Chỉ quan điểm có thể đã đến hồi kết của thời đại.

Tác giả: David, Deep潮 TechFlow

Giữa tháng 1, X công bố thưởng 1 triệu USD cho bài viết dài thể hiện tốt nhất trên nền tảng.

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

Bạn có thể còn nhớ vài ngày trước khi hoạt động thúc đẩy nội dung này được phát động, blogger phát triển cá nhân Dan Koe đã đăng một bài viết mang tên 「How to fix your entire life in 1 day」, đạt 1.7 tỷ lượt xem, trở thành Article thành công nhất trong lịch sử X.

Rõ ràng X đã nhận thấy tiềm năng lưu lượng của các bài viết dài, nhanh chóng theo đuổi; hạ ngưỡng chức năng Articles, điều chỉnh trọng số thuật toán để ưu tiên bài dài hơn bài ngắn, công bố giải thưởng trị giá triệu đô la cho cuộc thi viết.

Trong vòng hai tuần, hàng vạn người tham gia.

Ngày 4 tháng 2, kết quả được công bố, tổng giải thưởng cuối cùng là 2,15 triệu USD, gấp đôi so với cam kết ban đầu. Vô địch 100.000 USD, Á quân 50.000 USD, thêm giải “Creator Choice” trị giá 25.000 USD và bốn đề cử danh dự 10.000 USD.

Thông tin về các người thắng giải sơ lược như sau:

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

Các bài viết gây sốt vẫn là điều khó đoán, nhưng một số bài thắng giải cũng đáng để phân tích.

🏆Vô địch: “Tài khoản phụ 9 vạn người theo dõi”, lấy 1 triệu USD nhờ vào một cơ sở dữ liệu tự xây dựng

Bài viết của @beaverd có tiêu đề dịch là “Deloitte, một khối u độc hại 740 tỷ USD lan rộng khắp Mỹ”. 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 coi 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 có tính thời sự, đó là Deloitte đã lấy đi hợp đồng trị giá 740 tỷ USD từ chính phủ liên bang và các bang, rồi làm hỏng các dự án đó.

Link dẫn tại đây

Khi click vào, 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 hóa 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 gây mất bảo hiểm cho 250.000 trẻ em, cải cách công nghệ tòa án tiêu tốn 1,9 tỷ USD rồi bỏ dở… tổng cộng bao phủ 25 bang.

Anh còn khai thác được cánh cửa xoay giữa các quản lý cấp cao của Deloitte và quan chức chính phủ, cụ thể ai chuyển từ Deloitte sang bộ nào, rồi ký 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 1 triệu 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 tài chính vĩ mô, 70 vạn người theo dõi, thường xuyên bình 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 chiến tranh thuế làm vũ khí, thành một khung giao dịch có thể lặp lại, tiêu đề gọi là “Kịch bản thuế của Trump: Hướng dẫn vận hành”.

Vì Trump thường không theo quy tắc, thích đưa ra các chính sách quá đà và đe dọa các quốc gia khác, nhưng cuối cùng không phải lúc nào cũng thực hiện được, Wall Street đã tổng kết mô hình này gọi 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 ấy nới lỏng hoặc hoãn → Thị trường phục hồi.

Link dẫn tại đây

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

Ví dụ, cuối tuần, phía Nhà Trắng đưa tin gây hoảng loạn, giữa tuần, mua vào, cuối tuần sau, phát đi tín hiệu giảm nhẹ, 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 dựa trên 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 có tốt hay không, cũng không đưa ra đánh giá đạo đức, mà chỉ cho biết lần tới, bạn nên làm gì vào thời điểm nào 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” nhận 42.000 lượt thích, 8.681 lượt chia sẻ, đều là cao nhất trong các bài dự thi. Nhưng lượt xem chỉ 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 “Creator Choice” (Lựa chọn của Ban tổ chức), trị giá 25.000 USD.

Thật ra cũng dễ hiểu, Dan Koe chính là “người đã truyền cảm hứng cho cuộc thi này”. Bài viết của anh vào đầu tháng 1 với 1.7 tỷ lượt xem đã trực tiếp cho thấy giới hạn về lưu lượng của các bài dài.

Link dẫn tại đây

Bản thân bài viết không cần giới thiệu nhiều, vẫn là 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 “chảy” (flow) để chứng minh và làm sâu sắc 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 Mỹ”, thì nó không nằm trong top đầu.

Tại sao bài có tương tác cao nhất lại không có lượt xem lớn? Chúng ta sẽ bàn sau về sự lệch lạc này.

