Xアルゴリズムの極意：おすすめアルゴリズムと効率的な運用戦略を解き明かす

2025.03.20

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Xアルゴリズムの極意：おすすめアルゴリズムと効率的な運用戦略を解き明かす

安定した高品質な発信を行い、短期間で話題となるトレンドを的確に捉え、多様なインタラクション技術を活用する。

2025.03.20 - 05:28:11

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安定した高品質な発信を行い、短期間で話題となるトレンドを的確に捉え、多様なインタラクション技術を活用する。

著者：murmurphy.eth

Web3の領域において、X（旧Twitter）はプロジェクトの運営および市場拡大の中心的な舞台である。また、業界関係者や投資家にとって、Xは個人の影響力を高めるための優れたプラットフォームであるだけでなく、新たな機会を発掘する場でもある。本稿では、Xの推薦アルゴリズムの仕組みを解明し、即効性のある運用戦略を紹介することで、あなたのコンテンツの露出とエンゲージメントを迅速に向上させる方法を解説する。

本記事ではX公式の推薦アルゴリズムに焦点を当て、その論理構造を分解するとともに、すぐに実行可能な運用戦略を提供し、早期から成果を出すためのサポートを行う。

ご注意：推薦プロセスの詳細をご覧になりたくない方は、そのまま「ツイート導引戦略およびリズム管理」および「高効率な流入獲得およびレバレッジ戦略」までスクロールして、実践ノウハウを即座に取得してください。

X (Twitter) 推薦アルゴリズムの流れ

Twitterの「For You」タイムラインにおける推薦システムの核心は、大量のユーザー行動データに基づき、各ツイートに対するユーザーの関心度を予測することにある。具体的なプロセスは以下の図の通りである：

Step1. データ収集（Data）これらのデータは推薦システムの「原材料」となり、特徴抽出およびモデル学習の基盤を支えるものであり、アルゴリズムがユーザーの興味や行動特性を正確に把握できるようにする。

Social Graph：ユーザー間のフォロー関係および相互作用データを収集し、ユーザーのソーシャルネットワークを構築する。これにより、ユーザーの周辺コミュニティおよび活発な関係性を特定し、推薦の根拠とする。
Tweet Engagement：いいね、返信、リツイートなど、ユーザーがツイートに対して行う各種アクションを追跡する。コンテンツの人気度およびユーザーの関心強度を反映し、ツイートの品質評価およびマッチング度算出のための重要なデータとなる。
User Data：ユーザーの好み、使用習慣、過去の行動履歴などの情報を収集し、モデルがより正確にユーザーの興味および行動パターンを識別・予測できるように支援する。

Step2. 特徴抽出（Features）原始データを取得した後、システムは一連の「ツール」を用いてデータを深く加工し、機械学習モデルで利用可能な特徴量へと変換する。

GraphJet：リアルタイムグラフエンジンであり、ユーザーとツイート間の双方向相互作用を分析するために使用される。
RealGraph：真のソーシャル関係および相互作用パターンを捉えることで、自然なつながりを可視化する。
SimClusters：クラスタリングアルゴリズムを用いて、類似の興味を持つユーザーまたはツイートをグループ化し、潜在的な関連性を発見する。
TwtNN：ディープラーニングモデルであり、多次元の特徴を抽出することで、ユーザーの関心をより精密に捉える。
TweepCred：ユーザーのプラットフォーム内での信頼性および影響力を測定し、信頼度評価の参考とする。
Trust & Safety：不正または有害なコンテンツを検出しフィルタリングする専門機能であり、推薦されるコンテンツの安全性と規範遵守を確保する。

これらのツールを通じて、膨大な生データは構造化された特徴量へと変換され、後続のアルゴリズムがどのツイートを推薦すべきかを正確に判断する土台が築かれる。

Step3. 候補生成（Candidate Source）候補生成フェーズでは、膨大なツイートの中からユーザーの興味に潜在的に合致するコンテンツを迅速に選別し、後続のランキング処理のためのデータ基盤を提供する。この段階は主に以下の4つの経路で実現される：

Search Index: キーワードまたはトレンド検索を通じて、現在の話題に関連するツイートを抽出する。
CR Mixer: 候補リストを混合、重複排除、フィルタリングを行い、その後のコアランキングモジュールへ出力する。
UTEG: ユーザー、ツイート、キーワードまたはトピックエンティティ間の関係グラフを構築し、ユーザーとコンテンツの深い関連性をアルゴリズムが理解できるように支援する。
FRS: フォロワー以外の、あなたが興味を持つ可能性のあるアカウントを特定し、そのアカウントのツイートを候補として導入することで、アカウントの多様性を高め、より質の高いコンテンツの発見を促進する。

全体として、この段階は多角的かつ多チャネルの選別を通じて、候補リストにトレンド内容だけでなく長期的なユーザーの興味も反映させることで、正確なランキングの基盤を確立する。

