X chi 1 triệu USD để thưởng cho những bài viết xuất sắc — cuối cùng, loại nội dung nào đã nhận được khoản tiền này?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
X chi 1 triệu USD để thưởng cho những bài viết xuất sắc — cuối cùng, loại nội dung nào đã nhận được khoản tiền này?
Thời đại chỉ dựa trên quan điểm thuần túy có thể sắp kết thúc.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: David, TechFlow
Giữa tháng 1, X công bố giải thưởng trị giá 1 triệu USD dành cho bài viết dài (Article) xuất sắc nhất trên nền tảng.
Elon Musk cá nhân xác nhận thông tin này qua việc chia sẻ lại. Quy tắc cũng rất đơn giản: chỉ áp dụng cho người dùng tại Mỹ; bài viết phải là nội dung gốc tiếng Anh, độ dài tối thiểu 1.000 từ; thứ hạng chủ yếu dựa trên lượng tiếp cận từ người dùng trả phí tại Mỹ.
Bạn hẳn còn nhớ, chỉ vài ngày trước khi chiến dịch khuyến khích nội dung này được công bố, blogger phát triển bản thân Dan Koe đã đăng bài viết mang tên “Cách thay đổi toàn bộ cuộc đời bạn chỉ trong một ngày”, đạt 170 triệu lượt tiếp cận — trở thành bài Article thành công nhất trong lịch sử X.
Rõ ràng X đã nhận ra tiềm năng lưu lượng của các bài viết dài và nhanh chóng hành động: hạ thấp rào cản sử dụng tính năng Articles, điều chỉnh trọng số thuật toán để ưu tiên hiển thị bài viết dài hơn so với bài đăng ngắn, đồng thời công bố giải thưởng viết bài trị giá 1 triệu USD.
Thời gian thi đấu kéo dài hai tuần, thu hút hàng chục nghìn người tham gia.
Kết quả được công bố vào ngày 4 tháng 2, tổng giải thưởng lên tới 2,15 triệu USD — cao hơn gấp đôi mức cam kết ban đầu. Giải Nhất trị giá 1 triệu USD, Giải Nhì 500.000 USD, ngoài ra còn có giải “Lựa chọn của Người sáng tạo” trị giá 250.000 USD và bốn giải danh dự, mỗi giải 100.000 USD.
Tình hình trao giải như sau:
Bạn có thể thấy Dan Koe lại xuất hiện trong danh sách. Tuy nhiên, bài viết trước đây của anh ấy về cách “cải thiện cả cuộc đời chỉ trong một ngày” đạt 170 triệu lượt tiếp cận, trong khi bài đoạt giải Nhất lần này chỉ đạt 45 triệu lượt.
Những bài “bùng nổ” vẫn luôn khó lường, nhưng một số bài đoạt giải đáng để phân tích kỹ hơn.
🏆 Giải Nhất: Tài khoản nhỏ với 90.000 người theo dõi, giành 1 triệu USD nhờ cơ sở dữ liệu tự xây dựng
Tựa đề bài viết đoạt giải Nhất của tài khoản @beaverd khi dịch sang tiếng Việt là: «Deloitte – Một khối u độc hại trị giá 74 tỷ USD lan rộng khắp nước Mỹ». Bài viết tập trung vào công ty tư vấn nổi tiếng Deloitte.
Tài khoản này hiện chỉ có “khoảng” 90.000 người theo dõi — khá khiêm tốn so với những người đoạt giải khác — và không thuộc bất kỳ cơ quan truyền thông nào, cũng không có chứng nhận nào khác ngoài dấu tích xanh (blue check).
Chủ đề bài viết cũng không gắn với bất kỳ từ khóa xu hướng nào, song nội dung phơi bày lại mang tính thời sự cao: Deloitte đã nhận được các hợp đồng trị giá 74 tỷ USD từ chính phủ liên bang và tiểu bang Mỹ, rồi thực hiện các dự án một cách kém hiệu quả.
