马斯克真男人啊，说给 X/twitter 算法开源，就真的开源了。 兵法上讲，知己知彼，百战不殆。无论你是读者、作者或兼是，都应该读读推特算法的解读和分析，它决定了（1）你能刷到什么？（2）你如何表达才能让更多人看到你的观点？ 一、一些常识 1.1 内网外网概念 推特引入了一个基础概念： 雷电内网（Thunder）代表你目前关注的账号； 凤凰检索外网（Phoenix Retrieval）代表整个推特内容，包括你没关注的号。 1.2 引入 Gork 研判 每个人都有一个隐藏的 Grok 助手。作为作者，你写的东西，Grok mini 会先做一个研判，预测用户对帖子的参与度。作为读者，Grok 在预测你想看到什么帖子，然后判断给你雷电内网还是凤凰检索外网的帖子。 一个例子是，如果你喜欢会点击文章，它就向你推各种文章。如果你不爱看线索贴，它就停止展示这些线索贴。你爱视频，就给你推视频。 做个对比，2023 年的推特是硬编码规则，如果帖子有视频，分数乘以 2。如果有链接，分数除以 2。现在不是这种机械打分了。 二、一些大家会忽视的规则 2.1 隐形信用评分 一个遗留算法（仍在过滤器中运行），为每个用户分配一个声誉分，范围从 -128 到 +100。新账号初始信誉为 -128，换言之，默认新人都是坏蛋（想吐槽一下和汇丰一样的…）。 在你通过高信誉用户的持续互动获得正面信誉之前，帖子通常会被“软封禁”或限制传播。 另外如果你老和低质量/垃圾账号互动（例如 AI 号或者黄图哥），你的信誉分就不会高。 2.2 话题疲劳 系统会主动降低在短时间内来自同一作者的多条推文的排序。如果你是作者，你就别一个小时内发布好多，发个 5 条 10 条什么的。 系统也知道，一个人短时间不可能有那么多干货。 内容冗余：在热门话题上重复、低投入的文本会被惩罚。系统会检测“话题疲劳”——如果某用户今天已经看到关于 Vibe Coding 的 10 条帖子，第 11 条即便质量很好也会被大幅降权。 所以，热门话题要发要趁早，晚了就没用了。 2.3 负反馈权重很高 算法对“少显示类似内容”、静音和拉黑的权重，远高于正向点赞，两者差别特比大。 所以说，你要是老玩极端的，例如无差别攻击、嘲讽某个群体，早晚会凉，一个拉黑=一大堆死忠。 隔壁粉圈老早就说过，一黑=百粉，大概就是这意思。 另外，删除/垃圾信息/暴力/血腥/等都是低分的，这个大家都知道。 PS：但是奇怪的是，它好像没提色情内容 hhh 果然马斯克还是鼓励大家看 H 么？？😂 2.4 蓝 V 很重要 模型的输入在很大程度上偏向于使用已验证账号 (Premium 即蓝V) 的用户，这些才容易被凤凰检索外网给检索到。检索有严格的阈值，未验证账号通常无法进入初始候选池，除非它们的参与度增长非常迅猛。 也就是说，如果你不是蓝 V，主要会分发给你的现有粉丝；你是蓝 V，才能经常性分发给全推特的粉丝。 三、其他小点 -用户哪怕没点赞评论、就是正常盯着看（dwell），也会加分； -候选者隔离。算法会逐条隔离地研判推文，不会因为一批帖子影响单条帖子的分数。 候选者隔离这里展开聊聊，想象你是一个买书人，书店老板给你推荐的时候，如果单纯按照打分，可能全给你推荐全是畅销书。 这显然是不对的，因为你有自己的喜好。在候选者隔离规则下，算法会替你去猜测你爱看什么，而不是单纯按照得分高低给你推。 -算法不喜欢重复内容、旧帖 -发视频的话，完播率的重要性提高了。 目前就这么多，欢迎评论区探讨我没提到的。