Tác giả: David, DeepTide TechFlow
Vào giữa tháng 1, X tuyên bố sẽ trao giải thưởng 1 triệu USD cho những bài viết dài xuất sắc nhất trên nền tảng.
Đã được Elon Musk chia sẻ trực tiếp để xác nhận. Quy tắc cũng rất đơn giản: chỉ dành cho người dùng ở Mỹ, bài viết gốc bằng tiếng Anh trên 1000 từ, được xếp hạng chủ yếu theo lượt hiển thị từ người dùng trả phí ở Mỹ.
Bạn nên nhớ rằng vài ngày trước khi chiến dịch nội dung này được phát hành, người viết blog về phát triển cá nhân Dan Koe đã đăng một bài viết mang tên "Cách sửa đổi toàn bộ cuộc sống của bạn trong 1 ngày", thu về 170 triệu lượt xem và trở thành bài viết có hiệu suất tốt nhất trên X tính đến thời điểm đó.
X rõ ràng đã nhận thấy tiềm năng lưu lượng của các bài viết dài, nhanh chóng theo đuổi; hạ thấp ngưỡng sử dụng chức năng Articles, điều chỉnh trọng số thuật toán để ưu tiên bài viết dài hơn các bài đăng ngắn, đồng thời công bố giải thưởng viết văn trị giá hàng triệu USD.
Hai tuần thi đấu, hàng chục nghìn người tham gia.
Kết quả được công bố vào ngày 4 tháng 2, với tổng giải thưởng lên tới 2,15 triệu USD, gấp hơn hai lần số tiền đã hứa trước đó. Giải nhất là 1 triệu USD, giải nhì là 500 nghìn USD, ngoài ra còn có giải "Creator Choice" trị giá 250 nghìn USD và bốn giải đề cử danh dự mỗi giải 100 nghìn USD.
Tình hình nhận giải thưởng như sau:
Bạn có thể thấy Dan Koe lại xuất hiện trong bảng xếp hạng. Tuy nhiên, bài viết trước đây của anh ấy về cách sửa chữa cuộc đời trong một ngày đã có 170 triệu lượt xem, nhưng lần này, giải nhất cuộc thi sáng tạo chỉ có 45 triệu lượt xem.
Dù các sản phẩm gây sốt vẫn khó có thể tạo ra một cách chủ động, nhưng một vài bài viết đoạt giải cũng đáng để phân tích.
Champion: Tài khoản nhỏ có 90.000 người theo dõi, dựa vào một cơ sở dữ liệu tự xây dựng để mang về 1 triệu USD.
Tiêu đề bài viết của nhà vô địch @beaverd dịch ra là "Deloitte, một cục u 74 tỷ USD lan rộng khắp nước Mỹ". Bài viết nói về công ty tư vấn nổi tiếng Deloitte.
Tài khoản này hiện tại "chỉ" có 90.000 người theo dõi, so với một số tài khoản khác đã được trao giải thì đây chỉ là một tài khoản nhỏ, hơn nữa không thuộc cơ quan truyền thông nào, cũng không có bất kỳ sự bảo chứng nào ngoài chứng nhận V xanh.
Chủ đề anh ấy viết không liên quan đến bất kỳ từ khóa hot nào, nhưng sự việc anh ấy phơi bày khá có tính thời sự, cụ thể là cách Deloitte (Đức Tinh) đã nhận được 74 tỷ USD hợp đồng từ chính phủ liên bang và các bang, sau đó lại thực hiện các dự án một cách tồi tệ.
Cổng truyền tảiỞ đây
Khi bạn vào xem, bạn sẽ phát hiện ra người này thực sự đã bỏ công sức ra.
Anh ấy tự xây dựng một trang web tên là somaliscan.com, thu thập hàng triệu hóa đơn chính phủ, so sánh từng hóa đơn với báo cáo kiểm toán và hồ sơ sự cố hệ thống.
