Autor: David, DeepTide TechFlow
A mediados de enero, X anunció un premio de 1 millón de dólares para el mejor artículo largo de la plataforma.
Confirmado con un retweet personal de Elon Musk. Las reglas también son muy sencillas: solo para usuarios estadounidenses, artículos originales en inglés de más de 1000 palabras, clasificados principalmente por la cantidad de visualizaciones de usuarios pagos en Estados Unidos.
Deberías acordarte de que unos días antes del lanzamiento de esta campaña de contenido, el bloguero de desarrollo personal Dan Koe publicó un artículo titulado «Cómo arreglar tu vida entera en un día», que obtuvo 170 millones de impresiones y se convirtió en el mejor artículo de la historia de X.
X claramente percibió el potencial de tráfico de los artículos largos y reaccionó rápidamente; redujo los requisitos para utilizar la función Articles, ajustó los pesos del algoritmo para que los artículos largos se priorizaran frente a las publicaciones cortas, y anunció un premio de un millón de dólares para atraer escritos de calidad.
Dos semanas de competición con la participación de decenas de miles de personas.
Los resultados se revelaron el 4 de febrero, con un premio total de 2,15 millones de dólares, más del doble de lo prometido. El campeón recibió 1 millón, el subcampeón 500 000, además de un premio "Creator Choice" de 250 000 y cuatro menciones honoríficas de 100 000 cada una.
La situación de los premios es aproximadamente la siguiente:
Puedes ver que Dan Koe ha vuelto a entrar en la lista. Sin embargo, su anterior artículo sobre cómo arreglar la vida en un día tuvo 170 millones de impresiones, mientras que esta vez, el ganador del concurso de creación solo tuvo 45 millones.
Aunque los artículos de gran éxito siguen siendo difíciles de predecir, varias entradas premiadas también valen la pena ser analizadas.
Campeón: Una "cuenta secundaria" con 90.000 seguidores, consiguió 1 millón mediante una base de datos autogestionada.
El título del artículo del campeón @beaverd se traduce como "Deloitte, una plaga tóxica de 74.000 millones de dólares que se ha extendido por todo Estados Unidos". El artículo trata sobre la conocida empresa de consultoría Deloitte.
Esta cuenta tiene actualmente "solo" 90.000 seguidores, y en comparación con otros premiados, se considera bastante pequeña, además no tiene respaldo de ninguna institución mediática ni ninguna otra verificación fuera de la V azul.
Los temas que trata no utilizan palabras clave populares ni de tendencia, pero revela asuntos bastante polémicos, es decir, cómo Deloitte obtuvo 74.000 millones de dólares en contratos del gobierno federal y estatal, y luego arruinó los proyectos.
Al hacer clic para ver, te darás cuenta de que esta persona realmente ha invertido esfuerzo.
Él mismo construyó un sitio web llamado somaliscan.com, donde recolectó millones de datos de facturas gubernamentales, comparando una por una los informes de auditoría y los registros de fallos del sistema.
Luego contó una serie de historias impactantes con estos datos primarios: el sistema de subsidios por desempleo de California fue estafado con 32.000 millones de dólares, el colapso del sistema de Medicaid en Tennessee dejó sin cobertura a 250.000 niños, y la modernización informática de los tribunales costó 1.900 millones de dólares y terminó en fracaso... En total, afectó a 25 estados.
También reveló la puerta giratoria entre altos ejecutivos de Deloitte y funcionarios gubernamentales, especificando quién había pasado de Deloitte a qué departamento gubernamental y qué contratos se aprobaban a su regreso, con una lista clara de los nombres de las personas y los montos involucrados.
Una persona creó su propia base de datos e hizo investigaciones por cuenta propia, y ganó un millón de dólares.
Subcampeón: Una cuenta financiera con 700.000 seguidores que te enseña a ganar dinero en medio del pánico arancelario
El subcampeón, @KobeissiLetter, es un rostro familiar en el círculo macroeconómico y financiero, con 700.000 seguidores, y se centra a largo plazo en las políticas económicas estadounidenses y las fluctuaciones del mercado.
Lo que hace directamente este artículo es descomponer en un marco transaccional repetible los métodos habituales de Trump cada vez que utiliza la carta de los aranceles, con el título de "El guion de los aranceles de Trump: Una guía operativa".
Dado que Trump a menudo no sigue patrones convencionales, le gusta emitir políticas extremas y amenazar a otros países, pero finalmente no siempre puede cumplirlas completamente, Wall Street ha resumido este patrón con la sigla TACO, cuya traducción es "Trump Always Chickens Out" (Trump siempre se echa atrás).
TACO se refiere a un patrón recurrente:
Trump anuncia aranceles elevados → el mercado cae → unos días después él mismo se suaviza o pospone → el mercado se recupera.
Lo que hace el artículo "KobeissiLetter" es transformar TACO de un chiste en un manual operativo con escalas de tiempo. Él toma como muestra los eventos arancelarios de los últimos 12 meses y elabora una plantilla cíclica completa, que puedes seguir según los períodos establecidos para realizar operaciones.
