X가 100만 달러 상금으로 우수한 기사를 공모했는데, 어떤 콘텐츠가 결국 상금을 받았을까?
저자: David, TechFlow
1월 중순, X는 플랫폼 내 최고 수준의 장문(Article)을 작성한 사용자에게 100만 달러의 상금을 지급한다고 발표했다.
일론 머스크가 직접 리트윗하며 확인했다. 규칙도 간단하다: 미국 거주자만 참여 가능하며, 영문으로 작성된 1,000단어 이상의 독창적 장문만 허용되며, 순위는 미국 유료 사용자의 노출 수를 기준으로 매겨진다.
이 콘텐츠 인센티브 프로그램이 공개되기 며칠 전, 자기계발 분야 인플루언서 댄 코(Dan Koe)가 「하루 만에 인생 전체를 고치는 법」이라는 글을 게재해 1억 7,000만 회의 노출을 기록하며, X 역사상 가장 높은 성과를 낸 Article이 되었다는 사실을 기억할 것이다.
X는 장문 콘텐츠가 가진 트래픽 잠재력을 명확히 인식했고, 즉각적으로 대응했다. Articles 기능의 진입 장벽을 낮추고, 알고리즘 가중치를 조정해 장문이 단문보다 우선 노출되도록 했으며, 백만 달러 규모의 장문 공모전을 공식 발표했다.
총 2주간 진행된 이 대회에는 수만 명이 참가했다.
2월 4일 결과가 발표되었는데, 총 상금 규모는 약속된 100만 달러보다 두 배 이상 많은 215만 달러였다. 우승자에게는 100만 달러, 준우승자에게는 50만 달러가 주어졌으며, 추가로 ‘크리에이터 선택상(Creator Choice Award)’ 25만 달러와 4명의 ‘명예 추천상(Honorable Mention)’ 각 10만 달러가 수여되었다.
수상 결과는 대략 다음과 같다:
다시 한번 댄 코가 수상자 명단에 올랐음을 확인할 수 있다. 다만 그가 이전에 게재했던 ‘하루 만에 인생 전체를 고치는 법’은 1억 7,000만 회의 노출을 기록했지만, 이번 공모전에서 우승한 글은 4,500만 회에 그쳤다.
바이럴 콘텐츠는 여전히 예측 불가능하지만, 몇 가지 수상작은 분석해볼 가치가 충분하다.
🏆 우승: 팔로워 9만 명의 ‘소규모 계정’, 자체 구축 데이터베이스 하나로 100만 달러 획득
우승자 @beaverd의 글 제목을 번역하면 「델로이트(Deloitte), 미국 전역으로 확산된 740억 달러 규모의 독버섯」이다. 세계적 컨설팅 기업 델로이트를 다룬 글이다.
이 계정은 현재 팔로워가 ‘단지’ 9만 명이며, 다른 수상자들과 비교하면 소규모 계정에 속한다. 또한 언론 기관이나 블루 체크 표시 외의 어떠한 공식 인증도 없다.
제목도 트렌드 키워드와는 거리가 있지만, 다루는 내용은 화제성이 높다. 즉, 델로이트가 연방 및 주 정부로부터 740억 달러 규모의 계약을 어떻게 따냈는지, 그리고 그 계약을 어떻게 망쳐놓았는지를 폭로한 것이다.
링크 바로가기입니다
글을 클릭해 들어가면, 이 사람이 정말 치밀하게 준비했다는 사실을 알 수 있다.
그는 somaliscan.com이라는 웹사이트를 직접 개설해 수백만 건의 정부 발행 영수증 데이터를 수집하고, 감사 보고서와 시스템 장애 기록을 일일이 교차 검토했다.
이렇게 확보한 1차 자료를 바탕으로 충격적인 사례들을 하나씩 소개한다: 캘리포니아주의 실업 급여 시스템에서 320억 달러가 사기로 유출됐고, 테네시주의 의료 보조 시스템 붕괴로 25만 명의 아동이 보호 혜택을 잃었으며, 법원 정보화 개선 사업에 19억 달러가 투입됐지만 결국 실패로 끝났다… 등 총 25개 주에 걸친 사례를 다룬다.
또한 델로이트 고위 임원과 정부 관료 사이의 ‘회전문(rotating door)’ 현상을 파헤쳤는데, 누구든 델로이트에서 어느 부처로 이직했는지, 또 그들이 다시 어떤 계약을 승인했는지까지 구체적인 인명과 금액을 명시했다.
단 한 사람이 스스로 데이터베이스를 구축하고, 독자적 연구를 통해 100만 달러를 벌어들인 것이다.
