作者：David，深潮 TechFlow你可以看到 Dan Koe 又上榜了。不过，他之前那篇如何用一天修复人生的文章有 1.7 亿曝光，但这次创作比赛的冠军只有 4500 万。爆款仍然可遇不可求，不过几个获奖文章也值得拆解。🏆冠军：9 万粉“小号”，靠一个自建数据库拿走 100 万冠军 @beaverd 的文章标题翻译过来是「Deloitte，一颗扩散全美的 740 亿美元毒瘤」。写的是知名咨询公司德勤。这个账号目前“只有” 9 万粉丝，和获奖的其他几个人比算是小号了，而且没有媒体机构，没有蓝 V 认证之外的任何背书。他写的题目也不沾任何流量热词，但揭露的事情比较有话题性，即 Deloitte（德勤）怎么从联邦和州政府拿走了 740 亿美元合同，然后把项目做烂的。传送门文章本身就不过多介绍了，还是人生成长方法论那一套。大致是讲怎么获得专注力，并引用神经科学和心流状态等概念来进行佐证和深化。其实这篇的互动数据最好，但按比赛的核心规则「美国付费用户曝光量」来算，他排不到前面。为什么互动最好的文章曝光反而不高？这个错位后文会聊。荣誉提名：10 万 ×4Nick Shirley、Josh Wolfe、Kaizen Asiedu、Ryan Hall 各拿 10 万激励。他们的账号覆盖公共政策、地缘政治、历史、公共安全四个方向。其中 Josh Wolfe 是 Lux Capital 的联合创始人，知名风投人，也宣布把奖金等额捐给四家慈善机构。由于原贴中没有列出这 4 人的具体文章，时间和精力所限，我们没有做更进一步的调查。也欢迎大家补全其中的信息。一些深入观察从这次比赛结果里，可以看到的一些规律是：点赞最多的文章，曝光只有冠军的四分之一这场比赛最反直觉的数据，肯定是 Dan Koe 的。4.2 万点赞，8,681 转发，4,627 条评论，三项互动数据全场最高。但曝光量只有 1,104 万，不到冠军 @beaverd 的四分之一。而 @beaverd 的点赞是 3 万，比 Dan Koe 还少。如果你做过社交媒体运营，会觉得这组数据很别扭。按照一般理解，互动越高，算法越愿意推，曝光量应该越大才对。但 X 这次比赛计算的不是总曝光，是「美国付费用户首页时间线曝光量」。这个指标把非美国用户、非付费用户、搜索和个人主页的访问全部排除在外。Dan Koe 写的是个人成长，受众天然更全球化，粉丝里有大量非美国用户。@beaverd 写的是美国纳税人的钱怎么被德勤糟蹋的，受众天然集中在美国。同样的算法推荐机制下，内容的「地域浓度」决定了这个指标的高低。9 万粉丝赢了 90 万粉丝，内容稀缺度 > 粉丝基数冠军 @beaverd 赛前 9 万粉。亚军 @KobeissiLetter 70 万粉。Dan Koe 90 万粉。如果粉丝量能决定曝光，排名应该反过来。但实际结果说明，在 X 的 Articles 推荐逻辑里，粉丝基数的权重远没有想象中那么大。@beaverd 能赢，关键在于他手里有别人没有的东西，还是内容的稀缺性起了作用。这跟传统的流量逻辑完全不同。大号靠的是粉丝存量和发布频率，但在一个算法主导分发的环境里，「你有没有独占的东西」比「你有多少粉丝」更重要。你得建立自己的内容「硬件」退一步看，这三篇获奖文章的题材完全不搭：一篇扒政府合同，一篇教你炒关税波段，一篇讲怎么集中注意力。放在任何一个内容平台的分类体系里，它们不会出现在同一个榜单上。但它们有一个共同点：每篇都有自己独立的「硬件」，换言之就是你得有个叙事框架。@beaverd 的硬件是自建数据库爬取政府数据；KobeissiLetter 的硬件是一套经过 12 个月回测的交易框架，而 Dan Koe 的硬件是一个融合了神经科学和心理学的六章节方法论，虽然可能看着高深但实际都是大家知道的道理。获奖的，没有一篇是纯观点文章。它们都需要长篇幅来承载信息量，而这恰好是 X Articles 这个产品形态存在的理由。另一个值得注意的事实是，八位获奖者里没有任何一家传统媒体。全是独立创作者。不是说传统媒体没参加，而是在这个赛制下，个人账号反而更有优势。机构媒体的内容通常发在自家网站上，社交媒体只放个链接和摘要。但 Articles 要求内容完整发在 X 站内，这对习惯了站外导流的媒体来说是一个别扭的动作。X 花 215 万，到底在买什么回到平台本身。X 最初承诺 100 万美元激励，最后发了 215 万。比赛期间还做了一系列配套动作：把 Articles 功能从创作者账号扩展到所有付费用户，调整算法提高长文内容的推荐权重，把计分方式改成「美国付费用户首页曝光」。花这么大代价，其实最直接的肯定是 X 需要站内原创长文内容。过去 X 上的长内容基本靠外链，Substack、Medium、个人博客。用户点一下就跳走了，阅读时间、互动数据都留在别人那里。Articles 的目标是把这些内容留在站内，让用户从头读到尾都不离开 X。再往深一层，X 有 Grok。大语言模型的训练需要高质量长文本数据，而 X 上绝大多数内容是 280 字符的短推文。如果 Articles 能持续吸引创作者产出深度长文，这些内容就是 Grok 的训练素材。最后，付费用户价值。比赛规则把指标限定在「美国付费用户首页曝光」，等于直接告诉创作者，你的内容要为付费用户服务。这是在用创作者的内容给付费体系做支撑，让付费用户觉得「我花的钱是值的，因为我能在首页看到别处看不到的深度内容」。从内容创作者的视角看，我们觉得纯观点的时代可能要翻篇了。这个趋势对加密圈的创作者也适用。加密行业不缺观点，每天有无数人在 X 上喊单、预测价格、评论监管。但能像 @beaverd 那样自建一个链上数据分析工具，或者像 KobeissiLetter 那样把市场周期拆成可重复的交易剧本的，很少。保持稀缺和独立，持续产出，其实是一个非常专业的活，也是非常有成就感和正反馈的工作。我们也希望看到更多来自中文圈的内容，日后也能出现在榜单上。