Sau đó, ông đã kể một loạt những câu chuyện đáng kinh ngạc dựa trên những dữ liệu đầu tay này: hệ thống trợ cấp thất nghiệp của California bị lừa đảo mất 32 tỷ USD, hệ thống Medicaid của bang Tennessee sụp đổ khiến 250.000 trẻ em mất đi sự bảo vệ y tế, dự án chuyển đổi số của tòa án tốn 1,9 tỷ USD nhưng vẫn thất bại... Tổng cộng có 25 bang bị ảnh hưởng.
Anh ấy còn tiết lộ cánh cửa xoay giữa các quan chức cấp cao của Deloitte và các quan chức chính phủ, cụ thể là ai đã chuyển từ Deloitte sang bộ phận nào, và đã phê duyệt lại các hợp đồng nào, liệt kê rõ ràng tên người và số tiền cụ thể.
Một người tự mình tạo một cơ sở dữ liệu, tự nghiên cứu và kiếm được 1 triệu USD.
Á quân: Một trang tài chính có 700.000 người theo dõi, hướng dẫn bạn kiếm tiền trong thời kỳ lo ngại về thuế quan
Án ngữ @KobeissiLetter là một cái tên quen thuộc trong giới tài chính vĩ mô, có 700.000 người theo dõi, chuyên theo dõi chính sách kinh tế và biến động thị trường của Mỹ.
Bài viết của anh ấy cũng làm một việc rất trực tiếp, đó là phân tích các thủ đoạn mà Trump sử dụng mỗi khi đánh thuế quan, và biến chúng thành một khung hình giao dịch có thể lặp lại, tiêu đề là "Kịch bản thuế quan của Trump: Một hướng dẫn thực hành".
Vì Trump thường không đi theo lối mòn, thích đưa ra những chính sách gây sốc và đe dọa các nước khác, nhưng cuối cùng không chắc chắn thực hiện hoàn toàn, một số người trên phố Wall đã tóm tắt quy luật này thành từ TACO, viết tắt của cụm từ "Trump Always Chickens Out" (Trump luôn rút lui).
TACO nói đến một mô hình lặp đi lặp lại:
Trump tuyên bố áp thuế nhập khẩu gay gắt → thị trường lao dốc → vài ngày sau ông ấy nhượng bộ hoặc hoãn lại → thị trường phục hồi.
Bài viết của KobeissiLetter đã biến TACO từ một câu chuyện đùa thành một hướng dẫn thao tác có ghi rõ mốc thời gian. Ông lấy các sự kiện thuế quan trong 12 tháng vừa qua làm mẫu, phân tích ra một khuôn mẫu chu kỳ hoàn chỉnh, để bạn có thể thực hiện giao dịch theo các khoảng thời gian tương ứng.
Ví dụ như: cuối tuần, Nhà Trắng đưa ra thông tin gây hoang mang; giữa tuần, các quỹ đầu cơ mua vào giá thấp; đến cuối tuần tiếp theo, lại phát đi tín hiệu dịu lại, và trong vòng 2 đến 4 tuần sẽ đạt được một thỏa thuận nào đó. Đồng thời, anh ta sẽ liên tục cập nhật từng bước, cho bạn biết hiện đang ở bước nào, giống như một bộ phim truyền hình dự báo trước.
Hắn còn đưa ra một phương pháp thực tiễn hơn, đó là theo dõi tỷ suất lợi nhuận của trái phiếu kho bạc Mỹ kỳ hạn 10 năm. Nếu con số này vượt qua mốc 4,60%, khả năng cao Trump sẽ nhường bộ.
Đối với những người dùng trả phí trên X quan tâm đến vĩ mô và giao dịch, thứ này đúng gu của họ lắm.
Nó sẽ không bàn luận với bạn xem thuế quan có tốt hay không hay đưa ra bất kỳ phán xét đạo đức nào, mà chỉ đơn giản cho bạn biết vào thời điểm nào, lần tới bạn nên thực hiện hành động gì để có thể kiếm được tiền.
