Penulis: David, DeepTide TechFlow
Pada pertengahan Januari, X mengumumkan hadiah sebesar 1 juta dolar AS untuk artikel panjang terbaik di platform mereka.
Dikonfirmasi oleh Elon Musk sendiri. Aturannya juga sangat sederhana: hanya untuk pengguna Amerika, artikel asli berbahasa Inggris lebih dari 1000 kata, dan peringkat utamanya berdasarkan jumlah paparan dari pengguna berbayar Amerika.
Kamu mungkin masih ingat beberapa hari sebelum peluncuran kampanye konten ini, penulis blog pertumbuhan pribadi Dan Koe memposting artikel "Cara memperbaiki seluruh hidupmu dalam 1 hari", yang mendapatkan 170 juta tayangan dan menjadi Artikel dengan kinerja terbaik sepanjang masa di X.
X jelas melihat potensi lalu lintas dari artikel panjang, segera mengikuti dengan cepat; menurunkan batas penggunaan fitur Articles, menyesuaikan bobot algoritma agar artikel panjang ditampilkan sebelum unggahan pendek, dan mengumumkan hadiah kompetisi menulis sebesar satu juta dolar AS.
Dua minggu pertandingan, puluhan ribu peserta.
Hasil diumumkan pada 4 Februari, dengan total hadiah uang tunai akhir sebesar 2,15 juta dolar, lebih dari dua kali lipat dari yang dijanjikan. Juara pertama mendapat 1 juta dolar, juara kedua 500 ribu dolar, serta hadiah "Creator Choice" sebesar 250 ribu dolar dan empat nominasi kehormatan masing-masing 100 ribu dolar.
Kondisi pemenangnya kira-kira sebagai berikut:
Kamu bisa melihat bahwa Dan Koe kembali masuk dalam daftar. Namun, artikel sebelumnya yang berjudul "Cara Memperbaiki Hidup dalam Sehari" mendapatkan 170 juta tayangan, sementara pemenang lomba kreativitas kali ini hanya mendapatkan 45 juta tayangan.
Produk laris tetap sulit dicari, tetapi beberapa artikel yang memenangkan penghargaan juga layak dianalisis.
Juara: Akun kecil dengan 90.000 pengikut, mengandalkan database mandiri untuk mendapatkan 1 juta dolar.
Judul artikel pemenang @beaverd diterjemahkan menjadi "Deloitte, Tumor 740 Miliar Dolar yang Menyebar ke Seluruh Amerika Serikat." Artikel tersebut membahas perusahaan konsultan ternama Deloitte.
Akun ini saat ini hanya memiliki 90.000 pengikut, dan termasuk akun kecil dibandingkan beberapa akun lain yang pernah memenangkan penghargaan. Selain itu, akun ini tidak memiliki afiliasi dengan lembaga media, maupun dukungan apapun selain sertifikasi biru V.
Topik yang ditulisnya tidak terkait sama sekali dengan kata-kata tren populer, tetapi masalah yang diungkapkannya cukup menarik perhatian, yaitu bagaimana Deloitte mendapatkan kontrak senilai 74 miliar dolar AS dari pemerintah federal dan negara bagian, lalu menyelesaikan proyeknya dengan buruk.
PortalDi sini
Jika Anda mengklik untuk melihat, Anda akan menemukan bahwa orang ini benar-benar telah berusaha keras.
Ia membangun situs web sendiri bernama somaliscan.com, mengumpulkan jutaan data faktur pemerintah, dan membandingkan satu per satu laporan audit dan catatan kerusakan sistem.
Kemudian, dia menceritakan sejumlah kisah yang menggemparkan dengan data pertama tangan ini: sistem tunjangan pengangguran California dicuri sebesar 32 miliar dolar AS, sistem Medicaid Tennessee hancur sehingga 250.000 anak kehilangan jaminan kesehatan, modernisasi sistem informasi pengadilan menghabiskan 1,9 miliar dolar AS namun gagal total... Totalnya mencakup 25 negara bagian.
Ia juga mengungkap pintu putar antara eksekutif Deloitte dan pejabat pemerintah, secara spesifik siapa yang pindah dari Deloitte ke departemen mana, serta kontrak apa saja yang dikembalikan, dengan nama dan jumlah uang yang tercantum secara jelas.
Seorang individu membuat basis data sendiri, melakukan penelitian mandiri, dan menghasilkan 1 juta dolar AS.
