X（舊Twitter）的演算法中成為「觸及帳戶」的隱藏規則

0xTodd在X上的貼文引起了熱議。埃隆·馬斯克承諾將Twitter的演算法開源，讓用戶能更深入了解自己的內容是如何被策展、在動態消息中顯示的。這種透明度使得用戶能清楚知道哪些內容會被優先呈現，以及為了達到更多的曝光，應該做些什麼。

演算法的兩個重要機制

X的演算法主要由兩大流派運作。一個是「サンダー」（Thunder），優先顯示你所追蹤帳號的貼文。另一個是「フェニックスリトリーバル」（Phoenix Retrieval），從你未追蹤的帳號中篩選出最適合的內容。

更有趣的是，每個用戶背後都隱藏著一個名為「グロック」（Grock）的助手。這個助手會預測每則貼文的互動情況，決定是否只顯示追蹤範圍內的內容，或是從更廣泛的範圍中拉取內容。也就是說，你的行為模式直接影響你看到的內容。

隱藏的「聲譽分數」影響內容能見度

演算法曾經是由硬性規則驅動。幾年前，包含影片的貼文會受到較高評價，而含有連結的貼文則會受到懲罰，這是明確的規則。然而，現在已經脫離這些機械規則，轉而重視每個用戶的偏好，進化為一個動態系統。

最容易被忽略但又極為重要的是「聲譽分數」。每個用戶都會被分配一個從-128到+100的隱藏分數。新帳號的起始分數較低，只有積極與高聲譽用戶互動，才能逐步提升。值得注意的是，與低品質帳號互動會大幅降低你的分數。也就是說，與誰互動，成為你是否能達到更廣泛曝光的關鍵因素。

已驗證帳號與新用戶的差異

已驗證帳號（帶有藍色勾勾）在演算法中受到偏好，更容易透過「フェニックスリトリーバル」獲取內容。相較之下，未驗證帳號除非快速成長，否則較難進入初始候選池。這個差異成為成為曝光帳號的第一道門檻。

負面反饋比正面反應更重要

令人驚訝的是，像是靜音或封鎖等負面反饋，比起按讚等正面互動更具影響力。極端行為可能導致內容的能見度降低，一次封鎖甚至比大量忠實粉絲的按讚更具影響力。也就是說，除了積極收集正面反應外，避免負面反應同樣或更為重要，才能讓你的內容獲得更廣泛的傳播。

演算法想避開的「低品質行為」

演算法對某些特定模式特別敏感。所謂的「話題疲勞」（Topic Fatigue），指的是同一作者的多篇貼文在短時間內連續出現，會自動降低排名。熱門話題的重複內容也會受到懲罰，系統偏好即時且新鮮的內容。

此外，停留時間也是一個重要因素。用戶即使沒有實際互動，只要在內容上停留較長時間，也會獲得較高評價。每則推文都會獨立評估，採用「候選隔離」（Candidate Isolation）機制，避免推薦過去的內容或重複貼文，並強調影片完播率的重要性。

最大化曝光的實務策略

理解這些規則後，你就能制定出讓帳號達到更廣泛曝光的策略。提升聲譽分數的關鍵在於有意識地增加高質量用戶的互動，謹慎設計內容以避免負面反饋，以及持續發布新鮮且即時的內容。

X的演算法變得更透明，用戶也更容易制定內容策略。掌握這些隱藏規則，你就能穩步邁向更高的曝光目標。