作者：murmurphy.eth
在 Web3 领域, X(原 Twitter)绝对是项目运营和拓展市场的核心阵地。而对从业者和投资者而言, X 不仅是提升个人影响力的绝佳平台,更有机会挖掘新的机遇。本文将揭秘推荐算法,并分享切实可行的运营策略,助你迅速提升内容曝光与互动。
本文将从 X 官方推荐算法的角度出发,拆解算法逻辑,并分享简便易行的运营策略,助你迅速打开局面。
温馨提醒:不想看推荐流程细节?直接跳到「推文引导策略及节奏管理」和部分「高效引流及杠杆策略」,获取实操秘籍
X(Twitter)推荐算法流程
Twitter「For You」时间线的推荐系统核心是基于大量用户交互数据,预测用户对每条推文的兴趣, 具体流程 如下图所示：
Step1. 数据收集（Data）这些数据共同构成了推荐系统的「原材料」,为后续特征提取和模型训练提供坚实的基础,确保算法能够准确捕捉用户兴趣和行为特征。
Social Graph：社交图谱采集用户之间的关注关系和互动情况,帮助构建用户社交网络,为后续推荐中识别用户社交圈和活跃关系提供依据。
Tweet Engagement：跟踪用户对推文的各类互动行为,如点赞、评论、转发等。反映内容受欢迎程度和用户兴趣强度,为算法评估推文质量和匹配度提供关键数据。
User Data：收集用户的个人偏好、使用习惯、历史行为等信息,帮助模型更精准地识别和预测用户的兴趣和行为模式。
Step2. 特征提取（Features）在获取原始数据后,系统会运用一系列「工具」对这些数据进行深度加工,形成可供机器学习模型使用的特征指标。
GraphJet：实时图谱引擎,用于分析用户与推文之间的双向互动。
RealGraph：真实图谱捕捉真实社交关系和互动模式。
SimClusters：利用聚类算法将兴趣相近的用户或推文归组,发现潜在关联。
TwtNN：深度学习模型,能够提取多维特征,从而更精准地捕捉用户兴趣。
TweepCred：衡量用户在平台上的信誉度和影响力,为信任度评估提供参考。
Trust & Safety：专门负责检测和过滤违规或有害内容,确保推荐内容的安全合规。
通过这些工具,系统能将庞杂的原始数据转化为结构化的特征,为后续算法精准判断哪些推文值得推荐打下坚实基础。
Step3. 候选来源（Candidate Source）在候选生成阶段,系统从海量推文中迅速筛选出潜在匹配用户兴趣的内容,为后续排序提供数据基础。这个阶段主要通过四个途径实现:
Search Index: 通过关键词或热门搜索提取与当前趋势相关的推文。
CR Mixer: 将候选列表进行混合、去重和筛选,输出给后续的核心排序器。
UTEG: 将用户、推文以及其中的关键词或话题实体建立关系图谱,帮助算法理解用户与内容的深层关联。
FRS: 关注推荐可以识别你可能感兴趣但尚未关注的账号,并引入他们的推文作为候选,提高账号多样性,帮助你发现更多优质内容。
整体而言,这个阶段通过多维度、多渠道的筛选,确保候选列表既包含当前热点,也能反映用户长期兴趣,为精准排序奠定了坚实基础。
Step4. 排序引擎（Heavy Ranker）在这一阶段系统采用深度神经网络来评估每条候选推文。它首先计算用户对不同交互类型（如点赞、评论、转发等）的预测概率,然后根据这些概率与预设权重相乘并累加,最后得到每条推文的综合得分（score）。得分越高,推文越有机会出现在时间线上。
根据 2023 年 4 月 5 日 Twitter官方GitHub公布的默认权重 设置,不同交互的权重和含义大致如下:
通过对各项正面和负面交互进行加权,Heavy Ranker 可以快速识别哪些内容最有可能获得用户青睐,哪些内容则需减少推荐。
Step5：规则与过滤（Heuristics & Filtering）排序后的内容会进一步接受一系列规则的调整,以确保推荐的内容既多样又符合平台要求。这个过程会检查推文的整体热度和社交认可度,同时关注作者的多样性,避免同一来源过多。此外,如果推文存在违规、敏感信息或重复性过高,系统也会通过降低可见度或过滤来保障用户体验和内容安全。这一步相当于"最后把关"，将可能的重复、违规或不合适内容降权或过滤掉。