Liên kết bài viết tại đây
Khi truy cập vào bài viết, bạn sẽ nhận ra tác giả thực sự đã đầu tư rất nhiều công sức.
Anh ấy tự xây dựng một trang web có tên somaliscan.com, thu thập hàng triệu hóa đơn chính phủ, sau đó đối chiếu từng khoản chi với báo cáo kiểm toán và hồ sơ sự cố hệ thống.
Sử dụng những dữ liệu sơ cấp này, anh ấy kể lại một chuỗi câu chuyện gây sốc: hệ thống trợ cấp thất nghiệp bang California bị chiếm đoạt 32 tỷ USD; hệ thống bảo hiểm y tế Medicaid bang Tennessee sụp đổ khiến 250.000 trẻ em mất quyền lợi; dự án hiện đại hóa hệ thống tòa án tiêu tốn 1,9 tỷ USD nhưng vẫn dang dở… Tổng cộng ảnh hưởng đến 25 bang.
Anh ấy còn vạch rõ “cánh cửa xoay” giữa giới quản lý cấp cao của Deloitte và các quan chức chính phủ: cụ thể ai rời Deloitte để chuyển sang cơ quan nào, sau đó phê duyệt lại những hợp đồng nào — tên người, số tiền đều được liệt kê rõ ràng.
Một người tự xây dựng cơ sở dữ liệu, tự nghiên cứu và kiếm được 1 triệu USD.
🥈 Giải Nhì: Tài khoản tài chính lớn với 700.000 người theo dõi, hướng dẫn cách kiếm tiền giữa nỗi lo về thuế quan
@KobeissiLetter – cái tên quen thuộc trong giới tài chính vĩ mô – đoạt giải Nhì với 700.000 người theo dõi, chuyên theo dõi chính sách kinh tế Mỹ và biến động thị trường.
Bài viết của anh ấy rất trực diện: phân tích từng bước chiến thuật đánh thuế quan của Trump, biến nó thành một khuôn khổ giao dịch có thể lặp lại, với tiêu đề là «Kịch bản thuế quan của Trump: Một hướng dẫn thực hành».
Do Trump thường hành động bất ngờ, đưa ra các chính sách cực đoan và đe dọa các quốc gia khác nhưng cuối cùng lại không thực thi đầy đủ, giới Phố Wall đã đặt cho mô hình này biệt danh TACO — viết tắt của cụm từ “Trump Always Chickens Out” (Trump luôn rút lui).
TACO mô tả một chu kỳ lặp đi lặp lại:
Trump tuyên bố áp thuế quan mạnh mẽ → Thị trường lao dốc → Vài ngày sau ông tự nới lỏng hoặc hoãn thực thi → Thị trường phục hồi.
Bài viết của KobeissiLetter biến TACO từ một trò đùa thành một sổ tay vận hành có mốc thời gian cụ thể. Anh ấy lấy 12 sự kiện đánh thuế quan trong năm qua làm mẫu, xây dựng nên một khuôn khổ chu kỳ hoàn chỉnh để bạn có thể áp dụng theo từng giai đoạn.
Ví dụ: cuối tuần, Nhà Trắng đưa ra thông tin gây hoảng loạn; giữa tuần, dòng tiền “bắt đáy” bắt đầu vào thị trường; cuối tuần kế tiếp, tín hiệu dịu xuống được phát đi; thỏa thuận nào đó đạt được trong vòng 2–4 tuần. Đồng thời, anh ấy còn tiếp tục đăng bài cập nhật ở từng bước, thông báo cho người đọc đang ở giai đoạn nào — giống như một loạt bài “nghiên cứu trước” được đăng liên tục.
Anh ấy cũng đưa ra phương pháp thực tiễn: theo dõi lợi suất trái phiếu kho bạc Mỹ kỳ hạn 10 năm. Nếu con số này vượt ngưỡng 4,60%, khả năng cao Trump sẽ nhượng bộ.
Với nhóm người dùng trả phí trên X quan tâm đến kinh tế vĩ mô và giao dịch, loại nội dung này đúng “gu” họ nhất.
