💹【2024年最新版】X（Twitter）アルコリズムと戦略。

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オレンジキャット＠AIクリエーター

2023/11/27 11:49

私はXのアカウント複数運用してますが

不思議に思うのがフォロワーが１０００のアカウントと

１００行かない新規アカウントに同じ投稿すると

一見フォローの多いアカウントのViewは非常に少なく

新規アカウントのviewの方が全然Viewがあります

何故なんでしょう？

闇雲にX投稿しても思うような結果は得れません。

なんとなくこれかな？って色々やってみても

まずルールを知ってそのゲームに最適化した

情報発信を科学的にできるようにするには

Xのアルゴリズム（ルール）

を知りXで投稿しプレゼンスを上げる（ゲーム）

を最適化するヒントに

なる記事をシェアします。

「おすすめ」タイムラインに投稿を表示させるには？

1．X（Twitter）のアルゴリズムの目的

Xのアルゴリズムとは、

「ユーザーに向けて、どのようなコンテンツを表示をするか？」

という仕組みのこと。

まずは、Xのアルゴリズムは何を目的としているのか、考えていきましょう。

X社は、「今世の中で何が起きているのか」を目的とした

プラットフォームです。

そのためには、日々生まれる5億個以上のポスト（ツイート）の中から、

より良いものをユーザーに届ればなりません。

存在するリコメンデーションの仕組みがXのアルゴリズムです。

ユーザーにより良いポスト（ツイート）を届けることができれば

・ユーザーに、Xがより有益な場所になる

・ユーザーが長時間X内に滞在する

・Xを利用するユーザーが増える

が実現されます。

こういった目標を達成することで結果的に、

Xの広告が多くのユーザーに見られ、

X社の広告収入につながり成長していきます。

X（Twitter）「おすすめ（For You）」タイムライン表示アルゴリズム公開ポイント10種

2023年3月31日、Xは「おすすめ（For You）」タイムライン表示アルゴリズムを公開しました。

Xは、その他にも「検索」「発見」「広告」の機能にリコメンデーションの仕組みを持ってますが、今回公開されたのは「おすすめ（For You）」タイムライン表示に関するアルゴリズムです。

その中で、押さえておきたいポイント10を詳しく解説します。

ポイント①：ポスト（ツイート）表示決定のプロセスは3段階

おすすめ（For You）タイムラインへのポスト（ツイート）表示は、

以下3段階のプロセスを経て決定されます。

1．候補ソーシング（Candidate Sourcing）：多様な推奨ソースから最適なポスト（ツイート）を取得する

2．ランク付け（Rank）：AIモデルを使用して各ポスト（ツイート）をランク付けする

3．フィルタリング（heuristics and filters）：ブロックしたユーザーからのポスト（ツイート）、NSFW（Not safe for work）コンテンツ、既に見たポスト（ツイート）など、

今までの経験に基き表示するポスト（ツイート）を除外・フィルタリングする

つまり、

多数のポスト（ツイート）の中からお勧めのものを集めてきて

→その中でランク付けし

→さらに除外・フィルタリングがかかったものが、

最終的にユーザーのおすすめ（For You）

タイムラインに表示されるようになっています。

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Twitter's Recommendation Algorithm

ポイント②：1段階では、フォロー／フォロー外から平均50:50の割合で候補のポスト（ツイート）が絞られる

では、3段階のそれぞれのプロセスにおいて、どんな抽出がされているのか？まずは「候補ソーシング」の詳細解説します。

候補ソーシングの段階では、まず無数の候補の中から1,500のポスト（ツイート）が抽出されます。1,500ポスト（ツイート）は、フォローしているユーザー（In-Network）とフォロー外ユーザー（Out-of-Network）、それぞれから平均50%で構成されていますが、これはユーザーごとに異なる場合があります。

フォローしているユーザー（In-Network）の抽出基準で最も重要視されているのがリアルグラフ（Real Graph）です。

リアルグラフとは、両者間のエンゲージメントの度合いを測る指標で、高ければ高いほどタイムラインに表示されるようになります。

フォロー外ユーザー（Out-of-Network）の抽出基準となっているのが

「ソーシャルグラフ（Social Graph）」と「埋め込みスペース（Embedding Spaces）」の二つです。

ソーシャルグラフとは、「自分がフォローしている人が何にエンゲージメントしているか」「自分と同じようなポスト（ツイート）を好むユーザーは誰か、それらのユーザーはほかに何を好んでいるか」のデータを用いて、フォロー外から関連性の高い投稿を抽出するアプローチです。現在、タイムラインの15%程度がこのアプローチによって表示されています。

埋め込みスペース（Embedding Spaces）とは、「どのポスト（ツイート）が、よりそのユーザーの関心に近いか」についてを追及するアプローチ方です。その一つがコミュニティです。Xの中は約3週間毎に更新される全145,000ものコミュニティに分け（例：ニュース、NBA、POP、サッカーなど。下のイメージ図を参照）、各コミュニティで、その中のユーザーにより人気のあるポスト（ツイート）がより関連度が高いと判断される仕組みになっています。

ポイント③：1,500のポスト（ツイート）からランク付け。フォロワー数やエンゲージメント数、バッジ等によって判断される。

フォローユーザー／フォロー外ユーザーからそれぞれ約50:50の割合で1,500のポスト（ツイート）が抽出され、どのソースからであるかに関係なく、すべての候補が同様に扱われます。

機械学習モデルを使用して各ポスト（ツイート）がランク付けが、今回公開されたソースコードからは、以下のような点を読み取れます。

・各ユーザーに影響力の数値スコアが割り当てされている（Tweepcred）

・フォロワー数は少ないがフォロー数が多いユーザーのスコアは下げられる。

・ユーザーのスコアが65 未満の場合、ランキングアルゴリズムで考慮されるポスト（ツイート）の最大数は3に制限され、65 を超える場合この制限は解除される。

・X Premium（Twitter Blue）のバッジを持っているユーザーが優先される。X Premium（Twitter Blue）を持っている場合、ポスト（ツイート）の作成者と同じネットワークにいる（フォロワー）場合はアルゴリズムで 4 倍のブーストが得られ、そうでない場合は 2倍のブーストが得られる。