백만 달러 콘텐츠 실험: X가 실제 자금으로 검증한 창작의 미래는 무엇인가?

深潮TechFlow

特邀专栏作者

2026-02-04 08:55

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순수 의견의 시대는 곧 지나갈지도 모릅니다.

AI 요약

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핵심 관점: X 플랫폼은 215만 달러가 소요된 장문 콘텐츠 창작 대회를 통해 플랫폼 내 독창적 심층 콘텐츠를 장려하고자 하였으며, 그 심사 결과는 알고리즘 분배 시대에 콘텐츠의 희소성, 독립적인 서사 프레임워크 및 타겟 사용자(미국 유료 사용자)에 대한 정확한 도달이 팬 기반보다 더 중요하다는 점을 보여주었습니다.
핵심 요소:
1. 대회 총 상금이 215만 달러로 두 배 증가했으며, 우승자는 100만 달러를 획득했습니다. 심사 핵심 지표는 총 상호작용 데이터가 아닌 '미국 유료 사용자 홈 타임라인 노출량'이었습니다.
2. 우승 글은 자체 구축 데이터베이스를 기반으로 딜로이트의 정부 계약 문제를 폭로했으며, 독점 데이터와 심층 조사(콘텐츠 희소성)가 팬 수 열세(9만 팬 대 90만 팬)를 극복할 수 있음을 입증했습니다.
3. 준우승 글은 트럼프 관세 정책 패턴을 실행 가능한 트레이딩 프레임워크로 정제하여 유료 사용자들의 실용적인 매크로 트레이딩 전략에 대한 수요를 충족시켰습니다.
4. 상호작용 데이터가 가장 좋은 개인 성장 관련 글은 글로벌 독자를 대상으로 하여 미국 유료 사용자 노출 지표에서 부진한 성적을 보였으며, 이는 플랫폼 규칙이 콘텐츠의 지역 특화성을 유도하고 있음을 부각시켰습니다.
5. 모든 수상자는 독립 창작자였으며, 그들의 콘텐츠는 순수 의견 출력이 아닌 독립적인 '하드웨어'(예: 데이터베이스, 트레이딩 모델, 방법론 프레임워크)를 갖추고 있었습니다.
6. 플랫폼의 이러한 조치는 장문 콘텐츠를 플랫폼 내에 유지하여 사용자 충성도를 높이고, AI 모델 Grok을 위한 고품질 학습 데이터를 축적하며, 유료 멤버십 시스템의 가치를 강화하려는 의도를 가지고 있습니다.

원문 저자: David, Shenchao TechFlow

1월 중순, X는 플랫폼에서 가장 뛰어난 장문 Article(기사)에 대해 100만 달러의 보상을 제공하겠다고 발표했습니다.

Elon Musk이 직접 리트윗하여 확인했습니다. 규칙도 매우 간단합니다: 미국 사용자만 참여 가능, 1000단어 이상의 영어 오리지널 기사, 주로 미국 유료 사용자의 노출량을 기준으로 순위를 매깁니다.

이 콘텐츠 인센티브 활동이 발표되기 며칠 전, 개인 성장 블로거 Dan Koe가 'How to fix your entire life in 1 day'라는 글을 올려 1억 7천만 회의 노출을 기록하며 X 역사상 가장 뛰어난 Article이 된 것을 기억하실 겁니다.

X는 분명히 장문 콘텐츠의 트래픽 잠재력을 보고 신속하게 따라잡았습니다: Articles 기능의 진입 장벽을 낮추고, 알고리즘 가중치를 조정하여 장문 콘텐츠를 짧은 포스트보다 우선시하며, 백만 달러 규모의 논문 공모전을 발표했습니다.

2주간의 경쟁 기간 동안 수만 명이 참가했습니다.

2월 4일 결과가 발표되었고, 최종 총 상금은 215만 달러로 약속된 금액의 두 배 이상이었습니다. 우승자는 100만 달러, 준우승자는 50만 달러, 추가로 25만 달러의 'Creator Choice' 상과 네 개의 10만 달러 명예상이 수여되었습니다.

수상 상황은 대략 다음과 같습니다:

Dan Koe가 다시 순위에 오른 것을 볼 수 있습니다. 그러나, 그는 이전에 하루 만에 인생을 고치는 방법에 대한 글을 통해 1억 7천만 노출을 기록했지만, 이번 창작 대회의 우승자는 4500만 노출에 그쳤습니다.

대히트 콘텐츠는 여전히 만나기 어렵지만, 몇몇 수상 작품도 분석할 가치가 있습니다.