Nó không tranh luận về việc đánh thuế quan là tốt hay xấu, cũng không đưa ra phán xét đạo đức — mà chỉ nói rõ: nếu lần tới kịch bản tương tự lặp lại, bạn nên hành động ở thời điểm nào để kiếm lời.
🥉 Giải Ba: Dan Koe – bài viết được thích nhiều nhất, với phương pháp luận quen thuộc về phát triển bản thân
Bài viết dự thi của Dan Koe mang tên «Làm thế nào để luôn đạt được trạng thái tập trung tuyệt đối» nhận được 42.000 lượt thích và 8.681 lượt chia sẻ — hai chỉ số cao nhất trong tất cả các bài dự thi. Nhưng lượng tiếp cận chỉ đạt 11,04 triệu lượt, chưa bằng một phần tư của người đoạt giải Nhất.
Thực tế, X không xếp Dan Koe vào vị trí Giải Ba — mà trao riêng cho anh ấy giải «Lựa chọn của Người sáng tạo» (Creator Choice), trị giá 250.000 USD.
Điều này hoàn toàn dễ hiểu, bởi Dan Koe chính là người “khơi mào cuộc thi này”. Bài viết bùng nổ của anh ấy vào đầu tháng 1 với 170 triệu lượt tiếp cận đã giúp X nhận ra trần lưu lượng của các bài viết dài cao đến mức nào.
Bài viết này không cần giới thiệu thêm — vẫn là phương pháp luận quen thuộc về phát triển bản thân. Nội dung chủ yếu bàn về cách rèn luyện khả năng tập trung, đồng thời viện dẫn các khái niệm khoa học thần kinh và “trạng thái chảy” (flow state) để làm rõ và nâng cao lập luận.
Thực tế, bài viết này đạt chỉ số tương tác tốt nhất, nhưng theo quy tắc cốt lõi của cuộc thi — “lượt tiếp cận từ người dùng trả phí tại Mỹ” — thì anh ấy không thể đứng đầu bảng.
Tại sao bài viết có tương tác cao nhất lại lại có lượng tiếp cận thấp? Sự lệch pha này sẽ được phân tích kỹ hơn ở phần sau.
Các giải danh dự: 100.000 USD × 4
Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu và Ryan Hall mỗi người nhận giải thưởng khích lệ trị giá 100.000 USD. Các tài khoản của họ bao quát bốn lĩnh vực: chính sách công, địa chính trị, lịch sử và an ninh công cộng.
Trong đó, Josh Wolfe là đồng sáng lập Lux Capital, một nhà đầu tư mạo hiểm nổi tiếng, đồng thời tuyên bố sẽ quyên góp toàn bộ số tiền thưởng tương đương cho bốn tổ chức từ thiện.
Vì bài đăng gốc không liệt kê cụ thể bài viết của bốn người này, và do hạn chế về thời gian và nguồn lực, chúng tôi chưa tiến hành điều tra sâu hơn. Rất mong bạn đọc bổ sung thông tin còn thiếu.
Một số quan sát sâu hơn
Từ kết quả cuộc thi lần này, ta có thể nhận ra một số quy luật:
- Bài viết được thích nhiều nhất chỉ đạt lượng tiếp cận bằng một phần tư của người đoạt giải Nhất
Dữ liệu phản trực giác nhất trong cuộc thi chắc chắn là kết quả của Dan Koe.
Anh ấy đạt 42.000 lượt thích, 8.681 lượt chia sẻ và 4.627 bình luận — ba chỉ số tương tác cao nhất toàn bảng. Nhưng lượng tiếp cận chỉ đạt 11,04 triệu lượt, chưa bằng một phần tư so với @beaverd — người đoạt giải Nhất. Trong khi đó, @beaverd chỉ nhận được 30.000 lượt thích, ít hơn Dan Koe.
Nếu bạn từng vận hành mạng xã hội, bạn sẽ cảm thấy bộ dữ liệu này khá kỳ lạ. Theo hiểu biết thông thường, tương tác càng cao thì thuật toán càng sẵn sàng đẩy mạnh, và lượng tiếp cận lẽ ra phải lớn hơn.
