторів, щоб платні користувачі відчували: «Я витрачаю гроші з користю, бо бачу у головній глибокий контент, недоступний деінде».

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

Цей тренд також актуальний для криптосфери. В криптоіндустрії багато думок: щодня хтось закликає купувати, прогнозує ціну, коментує регуляцію.

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

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

Ми також прагнемо побачити більше контенту з українського сегменту, щоб він з’являвся у рейтингах у майбутньому.