🏆우승: 9만 팔로워 "소규모 계정", 자체 구축 데이터베이스 하나로 100만 달러 획득

우승자 @beaverd의 글 제목을 번역하면 'Deloitte, 전 미국으로 퍼져나가는 7400억 달러의 악성 종양'입니다. 유명 컨설팅 회사 Deloitte(델로이트)에 대해 다루고 있습니다.

이 계정은 현재 "고작" 9만 명의 팔로워를 보유하고 있으며, 수상한 다른 사람들과 비교하면 소규모 계정이라고 할 수 있습니다. 또한 미디어 기관도 없고, 블루 V 인증 외에는 어떤 배경도 없습니다.

그가 쓴 주제도 어떤 트래픽 핫 키워드와도 관련이 없지만, 폭로한 내용은 상당히 화제성이 있습니다. 즉 Deloitte(델로이트)가 어떻게 연방 및 주 정부로부터 7400억 달러 규모의 계약을 따내고 프로젝트를 망쳤는지에 대한 것입니다.

이동 링크입니다

들어가서 보면, 이 사람이 정말 공을 들인 것을 알 수 있습니다.

그는 somaliscan.com이라는 웹사이트를 직접 만들어 수백만 건의 정부 송장 데이터를 수집하고, 일일이 감사 보고서와 시스템 장애 기록을 교차 검증했습니다.

그런 다음 이 1차 데이터를 사용하여 충격적인 이야기들을 이어갔습니다: 캘리포니아 실업 수당 시스템에서 3200억 달러가 사기당했고, 테네시 주 의료 보조 시스템이 붕괴되어 25만 명의 어린이가 보장을 잃었으며, 법원 정보화 개조 프로젝트가 19억 달러를 태우고 중단되었습니다... 총 25개 주를 다루었습니다.

그는 또한 델로이트 간부들과 정부 관료들 사이의 회전문(인사 이동)을 파헤쳤으며, 누가 델로이트에서 어떤 부서로 옮겼는지, 또 어떤 계약을 승인했는지, 인명과 금액을 명확하게 나열했습니다.

한 사람이 직접 데이터베이스를 구축하고, 자기 연구로 100만 달러를 벌었습니다.

🥈준우승: 70만 팔로워의 대형 금융 계정, 관세 공포 속에서 돈 버는 법 가르침

준우승자 @KobeissiLetter는 매크로 금융권의 오래된 얼굴로, 70만 팔로워를 보유하며 오랫동안 미국 경제 정책과 시장 변동성을 다뤄왔습니다.

그의 이 글도 매우 직접적입니다. 트럼프가 관세 카드를 사용할 때마다의 패턴을 반복 가능한 거래 프레임워크로 분해했으며, 제목은 『트럼프의 관세 각본: 한 권의 운영 지침서』입니다.

트럼프는 종종 정해진 패턴을 따르지 않고, 과격한 정책을 발표하거나 다른 국가들을 위협하지만 결국 완전히 실현하지는 않는 경우가 많기 때문에, 월스트리트에서는 이 패턴을 TACO라고 요약했습니다. Trump Always Chickens Out(트럼프는 항상 뒷걸음질친다)의 약자입니다.

TACO는 반복적으로 나타나는 패턴을 말합니다:

트럼프가 강력한 관세를 발표 → 시장 폭락 → 며칠 후 그 자신이 완화하거나 연기 → 시장 반등.

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KobeissiLetter의 이 글이 한 일은 TACO를 농담에서 시간 척도가 있는 운영 매뉴얼로 바꾼 것입니다. 그는 지난 12개월간의 관세 사건을 샘플로 사용하여 완전한 주기 템플릿을 분해했고, 시간대에 따라 거래할 수 있도록 제공했습니다.

예를 들어, 주말에 백악관 측에서 소문을 퍼뜨려 공포를 조성하고, 주중에 바닥 매수 자금이 유입되며, 다음 주말에 완화 신호가 방출되고, 2~4주 내에 어떤 합의가 도출됩니다. 동시에 그는 각 단계가 실현될 때마다 지속적으로 포스트를 올려 지금 어느 단계에 와 있는지 알려주며, 사전 연구 포스트의 연속극과도 같습니다.

그는 또한 비교적 실용적인 방법을 제시했는데, 그것은 미국 10년 만기 국채 수익률을 주시하는 것입니다. 이 숫자가 4.60%를 돌파하면 트럼프가 대체로 양보할 가능성이 높습니다.