Por ejemplo, los fines de semana se filtra información desde la Casa Blanca para generar pánico, durante la semana media entran fondos comprando al alza, el siguiente fin de semana se emiten señales de alivio, y en un plazo de 2 a 4 semanas se alcanza algún tipo de acuerdo. Al mismo tiempo, él seguirá publicando actualizaciones en cada paso, informándote constantemente en qué fase se encuentra el proceso, como si fuera una serie continua de análisis previos.
También dio un método más operativo, que es seguir la tasa de rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a 10 años. Si este número supera el 4,60 %, es probable que Trump ceda.
Para ese grupo de usuarios pagos en X que se centran en aspectos macroeconómicos y en operaciones bursátiles, este tipo de contenido es exactamente lo que desean.
No discute contigo si los aranceles son buenos o malos, ni hace juicios morales, simplemente te dice qué movimientos debes hacer en qué momento la próxima vez para ganar dinero.
Tercer lugar: DAN KOE, con el método de vida más popular y conocido.
El artículo de Dan Koe titulado "Cómo alcanzar un estado de concentración extrema en cualquier momento" obtuvo 42.000 me gusta y 8.681 compartidos, cifras que son las más altas entre todos los artículos participantes. Sin embargo, su número de visualizaciones fue de solo 1,104 millones, menos de un cuarto del récord del ganador.
Estrictamente hablando, lo que X recibió no se considera tercer lugar, sino un premio especial llamado "Creator Choice" (Elección Oficial), con un valor de 250.000 dólares.
En realidad también se puede entender, Dan Koe es "la persona que inspiró este partido". Su artículo viral de principios de enero, que obtuvo 170 millones de impresiones, hizo que X viera directamente cuán alto podía llegar el potencial de tráfico con artículos largos.
No entraré en más detalles sobre el artículo en sí mismo, ya que sigue siendo el mismo tipo de metodología para el crecimiento personal. En esencia, trata sobre cómo adquirir concentración, y utiliza conceptos de la neurociencia y el estado de flujo para respaldar y profundizar dicha idea.
De hecho, este artículo tiene los mejores datos interactivos, pero según la regla central del concurso, que es "la cantidad de visualizaciones por usuarios pagos en Estados Unidos", no obtiene un puesto delantera.
¿Por qué los artículos con mayor interacción no tienen una exposición tan alta? Esta desviación la trataremos más adelante.
Mención honorífica: 100.000 ×4
Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu y Ryan Hall recibieron cada uno un estímulo de 100 000 dólares. Sus cuentas cubren cuatro áreas: política pública, geopolítica, historia y seguridad pública.
Entre ellos, Josh Wolfe, cofundador de Lux Capital y reconocido inversor de capital de riesgo, también anunció que donaría el equivalente al premio a cuatro organizaciones benéficas.
Dado que en el hilo original no se enumeraron los artículos específicos de estas 4 personas, y debido a las limitaciones de tiempo y energía, no realizamos una investigación más profunda. También invitamos a todos a completar la información.
Algunas observaciones más profundas
Algunas regularidades que se pueden observar a partir de los resultados de este torneo son:
El artículo con más me gusta tiene solo una cuarta parte de la exposición del campeón.
Los datos más contraintuitivos de este partido, sin duda, son los de Dan Koe.
42.000 me gusta, 8.681 reenvíos y 4.627 comentarios, tres datos de interacción que son los más altos de todo el evento. Sin embargo, su volumen de exposición alcanzó solamente 1,104 millones, menos de un cuarto del del campeón @beaverd. Además, los me gusta de @beaverd son 30.000, que incluso son menos que los de Dan Koe.
Si has trabajado en operaciones de redes sociales, encontrarás estos datos bastante extraños. Según la comprensión habitual, cuanto mayor sea la interacción, más propenso será el algoritmo a promover el contenido, por lo que la cantidad de impresiones debería ser mayor.
Pero en esta ocasión, X no calcula la exposición total, sino la "exposición en la línea de tiempo de la página principal de usuarios pagos en Estados Unidos". Este indicador excluye a usuarios no estadounidenses, usuarios no pagos, y las visitas procedentes de búsquedas y páginas de perfil personal.
Dan Koe trata temas de desarrollo personal, por lo que su audiencia es naturalmente más globalizada, y entre sus seguidores hay muchos usuarios no estadounidenses. @beaverd, por otro lado, habla sobre cómo Deloitte malgasta el dinero de los contribuyentes estadounidenses, por lo que su audiencia está naturalmente concentrada en Estados Unidos. Bajo el mismo mecanismo de recomendación algorítmica, la "concentración geográfica" del contenido determina el nivel de este indicador.
90.000 seguidores ganan contra 900.000 seguidores, la escasez de contenido > base de seguidores
Campeón @beaverd 90.000 seguidores antes de la competición. Subcampeón @KobeissiLetter 700.000 seguidores. Dan Koe 900.000 seguidores.