Step4. ランキングエンジン（Heavy Ranker）この段階では、システムはディープニューラルネットワークを用いて各候補ツイートを評価する。まず、ユーザーがいいね、返信、リツイートなど異なるインタラクションタイプに対して抱く可能性を予測し、それぞれの予測確率に事前に設定された重みを掛け合わせて加算することで、各ツイートの総合スコア（score）を算出する。このスコアが高いほど、タイムライン上に表示される可能性が高くなる。

2023年4月5日にTwitter公式GitHubで公開されたデフォルトの重みによると、各インタラクションの重みおよび意味はおおよそ以下の通りである：

肯定的および否定的なインタラクションすべてに重み付けを行うことで、Heavy Rankerはユーザーに好まれるコンテンツを迅速に特定し、逆に推薦を減らすべきコンテンツも判別できる。

Step5：ルール適用とフィルタリング（Heuristics & Filtering）ランキング処理後のコンテンツは、さらに一連のルールによって調整され、推薦される内容が多様性を持ちつつもプラットフォーム基準に適合していることを保証する。このプロセスでは、ツイートの全体的な人気度およびソーシャルでの承認度がチェックされると同時に、投稿者の多様性にも注目し、同一出典からの過剰な集中を回避する。また、違反、センシティブな情報、または過度な重複がある場合は、可視性の低下または除外によって、ユーザー体験およびコンテンツの安全性を守る。このステップは「最終チェック」とも言え、繰り返しの多い、違反または不適切なコンテンツのスコアを下げたり、フィルタリングしたりする役割を果たす。

Step6：混合出力（Mixing）およびタイムライン生成最後に、前述のランキングおよびフィルタリングを経たツイートに広告コンテンツおよびおすすめの新規フォロー対象を統合し、ユーザーに豊かでバランスの取れた情報タイムラインを提示する。システムはユーザーの新しい行動データに基づき継続的に調整を行い、コンテンツが常にユーザーの興味に沿った形で維持されるよう努める。

一言でまとめると：Twitterはデータ収集、特徴抽出、候補生成、ランキングおよびフィルタリング、そして混合出力というプロセスを通じて、ユーザーの好みに最も合致するコンテンツを層を重ねて選別し、提示している。

ツイート導引戦略およびリズム管理

ツイートをターゲットユーザーのタイムライン上でより多くの露出を得させるには、候補生成およびコアランキングという2つの鍵となる段階に着目し、コンテンツがシステムによって候補リストに取り込まれるだけでなく、ランキング段階でも高得点を得られるようにする必要がある。以下に、実際に効果を発揮するいくつかの実践的テクニックを紹介する：

1⃣基本的なエンゲージメント：いいね、返信、リツイートを促進

ランキングエンジンにおける「返信」の重みは最も高く、特に「返信後に投稿者が反応する」ような双方向のやり取り（エンゲージメントエクステンション）は、重みが最大75.0に達する。このような双方向の相互作用は非常に強いポジティブな信号であり、ツイートが単に注目を集めるだけでなく、投稿者自身を巻き込むレベルの関心を引き起こしたことを示しており、露出を大幅に増加させる。オープンな質問や議論を呼び起こすトピックをツイートに盛り込み、読者のコメントを誘導しよう。また、コメントに対しても積極的に返信し、ユーザーの質問や意見に対して深掘りした議論を行うことで、返信数の増加だけでなく、読者に尊重されている感覚を与え、アカウントへのロイヤルティを高めることにもつながる。

2⃣上級エンゲージメント：プロフィール訪問および延長閲覧を誘導

ツイートを通じて他人があなたのプロフィールをクリックし、他の投稿を閲覧する意欲を掻き立てる（重み12.0）。これは、ユーザーがコンテンツそのものだけでなく、投稿者その人の他の作品にも関心を持っていることを意味する。

ツイート内で明確にプロフィール訪問を促す表現を入れ、またピン留めツイートや精選リスト（Moments）などの機能を活用して、最高品質のコンテンツをまとめておく。これにより、プロフィール訪問者が素早く情報を得てさらなるエンゲージメントを生み出しやすくなる。

3⃣安定と爆発：長期的および短期的エンゲージメントのバランス

Twitterの「長期（50日）＋短期（3日、あるいは30分）」 ローリング集計特徴により、プラットフォームは比較的長い期間のパフォーマンスを重視する一方で、直近またはリアルタイムの動向もリアルタイムで監視している。具体的には：

長期パフォーマンス：定期的に高品質なロングテールコンテンツ（例：毎日のマクロ分析）を投稿し、安定したエンゲージメントを積み重ね、ブランドの信頼性を構築する。
短期バースト：ホットトピックやファンのアクティブ時間帯を捉え、迅速に即時情報を発信し、短時間で高いエンゲージメントを得ることを目指す。これにより、短期集計データでのパフォーマンスを向上させることができる。

さらに、長期および短期のデータは常に更新されており、プラットフォームは常にあなたの「最新の活動」を見ている。そのため、エンゲージメントデータおよびフォロワー増加を定期的にモニタリングし、短期エンゲージメントの低下が見られた場合、テーマや投稿時間を早急に調整して、長期データへの悪影響を防ぐことが推奨される。

