Xのアルゴリズムを肌で感じる

そろそろ、Xのアルゴリズムを肌で感じたい。

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開業しました。
というお知らせをXで日頃お世話になっているフォロワー各位に向けてポストしたところ、
以下のような反響をいただいた。

すごい数

これまでも一定のいいね！をもらうことはあったが、フォロワーを超えて拡散されている気がする。Xのアルゴリズムを調べると、「おすすめ」タイムラインにツイートが表示されるまでには、4ステップのプロセスがあった。

ステップ1: 1,500件の候補ポストが選ばれる
自分がフォローしているアカウントから750件 フォローしていないアカウントから750件(ユーザーの関心に基づき選定)
ステップ2: 候補ポストのランキング付け
ユーザーとポストに関するさまざまな要素でスコア付け 高スコアのポストがランキング上位になる
ステップ3: 候補ポストのフィルタリング
ユーザーの嗜好や表示の重複防止などの条件でフィルタリング
ステップ4: おすすめタイムラインへの表示
フィルタリング後の候補ポストから広告等と組み合わせて最終選定

このように、ユーザーの関心や過去の行動、ツイートの質などを総合的に判断し、機械学習によりパーソナライズされたおすすめポストが表示されるという仕組みになっていた。
参考 Twitter's Recommendation Algorithm

難しい図による説明

そして、この「スコア」とは以下のアクションで決まる。それぞれのアクションの点があり、一定時間での合計得点パーソナライズされる。

• ポストにいいね!

• ポストをリポスト

• ポストをクリックして返信/ポストにいいね!

• ポストをクリックして2分以上そこに留まる

• プロフィールを確認してポストにいいね!/「返信」する

• ポストに「返信」する

• ポストへの「返信」にエンゲージ(返信、いいね!、リポスト)する

サービスとして良くできているなあと関心しつつ、このアルゴリズムに寄せた運用をSNSコンサルというのかな？など思いつつ、SNS拡散の爆発力を肌で感じた。

なにとぞ。