Á quân: DAN KOE có nhiều lượt like nhất, phương pháp sống quen thuộc
Bài viết dự thi của Dan Koe "Làm thế nào để đạt được trạng thái tập trung cao độ bất kỳ lúc nào" đã nhận được 42 nghìn lượt thích và 8.681 lượt chia sẻ, cả hai con số này đều cao nhất trong tất cả các bài viết dự thi. Tuy nhiên, lượng tiếp cận của nó chỉ đạt 1,104 triệu, chưa đầy 1/4 so với bài viết giành giải nhất.
Điều mà X nhận được về bản chất thì không thể coi là á quân, mà là một giải thưởng riêng biệt gọi là "Creator Choice" (Giải thưởng do chính thức chọn), trị giá 250.000 đô la Mỹ.
Thực ra cũng có thể hiểu được, Dan Koe là người "khơi mào cho cuộc thi này". Bài viết gây bão của anh ấy vào đầu tháng 1 với 170 triệu lượt xem đã trực tiếp giúp X nhận ra mức độ cao nhất của lưu lượng truy cập từ các bài viết dài là bao nhiêu.
Tôi không cần phải giới thiệu quá nhiều về bài viết này, bởi nội dung vẫn là những phương pháp phát triển bản thân quen thuộc. Về cơ bản, bài viết nói về cách đạt được sự tập trung, đồng thời viện dẫn các khái niệm như khoa học thần kinh và trạng thái chìm đắm (flow) để chứng minh và làm sâu sắc thêm vấn đề.
Thực ra bài này có dữ liệu tương tác tốt nhất, nhưng nếu tính theo quy tắc cốt lõi của cuộc thi là "lượt hiển thị người dùng trả phí ở Mỹ", thì nó không thể xếp ở vị trí cao.
Tại sao những bài viết có tương tác tốt nhất lại lại không được phơi bày rộng rãi? Chúng ta sẽ bàn về sự lệch pha này ở phần sau.
Giải đề cử danh dự: 100.000 ×4
Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu và Ryan Hall mỗi người nhận được 100.000 USD tiền thưởng. Các tài khoản của họ lần lượt tập trung vào bốn lĩnh vực: chính sách công, địa chính trị, lịch sử và an ninh công cộng.
Trong đó, Josh Wolfe, đồng sáng lập quỹ đầu tư mạo hiểm Lux Capital, cũng đã tuyên bố quyên tặng số tiền thưởng của mình cho bốn tổ chức từ thiện.
Vì trong bài viết gốc không liệt kê các bài viết cụ thể của 4 người này, và do hạn chế về thời gian và công sức, chúng tôi chưa tiến hành điều tra sâu hơn. Rất hoan nghênh mọi người bổ sung thêm thông tin.
Một số quan sát sâu sắc
Một số quy luật có thể nhìn thấy từ kết quả cuộc thi lần này là:
Bài viết được yêu thích nhất có số lượt xem chỉ bằng 1/4 bài viết đứng đầu.
Dữ liệu phản trực giác nhất của trận đấu này chắc chắn là của Dan Koe.
42.000 lượt thích, 8.681 lượt chia sẻ, 4.627 bình luận, ba chỉ số tương tác đều cao nhất全场. Tuy nhiên, lượng tiếp cận chỉ có 1,104 triệu, chưa đầy 1/4 so với người chiến thắng @beaverd. Trong khi đó, @beaverd chỉ có 30.000 lượt thích, còn ít hơn Dan Koe.
Nếu bạn từng làm vận hành mạng xã hội, bạn sẽ thấy nhóm dữ liệu này rất mâu thuẫn. Theo cách hiểu thông thường, mức tương tác càng cao, thuật toán càng sẵn sàng đề xuất, lượng tiếp cận nên càng lớn mới đúng.
