小編必讀！X 公開推薦演算法，原理到內容實戰一次搞懂

X（Twitter）正式開源推薦演算法，本文白話解析 Grok AI 如何透過 14 種互動指標評分，並整理出 6 大小編實戰須知，教你突破同溫層、提升貼文曝光率。 （前情提要：X公開演算法原始碼「Phoenix」！與Grok互相餵養，馬斯克選擇保密模型權重 ） （背景補充：在 X 平台上寫文章賺錢的終極指南》馬斯克推出X Articles加倍收益、設定受眾、提出事實、刪減廢話、宣傳訂閱.. ）   馬斯克今（20）日遵照承諾，將 X 平台的推薦演算法程式碼「Phoenix」公開上傳至 GitHub。這篇文章我們會用最白話X演算法的方式，幫助各平台小編們理解：X 到底是怎麼決定哪些貼文能被更多人看到的？   演算法的核心概念：兩個池子 首先要先了解的是：X「為你推薦」的動態牆，內容來自兩個池子： 池子 1：In-Network（圈內內容） 定義：你追蹤的帳號發的貼文 技術名稱：Thunder 系統 特色：即時、低延遲，幾乎是發文後立刻可被推送 池子 2：Out-of-Network（圈外內容） 定義：你沒有追蹤，但演算法認為你會喜歡的貼文 技術名稱：Phoenix 系統 特色：透過 AI 從全球貼文庫中挖掘相關內容 重點：你的內容不只會被粉絲看到，還可能被推薦給「可能會喜歡你內容」的陌生人！這是突破同溫層的關鍵。 二、演算法怎麼給貼文打分數？ 這是最核心的部分。X 使用基於 Grok 的 AI 模型（沒錯，就是 xAI 那個 Grok）來預測每篇貼文的「互動概率」。 演算法預測的 14 種行為 行為類型 中文解釋 權重傾向 P(favorite) 按讚的機率 正向 P(reply) 回覆的機率 正向（高權重） P(repost) 轉推的機率 正向（高權重） P(quote) 引用推文的機率 正向（高權重） P(click) 點擊展開的機率 正向 P(profile_click) 點擊你的頭像/個人檔案 正向 P(video_view) 看影片的機率 正向 P(photo_expand) 點開圖片的機率 正向 P(share) 分享的機率 正向（高權重） P(dwell) 停留閱讀的時間 正向 P(follow_author) 追蹤作者的機率 正向（高權重） P(not_interested) 點「不感興趣」 負向 P(block_author) 封鎖作者 負向（高權重） P(mute_author) 靜音作者 負向 P(report) 檢舉 負向（高權重） 最終分數公式 最終分數 = Σ (權重 × 預測機率)，白話翻譯： 正向行為（讚、轉推、回覆、分享）的預測值越高 → 分數越高 負向行為（封鎖、靜音、檢舉）的預測值越高 → 分數大幅下降 演算法的 6 個處理階段 用戶打開 X ↓ ① 查詢用戶資料（你的互動歷史、追蹤名單） ↓ ② 候選內容來源（從 Thunder + Phoenix 拉內容） ↓ ③ 內容擴充（補充貼文元資料、作者資訊） ↓ ④ 前置過濾（移除不適合的內容） ↓ ⑤ AI 評分（Grok 模型預測 + 權重計算） ↓ ⑥ 排序選擇（分數最高的顯示在最上面） ↓ 呈現給用戶 什麼內容會被過濾掉？ 前置過濾（還沒評分就被刪除） 過濾器 作用 重複內容 同樣的內容只會出現一次 太舊的貼文 超過一定時間的貼文不會被推薦 自己的貼文 你不會在推薦流看到自己發的 被封鎖/靜音的帳號 你封鎖或靜音的人不會出現 靜音關鍵字 包含你設定靜音的詞彙 已看過的內容 已經看過的不會重複推 付費牆內容 你沒訂閱的付費內容 後置過濾（評完分後再過濾） 過濾器 作用 違規內容 垃圾訊息、暴力、色情等 對話重複 同一討論串不會推太多則 兩個關鍵設計理念 完全由 AI 決定，沒有「人工調參」 我們已經從系統中完全剔除了所有的人工設計特徵，以及大部分的啟發式算法。 X 聲稱他們移除了所有人工設計的特徵規則，完全依賴 Grok AI 從你的互動歷史中學習你喜歡什麼。 這代表什麼？ 沒有「發文最佳時間」的硬規則 沒有「hashtag 數量」的硬規則 一切都是 AI 根據實際互動數據動態學習 作者多樣性機制 演算法內建「Author Diversity Scorer」，會降低同一作者連續出現的權重。 這代表什麼？ 即使你的某篇很紅，也不會霸佔用戶的整個動態牆 給其他創作者曝光機會 小編發文「少量多餐」可能比「一次發很多」更有效 小編實戰攻略 根據以上演算法分析，以下是具體可執行的策略： 內容策略 1：追求「高價值互動」而非「表面數字」 互動類型 價值等級 小編的目標 轉推 + 引用 創造值得轉發的內容（乾貨、金句、爭議觀點） 回覆 提出問題、邀請討論、留下懸念 新追蹤 持續提供價值，讓人想追蹤 分享 製作容易分享到其他平台的內容 按讚 基本盤，但不是最重要的 內容策略 2：增加「停留時間」 演算法會追蹤用戶在你貼文上停留多久。 怎麼做？ 寫長一點的深度內容（但要有吸引人的開頭） 用 Thread 串文增加閱讀時間 影片長度適中，讓人看完 內容策略 3：避免「負面信號」 被封鎖、靜音、檢舉會大幅拉低你的分數。 怎麼避免？ 不要洗版（作者多樣性機制會懲罰你） 不要發爭議性過高的仇恨內容 不要用誘導性標題讓人失望（點進去發現沒料） 不要大量 @不相關的人 內容策略 4：爭取「圈外曝光」 這是突破同溫層的關鍵，Phoenix 系統會根據「相似用戶的喜好」推薦你的內容給新受眾。 怎麼做？ 在特定領域建立專業度（AI 會學習你的內容類型） 讓現有粉絲積極互動（互動數據會訓練 AI） 內容要有明確的主題標籤，方便 AI 分類 內容策略 5：把握「即時性」 Thunder 系統是即時的，新貼文會立刻被推送給追蹤者。 怎麼做？ 觀察你的受眾活躍時間 即時事件發生時快速發文（AI 會學習時效性內容的價值） 剛發文的前幾小時互動最關鍵 內容策略 6：創造「促進追蹤」的內容 P(follow_author) 是高權重指標！ 怎麼做...