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

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall đều nhận thưởng 10 vạn USD. 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 liệt kê cụ thể các bài của 4 người này, thời gian và công sức có hạn, chúng tôi chưa tiến hành điều tra sâu hơn. Rất mong các bạn 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 phản trực giác nhất chính là của Dan Koe.

42.000 lượt thích, 8.681 lượt chia sẻ, 4.627 bình luận, cả ba đều cao nhất trong toàn bộ các bài dự thi. Nhưng lượt xem chỉ 11,04 triệu, chưa bằng một phần tư của @beaverd. Trong khi đó, lượt thích của @beaverd là 30.000, còn ít hơn Dan Koe.

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

Nhưng cuộc thi này của X tính không phải tổng lượt hiển thị, mà là “lượt hiển thị trên dòng thời gian của người dùng trả phí 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 thuế của người Mỹ bị Deloitte làm hỏng, đối tượng chủ yếu tập trung tại Mỹ. Trong cùng một cơ chế đề xuất của thuật toán, “độ tập trung về địa lý” của nội dung quyết định chỉ số này cao hay thấp.

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

Vô địch @beaverd có 9 vạn người theo dõi trước cuộc thi. Á quân @KobeissiLetter có 70 vạn. Dan Koe có 90 vạn.

Nếu số lượng người theo dõi quyết định lượt hiển thị, thì thứ hạng phải ngược lại. Nhưng thực tế cho thấy, trong cơ chế đề xuất Articles của X, trọng số của số lượng người theo dõi không lớn như ta nghĩ.

@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 lưu lượng truyền thống. Các tài khoản lớn dựa vào số lượng người theo dõi và tần suất đăng bài, còn trong môi trường phân phối dựa trên thuật toán, “Bạn có nội dung độc quyền” quan trọng hơn “Bạn 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 thắng giải này hoàn toàn khác nhau về chủ đề: một bài phân tích hợp đồng chính phủ, một bài hướng dẫn chơi theo sóng thuế, 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, hay nói cách khác, bạn cần có một khung kể chuyện riêng.

@beaverd có “phần cứng” là tự xây dựng cơ sở dữ liệu thu thập dữ liệu chính phủ; KobeissiLetter có “phần cứng” là một khung giao dịch đã thử nghiệm 12 tháng; còn Dan Koe có “phần cứng” là một phương pháp luận gồm sáu chương kết hợp thần kinh học và tâm lý học, dù có vẻ cao siêu nhưng thực tế đều là những điều mọi người đã biết.

Các bài thắng giải đều không phải là bài viết thuần quan điểm. Tất cả đều cần dài để chứa đựng lượng thông tin, và đó chính là lý do tồn tại của dạng sản phẩm Articles trên X.

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

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

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 đối với các tổ chức quen dẫn link ra ngoài là khá kỳ quặc.

X chi 215 vạn, mua gì?

Quay lại nền tảng.

X ban đầu hứa thưởng 1 triệu USD, cuối cùng phát ra 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 Mỹ”.

Chi tiêu lớn như vậy, rõ ràng mục đích chính của X là cần có nội dung dài, sáng tạo gốc trong hệ sinh thái.

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 chân các nội dung này trong hệ thống, để người dùng đọc từ đầu đến cuối mà không rời khỏi X.

Xa hơn nữa, X còn có Grok. Mô hình ngôn ngữ lớn cần dữ liệu văn bản dài chất lượng cao để huấn luyện, trong khi phần lớn nội dung trên X 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 Mỹ”, tức là trực tiếp gửi thông điệp tới các nhà sáng tạo rằng nội dung của họ phải phục vụ cho người dùng trả phí.

Điều này đang 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 rằng chỉ quan điểm có thể đã đến hồi kết của thời đại.

Xu hướng này cũng phù hợp với các nhà sáng tạo trong cộng đồng tiền mã hóa. Ngành công nghiệp tiền mã hóa không thiếu các quan điểm, hàng ngày có vô số người kêu gọi mua bán, dự đoán giá, bình luận về quản lý.

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

Giữ được tính khan hiếm và độc lập, liên tục sản xuất nội dung, thực sự là một công việc rất chuyên nghiệp, cũng rất đáng tự hào và mang lại phản hồi tích cực.

Chúng tôi cũng hy vọng sẽ thấy nhiều nội dung hơn từ cộng đồng tiếng Trung, và trong tương lai cũng có thể xuất hiện trong bảng xếp hạng.