Step6：混合输出（Mixing）和时间线生成 最后系统将经过前面排序和过滤的推文中加入广告内容以及为你推荐的新关注对象,旨在为你呈现一个丰富且平衡的信息时间线。系统会根据你的新行为数据不断调整,确保内容持续贴合你的兴趣。
一句话总结：Twitter 通过数据收集、特征提取、候选生成、排序与过滤,再到混合输出的流程,层层筛选并呈现最符合用户偏好的内容。
推文引导策略及节奏管理
要想让推文在目标用户的时间线上获得更多曝光,需要从候选生成和核心排序两个关键环节入手,确保内容既能被系统纳入候选列表,又在排序阶段获得高分。以下是一些行之有效的小技巧:
1⃣基础互动：促进点赞、评论与转发
推文回复在排序引擎评分中的的权重分数最高,而互动延伸(例如:回复后原作者回应),权重则可高达 75.0。这种双向互动是极其强烈的正向信号,说明推文不仅吸引了用户还激发了作者的进一步互动,从而大幅度提升曝光度。在推文中提出开放性问题或有争议性的话题,吸引读者评论。同时也不要忘记积极回复评论者的观点,并针对用户的提问或想法进行深入讨论。这样不仅增加回复数量,也让读者感受到被重视,进一步提升账号黏性。
2⃣进阶互动：引导主页点击与延伸阅读
通过一篇推文吸引别人点进你的主页,有兴趣进一步浏览你的其他消息。点击作者主页并产生其他互动(权重 12.0) 表示用户不仅关注内容本身,还希望进一步了解作者的其他作品。
可以在推文中设置明确的引导,鼓励点击主页。同时利用置顶推文或精选列表(Moments)等功能,汇总你最优质的内容。方便主页访客快速获取并产生更多互动。
3⃣ 稳定与爆发：平衡长期与短期互动
Twitter의 「장기 (50일) + 단기 (3일 또는 30분)」 롤링 집계 특징은 플랫폼이 귀하의 장기적인 성과뿐만 아니라 최근 또는 실시간 동적 성과도 추적한다는 것을 의미합니다. 구체적으로 다음과 같습니다:
장기 성과: 정기적으로 우수한 장기 콘텐츠(예: 매일 거시 데이터 분석)를 게시하여 안정적인 상호 작용을 누적하고 브랜드 가치를 구축합니다.
단기 폭발: 핫 이슈와 팬 활성화 기간을 활용하여 실시간 동향을 신속하게 출력하여 단기간에 높은 상호 작용을 얻고 단기 집계 데이터에서 성과를 높입니다.
또한 장기 및 단기 데이터가 지속적으로 업데이트되므로 플랫폼은 귀하의 새로운 성과를 실시간으로 "관찰"합니다. 따라서 정기적으로 상호 작용 데이터와 팔로워 증가를 모니터링하고 단기 상호 작용이 감소하면 즉시 주제 또는 게시 시간을 조정하여 장기 데이터 성과에 영향을 미치지 않도록 해야 합니다.
4⃣그룹 상호 작용: 소셜 그래프 확장 및 자연스러운 토론 촉발
실제 계정 간 상호 언급을 통해 플랫폼의 「실제 그래프(RealGraph)」가 사용자 간 자연스러운 상호 작용을 포착하고 「실시간 그래프 엔진(GraphJet)」이 귀하의 소셜 그래프 데이터를 실시간으로 업데이트합니다. 이를 통해 활성 사용자를 식별할 뿐만 아니라 더 많은 사용자가 귀하와 파트너 간의 연관성을 볼 수 있어 추가 노출을 얻을 수 있습니다. 댓글 상호 작용도 매우 가치가 있습니다. 예를 들어 좋아요/댓글, 2분 이상 체류 등의 가중치는 각각 11.0과 10.0입니다.
💡물론 복합 전략의 힘이 더 큽니다. 예를 들어 동일한 주제에 대해 다양한 관점에서 연속 트윗을 작성할 수 있습니다. 그런 다음 그 중 한 개의 주요 트윗을 "입구"로 사용하고 댓글 섹션이나 프로필 상단에 다른 관련 콘텐츠의 링크를 추가하여 여러 콘텐츠가 서로 연결되도록 할 수 있습니다. 이러한 연속 콘텐츠와 상호 링크는 관련 후보 트윗의 연관성을 높이고, 후보 생성 및 소셜 그래프를 확장할 뿐만 아니라 추가 상호 작용 행동(예: 프로필 방문)을 유발하여 상호 작용 신호를 높일 수 있습니다. 또한 이러한 콘텐츠 연계 전략은 단기적으로 높은 상호 작용을 유발하고 장기적으로 콘텐츠 매트릭스를 형성하여 롤링 집계(50일 + 단기) 통계에서 안정적인 성과를 유지하는 데 도움이 됩니다.
