X（舊Twitter）演算法洞察：為什麼你的內容會被看到

根據 0xTodd 在 X 上分享的見解，Elon Musk 將 Twitter 演算法開源，讓用戶對內容展示機制有了前所未有的理解。這種透明度不僅是技術資訊，更揭示了數位時代規範內容能見度的基本法則。

來自開放源碼的關鍵洞見

演算法的公開，為許多用戶長期困惑的問題提供了答案。為什麼某些貼文能在瞬間爆紅，而另一些則被淹沒？答案藏在 X 所採用的複雜多層系統中。這次資訊的揭露，使創作者與一般用戶都能清楚知道自己實際處於何種環境中發聲。

演算法的兩個關鍵概念：雷電檢索與鳳凰檢索

X 演算法的核心由兩個不同內容來源組成的機制構成。「雷電」（Thunder）指的是你追蹤帳號的貼文，形成親密且值得信賴的內容流。而「鳳凰檢索」（Phoenix Retrieval）則涵蓋所有非追蹤者的 Twitter 內容，讓你能發現新事物並掌握最新趨勢。

更有趣的是，這兩個來源之間的選擇由一個名為「Glock」的 AI 助手來決定。Glock 會分析用戶的瀏覽行為與互動歷史，實時判斷應該從雷電還是鳳凰檢索中呈現內容。

演算法的演進：從規則導向到動態系統

X 的演算法已從靜態硬編碼規則，演變為更靈活且動態的評估系統。以2023年為例，當時系統偏好包含影片的貼文，並對含有外部連結的貼文施加明確懲罰。然而，現在的評分已不再是簡單的二元判斷，而是根據用戶的個人偏好與行為模式，進行更為精細的評分。

隱藏的評分系統與能見度的決定因素

X 演算法最重要的秘密之一，是每個用戶都會被分配一個「聲譽分數」（Reputation Score）。這個分數在 -128 到 +100 之間變動，直接影響你的內容被看到的範圍。新帳號起初分數較低，只有透過與高聲譽用戶積極互動，才能提升分數並擴大觸及範圍。反之，與低品質帳號的互動可能會降低你的分數。

此外，演算法還會應對「主題疲勞」（Topic Fatigue）現象。當同一作者在短時間內連續發佈多篇貼文時，系統會故意降低其排名。同樣地，重複性高的熱門主題內容也會受到懲罰，促使系統偏好即時且新鮮的內容。

值得注意的是，像靜音（Mute）或封鎖（Block）這類負面反饋的影響，比起按讚等正面反應來得更為重要。極端行為，尤其是封鎖，會導致內容能見度急劇下降，甚至比多數忠實追蹤者的按讚還要有影響力。

認證帳號與未認證帳號的差異

在 X 上，經過認證的帳號（有藍色勾號）在演算法中享有明顯優勢。這些帳號的內容更容易被鳳凰檢索（Phoenix）取得，並且更有可能觸及更廣泛的受眾。相較之下，未認證帳號要進入初期候選池，則必須快速成長其互動數與聲譽。

其他優化因素與實用洞察

停留時間也是一個重要的評估指標。即使用戶沒有點讚或留言，只要在貼文頁面停留的時間越長，系統就會給予更高的分數。此外，每則推文都會被獨立評估，採用「候選隔離」（Candidate Isolation）機制，確保一則貼文的失敗不會直接影響其他貼文的曝光。

演算法也會有意識地避免推薦過時或重複的內容，特別重視影片的完播率。理解這些機制，有助於制定更有效的內容策略，提升在 X 平台上的表現。

未來內容策略的關鍵洞察

0xTodd 提供的這些見解，不僅是技術層面的知識，更是理解數位時代發聲與能見度的指南。掌握演算法的運作原理，能幫助用戶制定更具策略性且有效的內容創作計畫。同時，這也促使整個 X 生態系統朝向更健康、多元的言論環境發展。這種透明度與理解，正是塑造社群媒體未來的重要基石。