Nhưng lần này, X không tính tổng số lần hiển thị mà là "số lần hiển thị trên dòng thời gian trang chủ dành cho người dùng trả phí tại Mỹ". Chỉ số này loại bỏ hoàn toàn các lượt truy cập từ người dùng không ở Mỹ, người dùng không trả phí, tìm kiếm và trang cá nhân.
Dan Koe viết về phát triển cá nhân, đối tượng độc giả vốn mang tính toàn cầu tự nhiên, và người hâm mộ của anh ấy có rất nhiều người dùng không phải người Mỹ. @beaverd viết về việc tiền thuế của người dân Mỹ bị Deloitte lãng phí như thế nào, đối tượng độc giả vốn tập trung chủ yếu ở Mỹ. Dưới cùng một cơ chế đề xuất thuật toán, "độ tập trung theo khu vực" của nội dung quyết định mức độ cao thấp của chỉ số này.
90 nghìn người theo dõi đánh bại 900 nghìn người theo dõi, độ khan hiếm nội dung > số lượng người theo dõi cơ bản
Vô địch @beaverd 90 nghìn người theo trước giải đấu. Á quân @KobeissiLetter 700 nghìn người theo. Dan Koe 900 nghìn người theo.
Nếu số lượng người theo dõi có thể quyết định mức độ tiếp cận, thì thứ hạng nên được đảo ngược lại. Tuy nhiên, kết quả thực tế cho thấy, trong thuật toán đề xuất Articles của X, trọng số của số lượng người theo dõi nền tảng còn rất nhỏ so với mong đợi.
@beaverd Việc anh ấy có thể chiến thắng nằm ở việc anh ấy sở hữu thứ mà người khác không có, hay là do tính khan hiếm của nội dung phát huy tác dụng.
Điều này hoàn toàn khác biệt với logic lưu lượng truy cập truyền thống. Trước đây, các tài khoản lớn dựa vào số lượng người theo dõi và tần suất đăng bài, nhưng trong môi trường phân phối do thuật toán chi phối, điều quan trọng hơn là "bạn có nội dung độc quyền hay không" thay vì "bạn có bao nhiêu người theo dõi".
Bạn phải xây dựng nội dung "phần cứng" của riêng mình.
Nếu nhìn xa hơn một chút, ba bài viết đoạt giải này hoàn toàn không liên quan đến nhau về chủ đề: một bài điều tra hợp đồng chính phủ, một bài dạy bạn đầu cơ qua thuế quan, và một bài nói về cách tập trung chú ý.
Nếu đặt vào bất kỳ hệ thống phân loại nào của nền tảng nội dung, chúng sẽ không xuất hiện chung trên cùng một bảng xếp hạng. Nhưng chúng có một điểm chung: Mỗi bài viết đều có "hệ thống phần cứng" riêng, nói cách khác là bạn cần có một khung tự sự độc lập.
Cơ sở vật chất của @beaverd là một cơ sở dữ liệu tự xây dựng để thu thập dữ liệu từ chính phủ; cơ sở vật chất của KobeissiLetter là một khung giao dịch đã được kiểm tra lại trong 12 tháng; còn cơ sở vật chất của Dan Koe là một phương pháp luận gồm sáu chương kết hợp khoa học thần kinh và tâm lý học, tuy có vẻ cao siêu nhưng thực chất đều là những nguyên lý mà mọi người đều biết.
Không có bài viết nào đoạt giải là bài thuần phong cách ý kiến. Tất cả chúng đều cần độ dài nhất định để mang theo lượng thông tin phong phú, và đây chính là lý do tồn tại của sản phẩm X Articles.
Một sự thật đáng chú ý khác là trong số tám nhà nhận giải thưởng thì không có bất kỳ cơ quan truyền thống nào.
Toàn là các nhà sáng tạo độc lập. Không phải phương tiện truyền thống không tham gia, mà trong thể thức thi đấu này, các tài khoản cá nhân lại có lợi thế hơn.
