著者: David、Deep Tide TechFlow
1月中旬、Xはプラットフォーム上で最もパフォーマンスの良かった長編記事に100万ドルの報酬を出すと発表した。
イーロン・マスク氏が自らリツイートし、その旨を確認しました。ルールはシンプルです。米国のユーザー限定、1000語以上の英語オリジナル記事、主に米国の有料ユーザーからのインプレッション数でランキング付けされます。
このコンテンツインセンティブキャンペーンが開始される数日前に、自己啓発ブロガーの Dan Koe が「1 日で人生全体を変える方法」というタイトルの記事を公開し、1 億 7,000 万回の閲覧数を獲得して、X のこれまでで最もパフォーマンスの高い記事となったことを覚えているかもしれません。
X は長い記事のトラフィックの可能性を明確に認識し、すぐにその方針に従いました。記事機能のしきい値を下げ、アルゴリズムの重みを調整して短い投稿よりも長い記事を優先し、100 万ドルのエッセイ コンテスト賞金を発表しました。
コンテストは2週間続き、何万人もの参加者が集まりました。
結果は2月4日に発表され、最終的な賞金総額は約束額の2倍を超える215万ドルとなりました。優勝者には100万ドル、準優勝者には50万ドルが授与され、さらに「クリエイターズチョイス賞」には25万ドル、佳作にはそれぞれ10万ドルが授与されました。
受賞内容はおおよそ次の通りです。
ダン・コーが再びリストに載っているのが分かります。しかし、彼が以前書いた「1日で人生を変える方法」という記事は1億7000万回も閲覧されたのに対し、今回のライティングコンテストの優勝者はわずか4500万回しか閲覧されていません。
バイラルヒットはまだ稀ですが、受賞した記事のいくつかを分析する価値はあります。
優勝者：9万人のフォロワーを持つ「スマーフアカウント」が、独自に構築したデータベースを使って100万元を獲得した。
チャンピオン@beaverdによる記事のタイトルは「全米に蔓延する740億ドルの癌、デロイト」と訳されます。これは、著名なコンサルティング会社デロイトに関するものです。
このアカウントのフォロワー数は現時点で「わずか」9万人で、他の受賞者と比べると比較的少なく、認証済みの青いVバッジ以外、いかなるメディア組織やその他の情報源からも承認を受けていません。
彼の記事ではトレンドキーワードは使われていなかったが、彼が暴露した事実は実にセンセーショナルなものだった。デロイトが連邦政府と州政府から740億ドルの契約を獲得し、その後プロジェクトを台無しにした経緯だ。
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クリックすると、この人が本当に努力したことがわかります。
彼は somaliscan.com というウェブサイトを作成し、何百万もの政府請求書をスクレイピングし、それらを監査報告書やシステム障害の記録と 1 つ 1 つ相互参照しました。
そして、この直接的なデータを使って、衝撃的なストーリーが次々と語られました。カリフォルニア州の失業手当制度は320億ドルを詐取され、テネシー州のメディケイド制度は崩壊し、25万人の子どもが保護を受けられなくなり、裁判所のITアップグレードには19億ドルが費やされ未完了のままでした。対象は合計25州に及びました。
同氏はまた、デロイトの幹部と政府当局者の間の回転ドアを明らかにし、誰がデロイトからどの部署に移ったか、どの契約を承認して戻ったかなどを詳細に記述し、氏名と金額を明記した。
ある人は独学で独自のデータベースを構築し、100万ドルを稼ぎました。
次点: 70 万人のフォロワーを持つ金融ブロガーが、関税パニックの中でお金を稼ぐ方法を教えてくれます。
次点の@KobeissiLetterは、70万人のフォロワーを抱え、マクロ経済・金融界ではお馴染みの人物で、長年にわたり米国の経済政策や市場変動を追ってきた。
彼の記事も非常に分かりやすく、「トランプの関税スクリプト：運用ガイド」と題され、関税を利用するトランプ大統領の通常の戦術を、繰り返し可能な貿易の枠組みに分解している。
トランプ大統領は予測不能な行動をとることが多く、突飛な政策を発表して他国を脅かすことを好むが、必ずしも実行に移すわけではないため、ウォール街の一部の人々は、このパターンを「トランプは常に尻込みする（TACO）」と総括している。
TACO は、繰り返されるパターンを指します。
トランプ大統領が厳しい関税を発表 → 市場が暴落 → 数日後に姿勢を軟化、または関税を延期 → 市場が回復。
KobeissiLetterは、TACOを単なるジョークから時間ベースの取引マニュアルへと変貌させました。彼は過去12ヶ月間の関税イベントをサンプルとして使い、期間に応じて取引できる完全なサイクルテンプレートを作成しました。