Runner-up: Akun keuangan besar dengan 700.000 pengikut, mengajarkan kamu cara menghasilkan uang di tengah kepanikan tarif bea masuk
Finalis kedua @KobeissiLetter adalah wajah lama di lingkaran keuangan makro, memiliki 700.000 pengikut, secara konsisten mengikuti kebijakan ekonomi Amerika Serikat dan fluktuasi pasar.
Artikelnya ini juga langsung to the point, menguraikan strategi Trump dalam menggunakan tarif bea masuk menjadi kerangka kerja yang bisa diulang-ulang, dengan judul "Naskah Tarif Trump: Sebuah Panduan Praktis".
Karena Trump sering tidak bermain dengan cara yang biasa, suka mengeluarkan kebijakan-kebijakan ekstrem dan mengancam negara lain, tetapi pada akhirnya tidak selalu bisa menepati janjinya, ada orang di Wall Street yang merangkum pola ini dengan sebutan TACO, singkatan dari "Trump Always Chickens Out" (Trump selalu ketakutan).
TACO mengacu pada pola yang berulang:
Trump mengumumkan tarif impor yang keras → pasar jatuh drastis → beberapa hari kemudian dia sendiri melunakkan atau menunda → pasar pulih kembali.
Artikel KobeissiLetter ini melakukan hal yang mengubah TACO dari sebuah lelucon menjadi panduan operasional yang dilengkapi dengan skala waktu. Ia menggunakan kejadian tarif selama 12 bulan terakhir sebagai sampel, lalu memecahnya menjadi template siklus yang lengkap, yang bisa kamu ikuti untuk melakukan transaksi sesuai dengan rentang waktu tertentu.
Misalnya, akhir pekan lalu pihak Gedung Putih menyebarkan berita untuk menciptakan kepanikan, di tengah minggu dana-dana mulai masuk membeli saham dengan harga murah, akhir pekan berikutnya sinyal penguatan kembali dirilis, dan dalam waktu 2 hingga 4 minggu kemudian suatu kesepakatan akan tercapai. Sambil itu, dia juga akan terus membalas komentar di setiap langkah yang terjadi, memberitahumu kini sudah sampai tahap berapa, mirip seperti serial cerita yang terus diperbarui.
Ia juga memberikan metode operasional yang lebih konkret, yaitu dengan memperhatikan tingkat imbal hasil obligasi pemerintah AS 10 tahun. Jika angka ini melewati 4,60%, kemungkinan besar Trump akan mengalah.
Bagi kelompok pengguna berbayar di X yang tertarik pada makro dan perdagangan, jenis konten ini sangat sesuai selera mereka.
Ini tidak akan berdebat dengan Anda apakah tarif itu bagus atau buruk, juga tidak membuat penilaian moral, tetapi hanya memberi tahu Anda kapan seharusnya Anda melakukan tindakan tertentu untuk mendapatkan keuntungan saat menggunakan strategi ini di masa depan.
Juara ketiga: Metode hidup yang paling dikenal, Dengan jumlah like tertinggi dari DAN KOE
Artikel lomba milik Dan Koe yang berjudul "Cara Masuk ke Kondisi Fokus Ekstrem Kapan Saja" mendapatkan 42.000 tanda suka dan 8.681 bagikan, dua data tersebut merupakan yang tertinggi di antara semua artikel lomba. Namun, jumlah penayangannya hanya 1,104 juta, kurang dari seperempat dari juara.
Yang diberikan kepada X secara ketat sebenarnya tidak dihitung sebagai juara ketiga, melainkan penghargaan khusus bernama "Creator Choice" (pilihan resmi), senilai 250.000 dolar AS.
Sebenarnya bisa dimengerti juga, karena Dan Koe adalah "orang yang menginspirasi pertandingan ini". Artikel viralnya pada awal Januari yang mendapatkan 170 juta tayangan, secara langsung membuat X menyadari seberapa tinggi potensi lalu lintas yang bisa dibawa oleh artikel panjang.
Artikelnya sendiri tidak terlalu banyak dijelaskan, masih menggunakan pendekatan metode pertumbuhan hidup. Secara umum, artikel ini membahas bagaimana mendapatkan konsentrasi, serta menggunakan konsep-konsep seperti ilmu saraf dan kondisi aliran (flow) untuk memberikan bukti dan mendalami topik tersebut.
Faktanya, artikel ini memiliki data interaksi terbaik, tetapi jika dihitung berdasarkan aturan inti kompetisi, yaitu "eksposur pengguna berbayar di Amerika Serikat", maka artikel ini tidak akan berada di peringkat atas.
