剖析X的检索算法——内容显示的隐藏规则

由于伊隆·马斯克将Twitter的算法开源，像0xTodd等用户开始在X上分享详细的分析。这种透明度使我们逐渐揭示了内容是如何被筛选以及展示给谁的复杂机制。特别值得关注的是，存在两个不同的内容提取系统——检索机制（Retrieval）并行运行。理解这些机制后，用户可以制定更有效的受众覆盖策略。

Thunder vs. Phoenix Retrieval—两种内容流动机制

X的算法核心包含两个重要的检索系统。第一个是“Thunder（雷霆）”，它只获取你关注的账户的内容。第二个是“Phoenix Retrieval（凤凰检索）”，它从整个平台的内容中抽取候选内容，包括你未关注的账户。

这些检索系统由每个用户的隐形助手“Grock”调节。该系统预测内容的互动可能性，并动态判断是优先显示来自Thunder的内容，还是显示来自Phoenix Retrieval的广泛内容。也就是说，你的时间线不仅仅是按时间顺序排列，而是由算法不断计算出最优的内容分配。

信誉评分与隐藏的“评级”系统

每个用户都被赋予一个在-128到+100范围内变化的隐形信誉评分。这个数值在算法中扮演着极其重要的角色，直接影响你的内容被Phoenix Retrieval抽取的概率，也就是新用户注意到你的内容的可能性。

新账号从较低的评分开始，只有通过与高信誉用户的积极互动，评分才会提升。相反，与低质量账号的互动可能会拉低评分，避免与恶意内容相关联也更为稳妥。更有趣的是，负面反馈的影响远大于正面反馈。一次屏蔽可能比多次“点赞”对评分的影响更大。

视频完成率、话题疲劳、验证状态——算法的微调因素

X的算法并非简单的规则应用，而是不断灵活演变。早在2023年，视频内容受到极大偏好，带链接的帖子则受到抑制。而现在的算法更为精细，基于每个用户的偏好进行动态评分。

“话题疲劳”机制也很重要。它会降低短时间内来自同一作者的多次投稿的排名，并对重复内容施加惩罚。这促进了及时性内容的发布，也维护了平台内容的多样性。

已验证账号（蓝V）更倾向于被Phoenix Retrieval优先抽取。未验证账号要进入检索候选池，必须实现快速的互动增长。此外，即使用户没有直接与帖子互动，观看时间也会被记录并转化为积分，成为算法的重要因素。

算法会将每条推文作为独立候选项进行评估，避免推荐重复或过时的内容，同时高度评价视频的完成率。这些多重因素相互作用，共同构建了你的时间线。

伊隆·马斯克的透明化努力揭示了这些算法细节，成为平台发展的重要转折点。对检索机制和评分系统的理解加深，内容创作者可以更有策略地接触受众，用户也能更好理解自己所看到内容背后的逻辑。