4⃣グループエンゲージメント：ソーシャルグラフの拡張および自然な議論の活性化

実在のアカウント同士による相互言及（メンション）を通じて、プラットフォームの「リアルグラフ（RealGraph）」はユーザー間の自然な相互作用を捉え、また「リアルタイムグラフエンジン（GraphJet）」がリアルタイムであなたのソーシャルグラフデータを更新する。これにより、アクティブユーザーの特定だけでなく、あなたと仲間との関連性を多くのユーザーが目にしやすくなり、追加の露出が得られる。コメント欄でのエンゲージメントも非常に価値があり、コメントへのいいね／返信、2分以上滞在などは、それぞれ重み11.0および10.0を持つ。

💡なお、複数の手法を組み合わせる「コンビネーション攻撃」の効果はさらに大きい。例えば、同じテーマについて複数の視点からシリーズツイートを作成し、そのうちの1本を「入り口」として前面に出す。その後、コメント欄またはプロフィールのピン留め部分に他の関連ツイートのリンクを設置することで、複数のコンテンツが互いに連携するようにする。シリーズコンテンツおよび相互リンクは候補ツイート間の関連性を高め、候補生成およびソーシャルグラフの拡張につながるだけでなく、追加のエンゲージメント行動（例：プロフィール訪問）を誘発し、エンゲージメント信号を強化する。このようなコンテンツ連動は、短期的に高エンゲージメントを引き起こすとともに、長期的なコンテンツマトリクスを形成し、ローリング集計（50日＋短期）の統計において安定したパフォーマンスを維持するのに役立つ。

このようなシリーズ連動戦略はコンテンツエコシステムを豊かにするだけでなく、プラットフォームのアルゴリズムが重視するエンゲージメントおよび関連性の評価基準にも合致しており、結果として全体の露出率向上に寄与する。

高効率な流入獲得およびレバレッジ戦略

1⃣トレンドレバレッジ：ホットイベントへの迅速な対応および追随

データ収集段階において、システムはホットイベントに伴う高頻度のエンゲージメントおよびユーザー関心を「ツイートエンゲージメント（Tweet Engagement）」および「ユーザー情報（User Data）」に取り込み、「新鮮さ」または「タイムリー性」を重要な特徴量として扱う。こうした特徴量は、アルゴリズムがコンテンツの現在の熱量および関連性を判断する手がかりとなるため、トレンドに即時対応したツイートは候補生成段階で優先的に選ばれやすく、「コアランキング（Heavy Ranker）」においてもエンゲージメントの継続的増加によりスコアが上がり続け、「混合出力（Mixing）」段階でより高い露出チャンスを得られる。

有効な方法として、ホットイベントの即時性を捉え、最初の瞬間に関連するコメントまたは見解を発信して先手を取ることが挙げられる。投稿後は、イベントの進展に応じて見解を継続的に更新または情報を追加し、ツイートの活性を維持する。システムはエンゲージメントおよびコメントデータを組み合わせてコンテンツの新鮮さを判断するため、後続のスコアリングおよび推薦プロセスでより高い重みが与えられ、推薦プロセス全体を通じてコンテンツが優位性を保ち続けることができる。

2⃣論争レバレッジ：議論を巻き起こすトピックの創出

独自の洞察または議論を呼ぶトピックを提示することで、大量の議論および返信を迅速に引き起こし、強いエンゲージメント信号を生成できる。特に、その話題がKOLたちを巻き込んでリツイートやコメントが広がれば、ツイートはさらに広範なユーザー層に露出するチャンスを得る。ただし、論争レバレッジを用いる際は、議論が合理的かつ理性的な範囲内にとどまるよう注意が必要である。違反またはセンシティブなコンテンツによりネガティブなフィードバック（非表示、ブロック、通報など）を受けると、こうした負の操作の重みは -74.0 から -369.0 と極めて大きく、当該ツイートの露出抑制だけでなく、アカウント全体に悪影響を与える可能性がある。

3⃣有名人レバレッジ：ホットな人物または組織との相互作用

ホットな人物または組織とのエンゲージメント、特に高インフルエンサーからのアクションは、アカウントの「信頼性（TweepCred）」および伝播可能性が高いとシステムに判断させ、この信号はユーザーの「ソーシャルグラフ（Social Graph）」に直接反映される。このような相互作用はコンテンツ自体のソーシャル価値を高めるだけでなく、ディープラーニングモデルによってさらに拡大され、「混合出力（Mixing）」段階でより高い露出率を得ることにつながる。

したがって、関連するホットな人物または組織を言及（@）することで露出を増やし、適切なタイミングでエンゲージメントを行うことで、彼らの反応を引き出すことで、二次的拡散を促進できる。この戦略により、あなたのコンテンツをより広範なソーシャルネットワークに届け、信頼性および伝播効果を高めることができる。