🥈 준우승: 팔로워 70만 명의 경제·금융 분야 대형 계정, 관세 공포 속에서 수익 창출법 제시
준우승자 @KobeissiLetter는 거시경제 및 금융 분야에서 오랜 시간 활동해온 익숙한 이름이다. 팔로워 수는 70만 명으로, 미국의 경제 정책과 시장 변동성에 대해 꾸준히 분석해왔다.
그의 이 글은 매우 실용적이다. 도널드 트럼프가 관세 카드를 사용할 때 반복적으로 보이는 패턴을 재현 가능한 거래 프레임워크로 해체한 글로, 제목은 「트럼프의 관세 시나리오: 실전 가이드」이다.
트럼프는 종종 예측 불가능한 정책을 발표하거나 타국을 위협하는 식으로 비정형적인 방식으로 행동하지만, 실제로 이를 모두 실행에 옮기지는 않는다. 월스트리트에서는 이를 ‘TACO’라 부르며, 그 의미는 ‘Trump Always Chickens Out(트럼프는 항상 물러난다)’이다.
TACO란 다음처럼 반복되는 패턴을 말한다:
트럼프가 강력한 관세 발표 → 시장 급락 → 며칠 후 스스로 유연한 입장 또는 유예 발표 → 시장 반등
KobeissiLetter는 이 TACO를 단순한 농담에서 시간 단위로 세분화된 실전 매뉴얼로 전환했다. 지난 12개월간 발생한 관세 관련 사건을 표본 삼아, 완전한 주기 템플릿을 도출해 사용자가 특정 시점에 따라 거래를 수행할 수 있도록 안내한다.
예를 들어, 주말에 백악관이 공포 분위기를 조성하고, 주중에 저가 매수 자금이 유입되며, 다음 주말에 완화 신호가 발신되고, 2~4주 내에 어떤 형태의 합의가 도출된다. 또한 각 단계가 실제 진행될 때마다 지속적으로 업데이트하며, 현재 어디까지 진행됐는지를 알려주는 식으로, 마치 사전 분석형 연재물처럼 운영한다.
또한 실무적인 방법도 제시한다. 바로 미국 국채 10년물 수익률을 주시하라는 것이다. 이 수치가 4.60%를 돌파하면, 트럼프가 양보할 가능성이 매우 높다는 것이다.
X 플랫폼 내 거시경제 및 거래에 관심 있는 유료 사용자들에게는 딱 맞는 콘텐츠다.
이 글은 관세 정책의 타당성 여부나 도덕적 판단을 논하지 않는다. 단지 ‘다음번에도 똑같은 수가 나올 때, 언제 어떤 행동을 해야 돈을 벌 수 있는가’만 명확히 알려줄 뿐이다.
🥉 3위: 가장 많은 좋아요를 받은 댄 코, 익숙한 자기계발 메서드
댄 코의 공모전 참가작 「언제든지 극도의 집중 상태에 들어가는 법」은 4만 2,000건의 좋아요와 8,681회의 리트윗을 기록해, 모든 참가작 중 이 두 지표에서 모두 1위를 차지했다. 그러나 노출 수는 1,104만 회에 그쳐, 우승자 @beaverd의 4분의 1에도 미치지 못했다.
X가 그에게 수여한 상은 엄밀히 말해 3위가 아니라, 별도로 설정된 ‘Creator Choice(공식 선정상)’로, 상금은 25만 달러다.
이 점은 충분히 이해할 수 있다. 댄 코는 바로 ‘이 대회를 탄생시킨 인물’이기 때문이다. 그가 1월 초에 게재한 1억 7,000만 회 노출을 기록한 폭발적 인기 글은, X로 하여금 장문 콘텐츠가 얼마나 높은 트래픽 한계를 가질 수 있는지를 직접 보여준 셈이었다.
글 내용은 특별히 소개하지 않아도 익숙한 자기계발 메서드다. 주로 집중력을 얻는 방법을 설명하며, 신경과학 및 몰입 상태(flow state) 개념을 인용해 이론적 근거를 제시하고 심화한다.
실제로 이 글의 참여 지표는 가장 뛰어났지만, 대회 핵심 규칙인 ‘미국 유료 사용자 홈 타임라인 노출 수’ 기준으로는 상위권에 들지 못했다.
왜 참여도가 가장 높은 글의 노출 수는 오히려 낮았을까? 이 모순은 뒤에서 더 자세히 다룰 예정이다.