Nhưng lần này, X không tính tổng lượng tiếp cận — mà chỉ tính “lượt tiếp cận trên bảng tin chính (timeline) của người dùng trả phí tại Mỹ”. Chỉ số này loại bỏ hoàn toàn người dùng không phải cư dân Mỹ, người dùng miễn phí, cũng như lượt truy cập từ thanh tìm kiếm và trang cá nhân.
Dan Koe viết về phát triển bản thân — đối tượng độc giả vốn mang tính toàn cầu, trong đó có rất nhiều người không phải cư dân Mỹ. Còn @beaverd viết về việc tiền đóng thuế của người dân Mỹ bị Deloitte “đánh cắp” — đối tượng độc giả vốn tập trung chủ yếu tại Mỹ. Do đó, dưới cùng một cơ chế đề xuất thuật toán, “mật độ địa lý” của nội dung quyết định chỉ số này cao hay thấp.
- Tài khoản 90.000 người theo dõi đánh bại tài khoản 900.000 người theo dõi: Độ khan hiếm nội dung > Quy mô người theo dõi
Trước cuộc thi, @beaverd có 90.000 người theo dõi. @KobeissiLetter có 700.000 người theo dõi. Dan Koe có 900.000 người theo dõi.
Nếu số người theo dõi quyết định lượng tiếp cận, thứ hạng lẽ ra phải đảo ngược. Nhưng kết quả thực tế cho thấy, trong logic đề xuất của X đối với Articles, trọng số của quy mô người theo dõi thấp hơn nhiều so với tưởng tượng.
@beaverd giành chiến thắng nhờ sở hữu thứ mà người khác không có — chính độ khan hiếm của nội dung mới là yếu tố then chốt.
Điều này hoàn toàn khác biệt với logic lưu lượng truyền thống. Các tài khoản lớn thường dựa vào lượng người theo dõi sẵn có và tần suất đăng bài, nhưng trong môi trường phân phối do thuật toán chi phối, việc “bạn có thứ độc quyền nào không” quan trọng hơn nhiều so với “bạn có bao nhiêu người theo dõi”.
- Bạn cần xây dựng “phần cứng” nội dung riêng
Nhìn xa hơn một chút, ba bài viết đoạt giải hoàn toàn không liên quan đến nhau về chủ đề: một bài điều tra hợp đồng chính phủ, một bài dạy cách giao dịch theo sóng thuế quan, một bài giảng về cách tập trung.
Trong bất kỳ hệ thống phân loại nội dung nào trên các nền tảng khác, chúng sẽ không xuất hiện chung trên cùng một bảng xếp hạng. Nhưng chúng đều có một điểm chung: mỗi bài đều có “phần cứng” độc lập — nói cách khác, bạn cần có một khuôn khổ kể chuyện riêng.
“Phần cứng” của @beaverd là cơ sở dữ liệu tự xây dựng để thu thập dữ liệu chính phủ; “phần cứng” của KobeissiLetter là một khuôn khổ giao dịch đã được kiểm định ngược trong 12 tháng; còn “phần cứng” của Dan Koe là một phương pháp luận gồm sáu chương, kết hợp khoa học thần kinh và tâm lý học — dù nghe có vẻ cao siêu nhưng thực chất đều là những nguyên lý phổ biến.
Không bài nào đoạt giải là bài viết thuần túy nêu quan điểm. Tất cả đều cần độ dài nhất định để chứa đựng khối lượng thông tin đồ sộ — và đây chính là lý do tồn tại của sản phẩm Articles trên X.
Một thực tế đáng chú ý khác là trong số tám người đoạt giải, không có bất kỳ cơ quan truyền thông truyền thống nào.
Tất cả đều là người sáng tạo độc lập. Không phải vì các cơ quan truyền thông không tham gia, mà vì trong thể thức cuộc thi này, tài khoản cá nhân lại có lợi thế hơn.