例えば、ホワイトハウスが週末に情報を発表してパニックを煽り、週の底値で資金が買いに殺到し、翌週末には緩和回復のシグナルが示され、2～4週間以内に何らかの合意に達するといった具合です。同時に、彼は各ステップが達成されるたびに最新情報を投稿し続け、現在の状況を知らせてくれます。まるでプレプロダクションのリサーチシリーズのような内容です。
彼はさらに、より現実的なアプローチも提案した。それは、10年物米国債の利回りを監視することだ。この数値が4.60%を超えた場合、トランプ氏はおそらく譲歩するだろう。
このようなものは、マクロ経済と取引に重点を置く X の有料ユーザーに最適です。
関税の良し悪しを議論したり、道徳的な判断を下したりするものではありません。ただ、次に同じようなことが起こったときに、いつ、どのような行動を取れば利益を得られるかを教えてくれるだけです。
第3位：親しみやすい人生哲学で、最も好かれていたのはDAN KOEさん。
ダン・コー氏の「いつでも極限の集中状態に入る方法」は、4万2000件の「いいね！」と8681件のシェアを獲得し、全応募作品中最多を記録しました。しかし、露出度はわずか1104万件で、優勝者の4分の1にも満たない結果となりました。
X が彼に与えた賞は厳密には第 3 位ではなく、25 万ドル相当の別の「クリエイター チョイス」賞でした。
それは本当に理解できます。ダン・コーは「このゲームにインスピレーションを与えた」人物です。1月初旬に彼が書いた記事は1億7000万回も閲覧され、Xに長文記事の可能性がいかに高いかを思い知らせました。
記事自体についてはあまり詳しくは触れません。基本的には、自己成長のためのよくある方法論と同じです。主に集中力を高める方法について論じており、神経科学やフロー状態の概念を用いて、これらの点を裏付け、詳しく説明しています。
実際、この記事は最も優れたインタラクションデータを持っていましたが、コンテストの核となるルール「米国の有料ユーザーへの露出」によれば、上位にランクされることはありませんでした。
最もエンゲージメントの高い記事が、なぜそれほど注目されないのでしょうか？この矛盾については後ほど説明します。
優秀賞: 100,000 x 4
ニック・シャーリー、ジョシュ・ウルフ、カイゼン・アシエドゥ、ライアン・ホールはそれぞれ10万ドルのインセンティブを獲得しました。彼らのアカウントは、公共政策、地政学、歴史、公共安全の4つの分野を網羅しています。
Lux Capitalの共同創設者であり、著名なベンチャーキャピタリストであるジョシュ・ウルフ氏も、賞金全額を4つの慈善団体に寄付すると発表した。
元の投稿には4名による具体的な論文が記載されておらず、時間と労力の制約により、これ以上の調査を行うことができませんでした。皆様からの情報補足をお待ちしております。
いくつかの詳細な観察
この競争の結果からいくつかのパターンが観察されます。
最も多くの「いいね！」を獲得した記事は、優勝記事の 4 分の 1 しか露出されませんでした。
この試合で最も直感に反する統計は、間違いなくダン・コーのものだ。
4万2000件の「いいね！」、8681件のリツイート、4627件のコメントを獲得し、全カテゴリー中最高のエンゲージメントを記録しました。しかし、露出度はわずか1104万件で、優勝者の@beaverdの4分の1にも満たない結果となりました。一方、@beaverdの「いいね！」は3万件で、Dan Koeよりも低い数値でした。
ソーシャルメディアマーケティングに携わったことがある方なら、このデータは奇妙に感じるかもしれません。一般的に、エンゲージメントが高いほどアルゴリズムが強力になり、コンテンツを宣伝する可能性が高くなり、結果として露出度が高まります。
しかし、今回のXの競合では、総インプレッション数ではなく、「米国有料ユーザーによるホームページタイムラインのインプレッション数」が計算されています。この指標では、米国以外のユーザー、無料ユーザー、検索エンジン、個人ホームページからの訪問はすべて除外されます。
Dan Koe氏は個人の成長について執筆しており、自然と世界中の読者を獲得しています。彼のフォロワーには米国以外のユーザーも多くいます。@beaverd氏は、デロイトがアメリカの納税者のお金を無駄遣いしているという記事を執筆しており、自然と米国に集中した読者を獲得しています。同じアルゴリズムによる推奨メカニズムでは、コンテンツの「地理的集中度」がこの指標のレベルを決定します。
9万人のフォロワーが90万人のフォロワーに勝利：コンテンツの希少性 > フォロワー数
優勝者の@beaverdはコンテスト開始前に9万人のフォロワーを抱えていました。準優勝者の@KobeissiLetterは70万人、Dan Koeは90万人のフォロワーを抱えていました。
フォロワー数が露出を左右するのであれば、ランキングは逆になるはずです。しかし、実際の結果を見ると、Xの記事推薦ロジックにおいて、フォロワー数の重みは想像よりもはるかに小さいことがわかります。