명예 추천상: 10만 달러 × 4명
닉 셔리(Nick Shirley), 조시 울프(Josh Wolfe), 카이젠 아시에두(Kaizen Asiedu), 라이언 홀(Ryan Hall) 각각 10만 달러의 인센티브를 수여받았다. 이들의 계정은 공공정책, 지정학, 역사, 공공안전 등 네 가지 분야를 포괄한다.
그중 조시 울프는 럭스 캐피털(Lux Capital) 공동 창립자이자 유명 벤처 캐피탈리스트로, 수상금을 동일한 금액만큼 네 곳의 자선 단체에 기부하겠다고 발표했다.
원문 게시물에 이 4명의 구체적인 글이 소개되지 않았고, 시간과 자원의 제약상 추가 조사가 불가능했다. 독자 여러분께서 정보를 보완해 주시면 감사하겠다.
심층 관찰
이번 대회 결과에서 드러나는 몇 가지 규칙은 다음과 같다:
- 좋아요 수가 가장 많은 글의 노출 수는 우승자의 4분의 1에 불과하다
이 대회에서 가장 직관에 어긋나는 데이터는 단연 댄 코의 경우다.
4만 2,000건의 좋아요, 8,681회의 리트윗, 4,627건의 댓글 — 세 가지 참여 지표 모두 전체 1위다. 하지만 노출 수는 1,104만 회에 그쳐, 우승자 @beaverd의 4분의 1에도 미치지 못한다. 반면 @beaverd의 좋아요 수는 3만 건으로, 댄 코보다 오히려 적다.
소셜미디어 운영 경험이 있는 사람이라면 이 데이터 조합이 매우 어색하게 느껴질 것이다. 일반적인 이해에 따르면, 참여도가 높을수록 알고리즘이 더 많이 노출시키려 하므로, 노출 수 역시 더 커야 한다.
하지만 X는 이번 대회에서 ‘총 노출 수’가 아닌 ‘미국 유료 사용자의 홈 타임라인 노출 수’만을 기준으로 산정했다. 이 지표는 비미국 거주자, 비유료 사용자, 검색 결과 및 개인 프로필 방문 등은 모두 제외한다.
댄 코는 자기계발 분야를 다루기 때문에, 자연스럽게 글로벌 독자를 대상으로 하며, 팔로워 중에는 미국 외 지역 사용자가 다수 포함되어 있다. 반면 @beaverd는 ‘미국 납세자의 돈이 델로이트에 의해 어떻게 낭비되는가’를 다루기 때문에, 독자층이 본래부터 미국에 집중되어 있다. 같은 알고리즘 추천 메커니즘 하에서도, 콘텐츠의 ‘지리적 집중도(geographic concentration)’가 이 지표의 높낮이를 결정한다.
- 팔로워 9만 명이 90만 명을 이겼다: 콘텐츠 희소성 > 팔로워 규모
우승자 @beaverd의 사전 팔로워 수는 9만 명이었다. 준우승자 @KobeissiLetter는 70만 명, 댄 코는 90만 명이다.
만약 팔로워 수가 노출량을 결정한다면, 순위는 정반대로 나와야 한다. 하지만 실제 결과는 X의 Articles 추천 로직에서 팔로워 규모의 가중치가 기대만큼 크지 않다는 것을 보여준다.
@beaverd가 우승한 핵심 요인은 타인이 갖지 못한 ‘독자적 자산’을 보유했다는 점이다. 다시 말해, 콘텐츠의 희소성이 승리의 원동력이 된 것이다.
이는 전통적인 트래픽 로직과 완전히 다르다. 대형 계정은 기존 팔로워 기반과 빈번한 게시 빈도에 의존하지만, 알고리즘 중심의 배포 환경에서는 ‘당신이 독점적으로 보유한 것’이 ‘당신의 팔로워 수’보다 훨씬 중요하다.
- 자신만의 콘텐츠 ‘하드웨어’를 구축해야 한다
한 걸음 물러서서 보면, 이 세 편의 수상작은 주제 자체가 전혀 연결되지 않는다: 하나는 정부 계약을 파헤치고, 하나는 관세 변동성 활용 거래법을 가르치며, 하나는 집중력을 높이는 방법을 설명한다.
어느 콘텐츠 플랫폼의 분류 체계를 적용해도, 이 세 글은 결코 같은 랭킹에 오르지 않을 것이다. 하지만 공통점이 하나 있다: 각 글은 자신만의 독립적인 ‘하드웨어’를 갖추고 있다는 점이다. 즉, 서사적 틀(narrative framework)을 갖추고 있다는 것이다.