Mengapa artikel dengan interaksi terbaik justru tidak mendapat paparan yang tinggi? Kesalahan posisi ini akan dibahas di bagian berikutnya.
Nominasi Kehormatan: 100.000 ×4
Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, dan Ryan Hall masing-masing mendapatkan insentif sebesar 100.000 dolar. Akun mereka mencakup empat bidang yaitu kebijakan publik, geopolitik, sejarah, dan keamanan publik.
Di antaranya, Josh Wolfe, yang merupakan mitra pendiri Lux Capital dan pengusaha modal ventura terkenal, juga mengumumkan bahwa ia akan mendonasikan hadiahnya secara setara ke empat organisasi amal.
Karena artikel spesifik dari keempat orang ini tidak tercantum dalam posting asli, dan terbatasnya waktu serta energi, kami tidak melakukan penyelidikan lebih lanjut. Kami juga mengundang semua orang untuk melengkapi informasi yang ada.
Beberapa pengamatan mendalam
Beberapa pola yang dapat dilihat dari hasil pertandingan kali ini adalah:
Artikel dengan jumlah like terbanyak, hanya mendapat paparan seperempat dari juara.
Data yang paling kontra intuitif dalam pertandingan ini pasti milik Dan Koe.
42.000 like, 8.681 retweet, 4.627 komentar, tiga data interaksi tertinggi di seluruh lapangan. Namun jumlah tayang hanya 11,04 juta, kurang dari seperempat dari juara @beaverd. Sementara jumlah like @beaverd hanya 30.000, bahkan lebih sedikit dari Dan Koe.
Jika Anda pernah menangani operasi media sosial, Anda akan merasa data ini agak aneh. Secara umum, semakin tinggi interaksi, semakin besar pula kemungkinan algoritma menyarankan konten tersebut, sehingga seharusnya jumlah penayangan juga semakin besar.
Namun, kali ini X tidak menghitung total eksposur, melainkan "eksposur garis waktu halaman utama pengguna berbayar di Amerika Serikat". Indikator ini mengecualikan seluruh akses dari pengguna non-Amerika Serikat, pengguna non-berbayar, pencarian, dan halaman profil pribadi.
Dan Koe menulis tentang pertumbuhan pribadi, sehingga audiensnya secara alami lebih global, dengan banyak penggemar yang bukan berasal dari Amerika Serikat. @beaverd menulis tentang bagaimana uang pajak Amerika disia-siakan oleh Deloitte, sehingga audiensnya secara alami terkonsentrasi di Amerika Serikat. Dalam mekanisme rekomendasi algoritma yang sama, "konsentrasi wilayah" dari konten menentukan tinggi rendahnya indikator ini.
90.000 pengikut mengalahkan 900.000 pengikut, kelangkaan konten > jumlah dasar pengikut
Juara @beaverd 90.000 penggemar sebelum pertandingan. Runner-up @KobeissiLetter 700.000 penggemar. Dan Koe 900.000 penggemar.
Jika jumlah penggemar dapat menentukan paparan, maka peringkat seharusnya dibalik. Namun hasil yang terjadi menunjukkan bahwa dalam logika rekomendasi Artikel di X, bobot dasar jumlah pengikut jauh lebih kecil daripada yang dibayangkan.
@beaverd bisa menang, kuncinya adalah apakah dia memiliki sesuatu yang tidak dimiliki orang lain, atau apakah kelangkaan kontennya yang berperan.
Ini sangat berbeda dengan logika lalu lintas tradisional. Akun besar bergantung pada jumlah pengikut dan frekuensi posting, tetapi dalam lingkungan yang didominasi algoritma, "apakah kamu memiliki konten eksklusif" lebih penting daripada "berapa banyak pengikutmu".
Kamu harus membangun konten "perangkat keras" milikmu sendiri.
Dilihat dari kejauhan, tiga artikel pemenang ini sama sekali tidak memiliki tema yang sesuai: satu artikel mengupas kontrak pemerintah, satu artikel mengajarkan cara berdagang berdasarkan fluktuasi tarif bea cukai, dan satu artikel membahas cara mengkonsentrasikan perhatian.
Jika ditempatkan dalam sistem kategori platform konten apa pun, mereka tidak akan muncul dalam daftar peringkat yang sama. Namun, mereka memiliki satu kesamaan: setiap artikel memiliki "kerangka keras" yang mandiri, dengan kata lain, kamu perlu memiliki kerangka narasi.