이러한 연속 연계 전략은 콘텐츠 생태계를 풍부하게 하고 플랫폼 알고리즘의 상호 작용 및 관련성 평가 기준에도 부합하여 전체 노출률 향상에 도움이 됩니다.
효율적인 유입 및 레버리지 전략
1⃣트렌드 레버리지: 핫 이슈 신속 대응 및 추적
데이터 수집 단계에서 시스템은 핫 이슈로 인한 높은 빈도의 상호 작용과 사용자 관심을 「트윗 상호 작용(Tweet Engagement)」 및 「사용자 데이터(User Data)」에 포함하며, 이 중 "신선도" 또는 "시의성"을 핵심 특징으로 간주합니다. 이러한 특징은 알고리즘이 콘텐츠의 현재 트렌드와 관련성을 판단하는 데 도움이 되므로, 핫 이슈에 신속하게 대응하는 트윗은 후보 생성 단계에서 우선적으로 선택되고 「핵심 랭커(Heavy Ranker)」에서 지속적으로 상승하는 상호 작용으로 인해 점수가 높아져 「혼합 출력(Mixing)」에서 더 높은 노출 기회를 얻게 됩니다.
효과적인 방법은 핫 이슈의 시의성을 활용하여 관련 의견이나 통찰을 신속하게 게시하여 선점하는 것입니다. 게시 후에는 이슈 진행에 따라 의견을 지속적으로 업데이트하거나 추가 정보를 제공하여 트윗의 활성도를 유지해야 합니다. 시스템은 상호 작용 및 댓글 데이터를 기반으로 콘텐츠의 신선도를 판단하므로, 귀하의 콘텐츠가 전체 추천 프로세스에서 지속적으로 우위를 점할 수 있습니다.
2⃣논란 레버리지: 논란 유발 및 토론점 만들기
독특한 견해나 논란의 여지가 있는 주제를 제기하면 많은 토론과 답글을 유발하여 강력한 상호 작용 신호를 만들 수 있습니다. 특히 주제가 더 많은 KOL의 참여와 리트윗을 끌어내면 트윗이 더 광범위한 사용자 노출을 얻을 수 있습니다. 그러나 논란 레버리지를 사용할 때는 토론이 합리적이고 이성적인 범위 내에 머물도록 해야 하며, 규정 위반 또는 민감한 내용으로 인한 부정적 피드백(숨김, 차단, 신고 등)을 피해야 합니다. 이러한 부정적 조치의 가중치는 -74.0에서 -369.0에 달하여 해당 트윗의 노출뿐만 아니라 전체 계정에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
3⃣인플루언서 레버리지: 핫 인물 또는 기관과의 상호 작용
핫 인물 또는 기관과의 상호 작용, 특히 영향력 있는 계정의 상호 작용은 시스템이 해당 계정의 「신뢰도(TweepCred)」와 전파 잠재력이 높다고 판단하게 만듭니다. 이 신호는 사용자의 「소셜 그래프(Social Graph)」에 직접 반영됩니다. 이러한 상호 작용은 콘텐츠 자체의 소셜 가치를 높일 뿐만 아니라 심층 학습 모델을 통해 더욱 증폭되어 최종 「혼합 출력(Mixing)」에서 더 높은 노출률을 얻게 됩니다.
따라서 관련 핫 인물이나 기관을 언급하거나 @하여 노출을 높일 수 있으며, 적절한 시기에 상호 작용하면 그들의 응답을 이끌어낼 수 있습니다. 이러한 전략은 콘텐츠를 더 광범위한 소셜 네트워크로 확산시키고 신뢰도와 전파 효과를 높이는 데 도움이 됩니다.
요약
안정적이고 우수한 콘텐츠 제공, 단기 트렌드 포착 능력, 다양한 상호 작용 기술 활용, 그리고 지속적인 데이터 모니터링 및 전략 조정 등을 통해 알고리즘 변화에 완벽하게 대응할 수 있습니다. 다른 귀중한 통찰이 있다면 댓글로 공유해 주시기 바랍니다.
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