Nội dung của các cơ quan truyền thông thường được đăng trên chính trang web của họ, chỉ đăng liên kết và tóm tắt trên mạng xã hội. Tuy nhiên, Articles yêu cầu nội dung phải được đăng đầy đủ bên trong nền tảng X, điều này khiến các cơ quan truyền thông quen với việc dẫn lưu ra ngoài gặp phải sự bất tiện.
X chi 2,15 triệu, cuối cùng mua được cái gì?
Quay lại nền tảng chính.
X cam kết ban đầu là 1 triệu USD tiền thưởng, nhưng cuối cùng đã phát 2,15 triệu USD. Trong suốt cuộc thi, họ còn thực hiện một loạt các hành động đi kèm: mở rộng tính năng Articles từ tài khoản của các nhà sáng tạo ra tất cả các người dùng trả phí, điều chỉnh thuật toán để tăng trọng số đề xuất cho nội dung dài, và thay đổi cách tính điểm thành "lượt hiển thị trên trang chủ dành cho người dùng trả phí tại Mỹ".
Đầu tư lớn như vậy, rõ ràng là X cần nội dung bài viết gốc dài trên trang web.
Trước đây, nội dung dài trên X chủ yếu dựa vào các liên kết bên ngoài, như Substack, Medium và blog cá nhân. Người dùng chỉ cần nhấn vào là sẽ rời khỏi X, thời gian đọc và dữ liệu tương tác đều bị lưu lại ở các nền tảng khác. Mục tiêu của Articles là giữ lại nội dung này trong nền tảng, giúp người dùng đọc từ đầu đến cuối mà không cần rời khỏi X.
Ngoài ra, X còn có Grok. Việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn cần dữ liệu văn bản dài chất lượng cao, trong khi phần lớn nội dung trên X là những dòng tweet ngắn giới hạn 280 ký tự. Nếu tính năng Articles có thể liên tục thu hút các tác giả tạo ra nội dung dài và sâu sắc, những nội dung này sẽ trở thành tài liệu huấn luyện cho Grok.
Cuối cùng là giá trị của người dùng trả phí.
Quy tắc của cuộc thi giới hạn chỉ số ở "lần xuất hiện trên trang chủ người dùng trả phí ở Mỹ", điều này bằng như việc trực tiếp thông báo với các nhà sáng tạo rằng nội dung của bạn phải phục vụ người dùng trả phí.
Đây là việc sử dụng nội dung của các nhà sáng tạo để hỗ trợ cho hệ thống trả phí, khiến người dùng trả phí cảm thấy "tiền tôi bỏ ra là đáng, vì tôi có thể xem những nội dung sâu sắc mà ở nơi khác không thể thấy được ngay trên trang chủ".
Từ góc độ của người tạo nội dung, chúng tôi cảm thấy thời đại chỉ dựa vào quan điểm thuần túy có lẽ sắp khép lại.
Xu hướng này cũng áp dụng cho các nhà sáng tạo trong cộng đồng tiền mã hóa. Ngành công nghiệp tiền mã hóa không thiếu quan điểm; mỗi ngày đều có vô số người trên X (Twitter) đưa ra các dự đoán giá, kêu gọi mua bán và bình luận về quản lý giám sát.
Nhưng ít người có thể tự xây dựng một công cụ phân tích dữ liệu chuỗi khối như @beaverd, hoặc phân tích chu kỳ thị trường thành các kịch bản giao dịch có thể lặp lại như trong KobeissiLetter.
Việc duy trì tính khan hiếm và độc lập, đồng thời liên tục tạo ra giá trị, thực ra là một công việc rất chuyên nghiệp, đồng thời cũng là công việc mang lại nhiều thành tựu và phản hồi tích cực.
Chúng tôi cũng hy vọng sẽ thấy thêm nhiều nội dung đến từ cộng đồng tiếng Trung xuất hiện trên bảng xếp hạng trong tương lai.