Analizando el algoritmo de recuperación de X: las reglas ocultas en la visualización de contenido

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Generación de resúmenes en curso

Gracias a que Elon Musk ha hecho que el algoritmo de Twitter sea de código abierto, usuarios como 0xTodd y otros han comenzado a compartir análisis detallados en X. Esta transparencia ha permitido entender mejor los mecanismos complejos de cómo se selecciona el contenido y a quién se muestra. En particular, destaca que existen dos sistemas de extracción de contenido que operan en paralelo: el mecanismo de recuperación y otro sistema diferente. Comprender estos mecanismos permite a los usuarios diseñar estrategias más efectivas para alcanzar a su audiencia.

Thunder vs. Phoenix Retrieval—Dos mecanismos de flujo de contenido

En el núcleo del algoritmo de X existen dos sistemas de recuperación importantes. El primero es «Thunder», que obtiene únicamente contenido de las cuentas que sigues. El segundo es «Phoenix Retrieval», que extrae candidatos de todo la plataforma, incluyendo cuentas que no sigues.

Estos sistemas de recuperación son ajustados por un asistente oculto llamado «Grock» para cada usuario. Este sistema predice la probabilidad de interacción con una publicación y decide dinámicamente si mostrar contenido prioritario de Thunder o contenido más amplio de Phoenix Retrieval. Es decir, tu línea de tiempo no es solo una lista cronológica, sino que este algoritmo calcula constantemente la distribución óptima del contenido.

Puntaje de reputación y un sistema oculto de «clasificación»

A cada usuario se le asigna un puntaje de reputación invisible que varía entre -128 y +100. Este valor juega un papel crucial en el algoritmo, ya que determina qué tan probable es que el contenido de un usuario sea extraído por Phoenix Retrieval, afectando directamente la probabilidad de que nuevos usuarios lo vean.

Las cuentas nuevas comienzan con puntajes bajos y solo aumentan mediante una interacción activa con usuarios de alta reputación. Por otro lado, interactuar con cuentas de baja calidad puede reducir el puntaje, y evitar contenido malicioso es recomendable. Además, es interesante notar que las retroalimentaciones negativas pesan mucho más que las positivas: un solo bloqueo puede tener un impacto mayor en el puntaje que varios «me gusta».

Tasa de finalización de videos, fatiga de temas y estado de verificación—Factores finos del algoritmo

El algoritmo de X no aplica reglas simples, sino que evoluciona con flexibilidad. En 2023, los videos eran altamente favorecidos y se restringían las publicaciones con enlaces. Actualmente, el algoritmo es más sofisticado y realiza una puntuación dinámica basada en las preferencias individuales de cada usuario.

El mecanismo de «fatiga de temas» también es importante. Reduce la clasificación de múltiples publicaciones del mismo autor en un corto período y penaliza contenido repetido, promoviendo publicaciones oportunas y manteniendo la diversidad del contenido en la plataforma.

Las cuentas verificadas (con la marca azul) tienden a ser priorizadas en Phoenix Retrieval. Para que las cuentas no verificadas lleguen a la pool de candidatos, necesitan un crecimiento rápido en engagement. Además, el tiempo que un usuario pasa viendo una publicación, incluso sin interactuar directamente, se registra como «tiempo de permanencia» y también influye en el algoritmo.

El sistema evalúa cada tuit como una candidatura independiente, evitando recomendaciones de contenido duplicado o antiguo, y valora mucho la tasa de finalización de videos. La interacción de múltiples factores determina cómo se construye tu línea de tiempo.

El compromiso de Elon Musk con la transparencia ha revelado detalles clave de estos algoritmos, marcando un punto de inflexión importante para toda la plataforma. Entender los mecanismos de recuperación y el sistema de puntuación permite a los creadores de contenido ser más estratégicos y a los usuarios comprender mejor la lógica detrás del contenido que ven.

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