Si la cantidad de seguidores determinara la visibilidad, el ranking debería ser al revés. Pero los resultados reales indican que, en la lógica de recomendación de artículos de X, el peso de la base de seguidores es mucho menor de lo que se imagina.
@beaverd Ganar depende de si tiene algo que otros no tienen, o si es el escasez del contenido lo que hace la diferencia.
Esto es completamente diferente a la lógica tradicional del tráfico. Las grandes cuentas dependían del número existente de seguidores y de la frecuencia de publicación, pero en un entorno donde el algoritmo domina la distribución, "si tienes algo exclusivo" es más importante que "cuántos seguidores tienes".
Tienes que construir tu propio contenido "hardware".
Desde una perspectiva más amplia, los temas de estos tres artículos galardonados no podrían ser más distintos: uno investiga contratos gubernamentales, otro enseña a especular con las olas de aranceles, y el tercero trata sobre cómo concentrarse.
Colocadas dentro de cualquier sistema de clasificación de plataformas de contenido, no aparecerían en la misma lista. Pero tienen un punto en común: cada una posee su propio "hardware", es decir, necesitas un marco narrativo independiente.
La "infraestructura" de @beaverd es una base de datos construida por sí mismo para recopilar datos gubernamentales; la "infraestructura" de KobeissiLetter es un marco de operaciones que ha sido probado durante 12 meses; y la "infraestructura" de Dan Koe es un método de seis capítulos que combina neurociencia y psicología. Aunque pueda parecer complejo, en realidad todo se basa en principios que ya conocemos.
Ningún artículo premiado es únicamente una pieza de opinión. Todos requieren un extenso desarrollo para albergar su contenido informativo, y esto es precisamente la razón de ser del formato de X Articles.
Otro hecho digno de mención es que entre los ocho galardonados no hay ninguna empresa de medios tradicionales.
Son todos creadores independientes. No es que los medios tradicionales no hayan participado, sino que, bajo este formato de competición, las cuentas personales tienen ventaja.
El contenido de los medios institucionales suele publicarse en sus propios sitios web, y en las redes sociales solo se coloca un enlace y un resumen. Sin embargo, Articles exige que el contenido completo se publique dentro de la plataforma X, lo cual resulta incómodo para los medios acostumbrados a derivar el tráfico hacia su sitio exterior.
¿Qué es exactamente lo que X está comprando por 2,15 millones?
Volvamos a la plataforma en sí.
X prometió inicialmente un incentivo de 1 millón de dólares, pero finalmente distribuyó 2,15 millones. Durante el concurso también realizó una serie de acciones complementarias: amplió la función Articles desde las cuentas de creadores a todos los usuarios pagos, ajustó el algoritmo para aumentar el peso de recomendación de contenido de artículos largos, y cambió el sistema de puntuación a "exposición en la página principal de usuarios pagos en Estados Unidos".
Con este costo tan elevado, lo más directo es que X necesite contenido original de artículos largos dentro de la plataforma.
En el pasado, el contenido largo en X dependía principalmente de enlaces externos, como Substack, Medium y blogs personales. Al hacer clic, los usuarios se iban a otras plataformas, y el tiempo de lectura y los datos de interacción quedaban allí. El objetivo de Articles es mantener este contenido dentro de la plataforma, para que los usuarios lean desde el principio hasta el final sin salir nunca de X.
A un nivel más profundo, X tiene Grok. El entrenamiento de modelos de lenguaje grandes requiere datos de texto de alta calidad y extensos, mientras que la mayor parte del contenido en X son tweets cortos de 280 caracteres. Si Articles puede atraer continuamente a creadores que produzcan artículos profundos y extensos, este contenido servirá como material de entrenamiento para Grok.
Por último, el valor del usuario pagante.
Las reglas del concurso limitan el indicador a "exposición en la página de inicio para usuarios pagos de EE. UU.", lo que equivale a decirle directamente a los creadores que su contenido debe servir a los usuarios pagos.
Esto apoya el sistema de pago con el contenido de los creadores, haciendo que los usuarios que pagan se sientan que "el dinero que gasto vale la pena, porque puedo ver en la portada contenido profundo que no puedo encontrar en otros lugares".
Desde la perspectiva de los creadores de contenido, creemos que la era de las opiniones puras podría estar llegando a su fin.
Esta tendencia también se aplica a los creadores dentro de la comunidad de criptomonedas. La industria de las criptomonedas no carece de opiniones; cada día, innumerables personas en X dan recomendaciones, predicen precios y comentan sobre regulaciones.
Pero pocos pueden construir una herramienta de análisis de datos en cadena como la de @beaverd, o descomponer los ciclos del mercado en guiones comerciales repetibles como en el KobeissiLetter.
Mantener la escasez y la independencia, y producir de manera continua, en realidad es un trabajo muy profesional, y también es un trabajo con una gran sensación de logro y retroalimentación positiva.
También esperamos ver más contenido proveniente del mundo chino que aparezca en las listas en el futuro.