@beaverd 氏の勝利は、彼が他の人にはない何かを持っているかどうか、あるいは彼のコンテンツの希少性が重要な役割を果たしたかどうかにかかっています。
これは従来のトラフィックのロジックとは全く異なります。大規模アカウントはファンの数と投稿頻度に依存しますが、アルゴリズム主導の配信が主流となっている環境では、「ファンの数」よりも「特別な何かを持っているかどうか」が重要になります。
独自のコンテンツ「ハードウェア」を構築する必要があります。
別の角度から見ると、受賞したこれら 3 つの記事のテーマはまったく無関係です。1 つは政府契約を暴露し、1 つは関税変動の取引方法を教え、1 つは注意を集中させる方法について説明しています。
どのコンテンツプラットフォームの分類システムでも、これらは同じリストには載らないでしょう。しかし、共通点が一つあります。それは、それぞれの作品が独立した「ハードウェア」を持っているということです。つまり、物語の枠組みが必要なのです。
@beaverdのハードウェアは、政府データをクロールする独自構築のデータベースです。KobeissiLetterのハードウェアは、12ヶ月間バックテストされた取引フレームワークです。Dan Koeのハードウェアは、神経科学と心理学を統合した6章からなる方法論です。一見深遠に見えますが、実際には誰もが知っている原則に基づいています。
受賞記事はどれも純粋な意見記事ではありませんでした。豊富な情報を伝えるには、どれも相当な長さが必要でした。まさにこれが、X Articlesという製品フォーマットが存在する理由です。
もう一つ注目すべき事実は、8人の受賞者のうち誰も従来のメディアから出ていなかったことだ。
全員が独立したクリエイターです。従来のメディアが参加しなかったわけではありませんが、この競争形式では、むしろ個人アカウントが有利です。
組織的なメディアは通常、コンテンツを自社ウェブサイトに掲載し、ソーシャルメディアプラットフォームにはリンクと概要のみを掲載します。しかし、ArticlesではXサイトに全コンテンツを掲載することが求められており、これは外部トラフィックのリダイレクトに慣れているメディアにとっては扱いにくいものです。
Xは215万でいったい何を買ったのでしょうか？
プラットフォーム自体に戻りましょう。
Xは当初100万ドルのインセンティブを約束していましたが、最終的には215万ドルを支払いました。コンテスト期間中、Xは一連の支援策も実施しました。記事機能をクリエイターアカウントからすべての有料ユーザーに拡大し、長編コンテンツの推奨重み付けを高めるアルゴリズムの調整、そしてスコアリング方式を「米国の有料ユーザー向けのホームページへの露出」に変更しました。
これほどの巨額の費用を費やす最も直接的な理由は、X がサイトにオリジナルの長編コンテンツを必要としていることです。
これまで、Xの長文コンテンツは主にSubstack、Medium、個人ブログからの外部リンクに依存していました。ユーザーはリンクをクリックして離脱し、読書時間やインタラクションのデータは他のユーザーに委ねられていました。Articlesは、こうしたコンテンツをサイト上に維持し、ユーザーがXを離れることなく最初から最後まで読めるようにすることを目指しています。
さらに一歩進んで、XにはGrokがあります。大規模な言語モデルの学習には高品質な長文データが必要ですが、Xのコンテンツの大部分は280文字程度の短いツイートで構成されています。Articlesが継続的にクリエイターを惹きつけ、詳細な長文記事を作成できれば、このコンテンツはGrokの学習教材として役立つでしょう。
最後に、有料ユーザーの価値です。
コンテストのルールでは、評価基準を「米国の有料ユーザーのホームページでの露出」に限定しており、これはクリエイターに対し、コンテンツは有料ユーザー向けでなければならないと直接伝えているに等しい。
これは、クリエイターのコンテンツを活用して有料システムを支え、有料ユーザーに「他では見られないような深い内容をホームページで見ることができるので、支払ったお金に価値がある」と感じてもらうというものです。
コンテンツ制作者の視点から見ると、純粋な意見の時代は終わりに近づいているのではないかと考えています。
この傾向は、暗号資産業界のクリエイターにも当てはまります。暗号資産業界では意見が尽きることはありません。X（暗号資産プラットフォーム）では、無数の人々が常に取引の推奨、価格予測、規制に関するコメントを行っています。
しかし、@beaverd のようなオンチェーン データ分析ツールを構築したり、KobeissiLetter のように市場サイクルを繰り返し可能な取引シナリオに分解したりできる人はほとんどいません。
希少性と独立性を維持しながら継続的に成果を生み出すことは、実際には非常に専門的でやりがいのある取り組みです。
また、将来的には中国語圏のコンテンツがさらにリストに掲載されるようになることを期待しています。
