Arthur Zargaryan cria uma empresa do zero e, com a Sliceline.ai, dispara e viraliza, enquanto as estratégias do algoritmo do X são divulgadas

Arthur Zargaryan 團隊 em 19 de julho postou no X uma empresa totalmente inexistente chamada Sliceline.ai: com um site elaborado gerado pela ferramenta Hyperagent, um vídeo completo de demonstração do produto e um comunicado de captação de fundos da fictícia Atomik.vc, tudo isso inventado. No dia da publicação, as visualizações do vídeo ultrapassaram 700 mil.

Sliceline.ai 假公司的執行架構

Arthur Zargaryan 團隊 posicionou a Sliceline.ai como uma homenagem de 2026 à versão do HBO da série 《矽谷群瞎傳》: uma startup falsa que conecta um modelo de IA PIE-1 a ferramentas de comunicação da empresa, rastreia o time “HAMS (Hungry Adjusters Morale Score)” e envia automaticamente pizzas para ajustar o clima.

Na execução técnica, a equipe usa a ferramenta Hyperagent para gerar dois sites de uma vez (sliceline.ai e atomik.vc), conecta com o GitHub e faz o deploy via Vercel no ambiente oficial; da ideia ao ar, leva apenas pouco tempo.

A copy no X usa uma explicação bem curta e cortante: “A gente levantou US$ 6 milhões para transformar funcionários infelizes em felizes. Uma pizza por vez. Liderado pela Atomik.vc.” A equipe afirma que, em geral, uma postagem com alcance de 1 milhão de visualizações costuma ter, na prática, entre 10 mil e 100 mil visualizações do vídeo; a qualidade da copy determina em qual ponta dessas 10 vezes cai o resultado.

Taxa de cliques e tempo médio de exibição: o framework do MrBeast e o design de retenção citado por Arthur Zargaryan

Arthur Zargaryan, em seu método operacional, cita o MrBeast para resumir a viralidade em dois problemas algorítmicos: A) as pessoas clicaram (taxa de cliques); B) elas assistiram (tempo médio de exibição AVD). Ele ressalta que a expectativa criada pelo texto precisa ser entregue pelo vídeo, e não apenas recompensar cliques enganados.

No design de retenção, a edição dos vídeos da Sliceline.ai usa um ritmo de troca de cena a cada 3,83 segundos, porque o ambiente de conteúdo no X já foi altamente “TikTokizado”, e a imagem parada é o gatilho que faz o público deslizar para fora. A energia do vídeo precisa ser mantida o tempo todo após o gancho inicial, e não apenas demonstrada no começo.

Sinais de “vírus” do algoritmo do X e estratégia de prioridade de rede pessoal

（來源：Launch Video）

Arthur Zargaryan afirma no artigo que, entre todos os sinais de viralidade do algoritmo do X (open source), o mais forte é comentários e respostas, especialmente as respostas do autor da publicação original; o design do algoritmo tem como objetivo impulsionar conversas, e não apenas visualizações passivas. Ele diz que, nas primeiras horas após a publicação, garante que cada comentário recebido seja respondido imediatamente.

Na estratégia de rede pessoal, a equipe montou um conjunto de ferramentas internas para mapear a rede pessoal, listando com precisão com quem entrar em contato em cada publicação, e dividiu tudo em duas fontes: “interação de rede pessoal” e “interação com influenciadores”. Usando a ferramenta virality.studio, acompanha minuto a minuto a contribuição de cada uma para os indicadores de desempenho. A conclusão de Zargaryan é: a influência da rede pessoal não pode ser copiada (porque nem todo mundo consegue alcançar o mesmo círculo de influência), enquanto influenciadores apenas acendem fósforos e não conseguem fabricar calor real de interação.

Além disso, a equipe cita várias vezes em eventos suas próprias postagens originais e as acompanha com conteúdo novo (por exemplo, vídeos montando caixas de pizza) para gerar interações extras, em vez de empilhar todos os recursos em um único tweet.

Perguntas frequentes

Qual é o número final de visualizações do experimento publicado pela Sliceline.ai?

De acordo com o artigo de Arthur Zargaryan, quando o vídeo da Sliceline.ai terminou no mesmo dia da publicação, ele já tinha mais de 700 mil visualizações, e ainda estava aumentando; no mesmo dia, OpenAI, DoorDash e Pocket também postaram conteúdo no X, criando um ambiente competitivo.

O que Arthur Zargaryan aponta como o maior sinal de viralidade do algoritmo do X?

Conforme seu artigo, ao citar informações open source do algoritmo do X, Arthur Zargaryan aponta que o maior sinal de viralidade é comentários e respostas, especialmente as respostas do autor da postagem original; o objetivo do algoritmo é impulsionar conversas, e não apenas premiar repostagens, citações ou ampliar volume com influenciadores.

Como a equipe usa o virality.studio para acompanhar o desempenho das publicações?

De acordo com a explicação do artigo, o virality.studio é uma ferramenta criada pela equipe de Arthur Zargaryan, que acompanha o desempenho das postagens minuto a minuto e separa o impacto da interação de rede pessoal e o impacto da interação com influenciadores para calcular separadamente, permitindo que a equipe entenda com precisão quais tipos de interação estão impulsionando os indicadores.