Perangkat keras @beaverd adalah database mandiri yang mengumpulkan data pemerintah melalui web scraping; perangkat keras KobeissiLetter adalah kerangka kerja perdagangan yang telah diuji kembali (backtested) selama 12 bulan, sedangkan perangkat keras Dan Koe adalah metodologi enam bab yang menggabungkan ilmu saraf dan psikologi, meskipun terdengar sangat mendalam, sebenarnya semuanya adalah prinsip-prinsip yang sudah diketahui oleh banyak orang.
Yang memenangkan penghargaan, tidak ada satupun yang merupakan artikel opini murni. Mereka membutuhkan panjang artikel untuk menampung volume informasi, dan ini justru menjadi alasan mengapa produk X Articles ada.
Fakta menarik lainnya adalah bahwa di antara delapan pemenang tidak ada satupun media tradisional.
Semuanya adalah kreator independen. Bukan berarti media tradisional tidak ikut serta, tetapi dalam sistem kompetisi ini, akun pribadi justru memiliki keunggulan yang lebih besar.
Konten media institusi biasanya dipublikasikan di situs web mereka sendiri, sementara di media sosial hanya ditempatkan tautan dan ringkasan. Namun, Articles memerlukan konten lengkap dipublikasikan langsung di dalam situs X, yang merupakan tindakan yang terasa tidak nyaman bagi media yang terbiasa mengalihkan lalu lintas ke luar situs.
Apa sebenarnya yang dibeli X seharga 2,15 juta?
Kembali ke platform itu sendiri.
X awalnya berjanji memberikan insentif sebesar 1 juta dolar AS, tetapi akhirnya memberikan 2,15 juta dolar AS. Selama kompetisi, mereka juga melakukan sejumlah langkah pendukung: memperluas fitur Articles dari akun kreator ke semua pengguna berbayar, menyesuaikan algoritma untuk meningkatkan bobot rekomendasi konten berita panjang, serta mengubah cara perhitungan skor menjadi "eksposur halaman utama pengguna berbayar di Amerika Serikat."
Biaya besar seperti ini, yang paling langsung pasti adalah X membutuhkan konten artikel panjang orisinal dari dalam situs.
Di masa lalu, konten panjang di X (dulunya Twitter) umumnya bergantung pada tautan eksternal, seperti Substack, Medium, atau blog pribadi. Pengguna hanya perlu mengeklik sekali untuk pergi ke luar, sehingga waktu membaca dan data interaksi tetap berada di platform lain. Tujuan Articles adalah untuk menyimpan konten-konten ini di dalam situs, sehingga pengguna tetap berada di X dari awal hingga akhir membaca.
Lebih dalam lagi, X memiliki Grok. Pelatihan model bahasa besar membutuhkan data teks panjang berkualitas tinggi, sementara sebagian besar konten di X adalah tweet pendek sebanyak 280 karakter. Jika Articles dapat terus menarik kreator untuk menghasilkan artikel mendalam yang panjang, konten-konten ini akan menjadi bahan pelatihan untuk Grok.
Akhirnya, nilai pengguna berbayar.
Aturan kompetisi membatasi indikator pada "paparan halaman utama pengguna berbayar di Amerika Serikat", sama saja dengan memberi tahu langsung para kreator bahwa konten kalian harus melayani pengguna berbayar.
Ini adalah sistem pembayaran yang didukung oleh konten kreator, sehingga pengguna berbayar merasa "uang yang saya keluarkan sepadan, karena saya bisa melihat konten mendalam yang tidak bisa ditemukan di tempat lain di halaman utama."
Dari perspektif pembuat konten, kami merasa era opini murni mungkin akan berakhir.
Tren ini juga berlaku bagi para kreator di lingkaran kripto. Industri kripto tidak kekurangan opini; setiap hari, jutaan orang di X memberi sinyal beli, memprediksi harga, dan mengomentari regulasi.
Namun, sangat sedikit yang mampu membangun alat analisis data rantai blok sendiri seperti @beaverd, atau membagi siklus pasar menjadi naskah perdagangan yang dapat diulang seperti KobeissiLetter.
Menjaga kelangkaan dan kemandirian serta terus menghasilkan karya, sebenarnya adalah pekerjaan yang sangat profesional, juga pekerjaan yang sangat membanggakan dan memberikan umpan balik positif.
Kami juga berharap melihat lebih banyak konten dari komunitas berbahasa Tionghoa yang bisa muncul dalam daftar ranking di masa depan.