Nội dung của các cơ quan truyền thông thường được đăng trên website riêng, còn mạng xã hội chỉ chia sẻ đường dẫn và tóm tắt. Nhưng Articles yêu cầu nội dung phải được đăng đầy đủ ngay trên nền tảng X — điều này khiến các cơ quan quen với mô hình “dẫn lưu ra ngoài” cảm thấy bất tiện.
X chi 2,15 triệu USD để mua điều gì?
Quay trở lại với nền tảng.
X ban đầu cam kết 1 triệu USD cho hoạt động khuyến khích nội dung, nhưng cuối cùng chi tới 2,15 triệu USD. Trong suốt thời gian diễn ra cuộc thi, nền tảng còn thực hiện nhiều hành động hỗ trợ khác: mở rộng tính năng Articles từ tài khoản người sáng tạo sang tất cả người dùng trả phí; điều chỉnh thuật toán để tăng trọng số đề xuất nội dung dài; thay đổi cách tính điểm thành “lượt tiếp cận trên bảng tin chính của người dùng trả phí tại Mỹ”.
Chi một khoản lớn như vậy, mục tiêu trực tiếp nhất rõ ràng là X cần nội dung bài viết dài gốc được đăng trực tiếp trên nền tảng.
Trước đây, nội dung dài trên X chủ yếu dựa vào liên kết bên ngoài — Substack, Medium, blog cá nhân… Người dùng chỉ cần nhấn vào là rời khỏi X, và thời gian đọc, dữ liệu tương tác đều nằm bên ngoài nền tảng. Articles nhằm mục đích giữ nội dung này lại trong X, để người dùng đọc từ đầu đến cuối mà không cần rời đi.
Sâu hơn một tầng nữa, X sở hữu Grok — một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Việc huấn luyện LLM đòi hỏi dữ liệu văn bản dài chất lượng cao, trong khi đa số nội dung trên X chỉ là các tweet ngắn 280 ký tự. Nếu Articles có thể liên tục thu hút người sáng tạo sản xuất bài viết dài, những nội dung này sẽ trở thành dữ liệu huấn luyện quý giá cho Grok.
Cuối cùng là giá trị của người dùng trả phí.
Quy tắc cuộc thi giới hạn chỉ số đánh giá ở “lượt tiếp cận trên bảng tin chính của người dùng trả phí tại Mỹ”, đồng nghĩa với việc trực tiếp thông báo với người sáng tạo rằng: nội dung của bạn phải phục vụ người dùng trả phí.
Đây là cách X dùng nội dung do người sáng tạo tạo ra để làm nền tảng cho hệ thống trả phí — giúp người dùng trả phí cảm thấy “số tiền tôi bỏ ra là xứng đáng, bởi tôi có thể đọc được những nội dung chuyên sâu không tìm thấy ở nơi khác ngay trên bảng tin chính”.
Từ góc nhìn của người sáng tạo nội dung, chúng tôi cho rằng thời đại chỉ thuần nêu quan điểm có thể sắp khép lại.
Xu hướng này cũng áp dụng cho những người sáng tạo trong lĩnh vực tiền mã hóa. Ngành tiền mã hóa không thiếu quan điểm — mỗi ngày có vô số người trên X đưa ra lệnh giao dịch, dự đoán giá và bình luận về quy định.
Nhưng rất ít người có thể tự xây dựng một công cụ phân tích dữ liệu trên blockchain như @beaverd, hoặc phân tích chu kỳ thị trường thành một “kịch bản giao dịch” có thể lặp lại như KobeissiLetter.
Duy trì tính khan hiếm và độc lập, đồng thời duy trì việc sản xuất nội dung, thực sự là một công việc rất chuyên nghiệp — và cũng là một công việc mang lại cảm giác thành tựu và phản hồi tích cực rất cao.
Chúng tôi cũng hy vọng sẽ sớm được thấy nhiều hơn nữa các nội dung từ cộng đồng tiếng Trung xuất hiện trên bảng xếp hạng này.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