X에서 매크로와 거래를 주시하는 유료 사용자들에게는, 이런 것이 정말 취향에 맞습니다.

관세가 좋은지 나쁜지 논의하지도 않고 도덕적 판단을 하지도 않으며, 단지 다음에 이런 일이 다시 발생하면 돈을 벌기 위해 어떤 시점에 어떤 행동을 해야 하는지 알려줍니다.

🥉3위: 가장 많은 좋아요를 받은 DAN KOE, 익숙한 인생 방법론

Dan Koe의 참가작 '어떻게 언제든 극도의 집중 상태에 들어갈 수 있을까'는 4만 2천 개의 좋아요와 8,681회의 리트윗을 기록하며 두 항목 모두 모든 참가작 중 최고치였습니다. 그러나 노출량은 1,104만 회에 그쳐 우승자의 4분의 1도 되지 않았습니다.

X가 그에게 준 것은 엄밀히 말하면 3위가 아니라, 별도로 설정한 'Creator Choice'(공식 선택) 상으로, 가치는 25만 달러입니다.

사실 이해할 수 있습니다. Dan Koe는 '이 대회에 영감을 준 사람'입니다. 그는 1월 초 1억 7천만 노출을 기록한 대히트 글로, X가 장문 콘텐츠의 트래픽 한계가 얼마나 높은지 직접 보여주었습니다.

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글 자체는 더 이상 소개하지 않겠습니다. 여전히 인생 성장 방법론 그대로입니다. 대략 어떻게 집중력을 얻을 수 있는지에 대해 이야기하며, 신경과학과 몰입 상태 등의 개념을 인용하여 입증하고 심화시킵니다.

사실 이 글의 상호작용 데이터가 가장 좋았지만, 대회의 핵심 규칙인 '미국 유료 사용자 노출량'으로 계산하면 그는 앞자리에 들지 못합니다.

왜 상호작용이 가장 좋은 글의 노출이 오히려 높지 않을까요? 이 불일치는 후반부에 논의하겠습니다.

명예상: 10만 달러 ×4

Nick Shirley, Josh Wolfe, Kaizen Asiedu, Ryan Hall이 각각 10만 달러의 인센티브를 받았습니다. 그들의 계정은 공공 정책, 지정학, 역사, 공공 안전 네 가지 방향을 포괄합니다.

그중 Josh Wolfe는 Lux Capital의 공동 창립자로, 유명 벤처 투자자이며, 상금을 동등하게 네 개의 자선 단체에 기부하겠다고 발표했습니다.

원본 포스트에는 이 4명의 구체적인 글을 나열하지 않았기 때문에, 시간과 정력이 제한되어 더 이상의 조사를 진행하지 않았습니다. 또한 여러분께서 정보를 보완해 주시기 바랍니다.

몇 가지 심층 관찰

이번 대회 결과에서 볼 수 있는 몇 가지 규칙은 다음과 같습니다:

가장 많은 좋아요를 받은 글의 노출량은 우승자의 4분의 1에 불과

이번 대회에서 가장 직관에 반하는 데이터는 단연 Dan Koe의 것입니다.

4만 2천 개의 좋아요, 8,681회의 리트윗, 4,627개의 댓글, 세 가지 상호작용 데이터 모두 전체 최고입니다. 그러나 노출량은 1,104만 회에 그쳐 우승자 @beaverd의 4분의 1도 되지 않습니다. 반면 @beaverd의 좋아요는 3만 개로 Dan Koe보다 적습니다.

소셜 미디어 운영을 해본 적이 있다면, 이 데이터가 매우 어색하게 느껴질 것입니다. 일반적인 이해에 따르면, 상호작용이 높을수록 알고리즘이 더 추천하려 하고, 노출량도 더 커야 합니다.

그러나 X의 이번 대회에서 계산한 것은 총 노출량이 아니라 '미국 유료 사용자 홈페이지 타임라인 노출량'입니다. 이 지표는 비미국 사용자, 비유료 사용자, 검색 및 개인 프로필 방문을 모두 제외합니다.

Dan Koe는 개인 성장에 대해 썼고, 대상은 자연스럽게 더 글로벌하며, 팔로워 중에는 많은 비미국 사용자가 있습니다. @beaverd는 미국 납세자의 돈이 어떻게 델로이트에 의해 낭비되는지에 대해 썼고, 대상은 자연스럽게 미국에 집중되어 있습니다. 동일한 알고리즘 추천 메커니즘 하에서 콘텐츠의 '지역 농도'가 이 지표의 높낮이를 결정합니다.