@beaverd의 하드웨어는 자체 구축한 정부 데이터베이스와 크롤링 시스템이고, KobeissiLetter의 하드웨어는 지난 12개월간 실증된 거래 프레임워크이며, 댄 코의 하드웨어는 신경과학과 심리학을 융합한 6단계 메서드다. 비록 다소 난해해 보이지만, 실제로는 누구나 알고 있는 원리들이다.
수상작 중 순수 ‘관점만 제시하는 글’은 단 하나도 없다. 이 글들은 모두 정보량을 담아내기 위해 장문이 필수적이며, 바로 이것이 X Articles라는 제품 형태가 존재하는 이유이기도 하다.
또 다른 주목할 만한 사실은, 8명의 수상자 중 전통 미디어 기관은 단 한 곳도 없다는 점이다.
모두 독립 크리에이터다. 전통 미디어가 참여하지 않은 것이 아니라, 이 대회 규칙 하에서는 개인 계정이 오히려 유리하기 때문이다.
기관 미디어는 보통 콘텐츠를 자사 웹사이트에 게재하고, 소셜미디어에서는 단지 링크와 요약만 공유한다. 그러나 Articles는 콘텐츠를 X 내부에 완전히 게재하도록 요구하므로, 외부 유도(traffic diversion)에 익숙한 미디어 입장에서는 다소 어색한 조치다.
X가 215만 달러를 쓴 진짜 목적은 무엇인가
플랫폼 자체로 돌아가보자.
X는 처음 100만 달러의 인센티브를 약속했으나, 결국 215만 달러를 지급했다. 대회 기간 동안 여러 보완 조치도 시행했는데, Articles 기능을 창작자 계정에서 모든 유료 사용자로 확대하고, 장문 콘텐츠의 추천 가중치를 높이기 위해 알고리즘을 조정하며, 평가 기준을 ‘미국 유료 사용자 홈 타임라인 노출 수’로 변경했다.
이처럼 막대한 비용을 투입한 가장 직접적인 목적은 X 내부의 독창적 장문 콘텐츠 확보다.
과거 X의 장문 콘텐츠는 대부분 외부 링크(Substack, Medium, 개인 블로그 등)에 의존해 왔다. 사용자는 한 번 클릭하면 X를 떠나버리고, 독서 시간과 참여 데이터는 모두 외부 플랫폼에 남는다. Articles는 이러한 콘텐츠를 X 내부에 머무르게 하여, 사용자가 처음부터 끝까지 X를 떠나지 않고 읽을 수 있도록 하는 것이 목표다.
더 깊이 들어가면, X는 ‘그록(Grok)’이라는 대규모 언어 모델을 보유하고 있다. 이 모델의 학습에는 고품질의 장문 텍스트 데이터가 필요하지만, X 상의 대부분 콘텐츠는 280자 이내의 짧은 트윗이다. 만약 Articles가 창작자들에게 지속적으로 심층 장문을 생산하도록 유도한다면, 이 콘텐츠들은 곧 그록의 학습 자료가 된다.
마지막으로, 유료 사용자 가치 증대다.
대회 규칙이 ‘미국 유료 사용자 홈 타임라인 노출 수’만을 지표로 삼은 것은, 곧 창작자에게 ‘당신의 콘텐츠는 유료 사용자를 위한 것’임을 직접 알려주는 행위다.
이는 창작자 콘텐츠를 유료 구독 체계의 기반이 되도록 설계하는 것으로, 유료 사용자에게 ‘내가 지불한 돈은 분명히 가치 있다. 왜냐하면 다른 곳에서는 볼 수 없는 심층 콘텐츠를 X의 홈 타임라인에서 바로 볼 수 있기 때문’이라고 느끼게 만드는 전략이다.
콘텐츠 창작자의 관점에서 볼 때, 우리는 ‘순수 관점만 제시하는 시대’가 막을 내릴지도 모른다고 생각한다.
이 추세는 암호화폐 분야 창작자들에게도 적용된다. 암호화폐 업계에는 부족함 없는 관점이 있다. 매일 X에서는 수많은 이들이 매매 신호를 보내고, 가격을 예측하며, 규제를 논평한다.
하지만 @beaverd처럼 블록체인 상의 데이터를 분석하는 자체 도구를 개발하거나, KobeissiLetter처럼 시장 주기를 반복 가능한 거래 시나리오로 분해하는 창작자는 매우 드물다.
희소성과 독립성을 유지하면서 지속적으로 콘텐츠를 생산하는 것은, 매우 전문적인 일이자 동시에 큰 성취감과 긍정적 피드백을 주는 작업이다.
우리는 앞으로 중국어권 창작자들이 생산한 콘텐츠도 이 랭킹에 등장하기를 기대한다.
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