我读完X算法源码,发现点赞根本不重要

1月11日，马斯克在X平台上发了一条帖子，宣布将在7天内开源X平台全新的推荐算法。他还承诺，此后每4周重复一次开源更新，并附上全面的开发者说明。

今天，马斯克兑现了这个承诺。

X平台工程团队今天正式宣布，全新的X算法已经开源。这套算法采用了与xAI旗下Grok模型相同的Transformer架构，代码已发布在GitHub上。

我用工具把这份代码仔细分析了一遍。看完之后，我发现了一个核心结论。

X的推荐系统，本质上是一场概率游戏。

系统并不直接判断你的内容好不好。它做的事情，是预测用户看到你这条内容之后，会不会执行某个动作。比如点赞，比如转发，比如回复。

每一个动作，系统都会给它分配一个权重。然后把所有动作的概率乘以权重，加起来，得到一个总分。这个总分，决定了你的内容能不能被推荐。

理解了这个底层逻辑，我们就可以来拆解整个推荐流程了。

三道生死关卡

你的每一条内容，都要经过三道关卡。只有全部通过，才能出现在用户的信息流里。

第一关，叫检索。

这一关决定的是，你的内容能不能被看见。

系统用的是一个双塔模型。想象两座塔，左边那座塔代表用户，装着用户的兴趣和历史行为。右边那座塔代表你的内容。

系统会把你的内容转化成一个向量，然后计算这个向量和用户兴趣向量之间的距离。距离越近，匹配度越高，你就越有可能被选中。

这个过程，和热度没有关系。一条只有10个赞的内容，如果和某个用户的兴趣高度匹配，完全可能被优先推荐给他。

第二关，叫过滤。

这一关决定的是，你的内容会不会被删掉。

代码里有几个关键的过滤器。

第一个叫作者多样性过滤。如果用户的信息流里已经有了你的一条内容，你的第二条内容会被严重降权。这意味着，短时间内刷屏发帖是没有意义的，系统会强制去重。

第二个叫时间过滤。内容太旧，直接丢弃。

第三个叫社交图谱过滤。如果用户屏蔽了你，或者你们在社交关系上距离太远，也会被过滤掉。

第四个叫可见性过滤。包含暴力、仇恨言论的内容，会在最后一步被剔除。

第三关，叫排名。

这一关决定的是，你的内容能排到第几位。

系统会用一个基于Transformer架构的模型，独立计算每条内容的得分。这个模型会预测19种具体行为的概率。

在这些行为里，回复和转发的权重最高。这两个动作代表深度互动和传播意愿，系统会给它们分配很高的分数。

引用的权重次之。

点赞、视频播放、停留时间、点击主页、私信分享，这些行为的权重居中。

但有三个行为，权重是负的。拉黑、屏蔽、点击不感兴趣。一旦你的内容引发了这些行为，分数会被大幅扣减。

六条实战策略

理解了算法的运作方式，我们就可以制定针对性的策略了。

第一条策略，增加用户的停留时间和回复意愿。

代码里明确包含停留时间和回复得分这两个指标。

这意味着，你要避免发那种看完就结束的内容。用户扫一眼就划走，停留时间为零，回复概率为零，你的得分就会很低。

更好的做法是，发长内容或者连续的帖子串。用户读的时间越长，停留时间得分越高。

或者在内容里提出一个问题，抛出一个有争议的观点。用户一旦回复，你就获得了一个高权重的加分项。

第二条策略，用视觉元素诱导点击。

模型会预测图片展开得分和视频播放得分。

纯文字的内容，在这两个指标上天然是零分。所以，尽可能带上图片或视频。

而且，图片最好做成那种不点开就看不清细节的样式。长图、信息密集的图表、需要放大才能看清的内容，都能诱导用户执行点击动作。

第三条策略，避开负权重陷阱。

算法里，拉黑、屏蔽、举报、不感兴趣，这些行为都带有负权重。

这意味着，如果你的内容能获得100个赞，但同时导致1个人拉黑你，最终的加权得分很可能是负数。你会直接从推荐池里消失。

极端的争议性话题确实能带来大量回复，但也很容易带来拉黑。对算法来说，这是一场高风险的赌博。

第四条策略，用质量突破多样性惩罚。

作者多样性过滤器会限制同一个作者在一次推荐流中出现的次数。

这意味着，如果你在一小时内发了10条内容，系统可能只会取其中得分最高的那一条推荐给用户，其他的都被压制了。

与其分散火力发10条普通内容，不如集中精力发1条高质量内容。

第五条策略，保持内容的垂直一致性。

检索阶段用的是向量相似度匹配。

如果你的内容今天聊美食，明天聊时政，后天聊科技，你的账号向量就会变得模糊。系统在检索阶段很难把你精准匹配到任何一个用户群体，你可能在第一关就被淘汰。

更好的做法是，持续输出同一个垂直领域的内容。让你的账号向量变得纯粹，系统就能精准地把你匹配给对这个领域感兴趣的用户。

第六条策略，创造适合私信分享的内容。

私信分享得分是一个独立的预测指标。

什么样的内容会被私信分享？那些用户想给朋友看，但又不想公开转发的内容。

只有特定圈子才懂的梗，极其硬核的专业干货，带有某种私密性质的情感共鸣。这类内容很容易触发私信分享行为，而私信分享在算法里被视为一种超级点赞，代表极高的信任和推荐意愿。

算法眼中的完美内容

把上面的分析综合起来，我们就能勾勒出算法眼中的完美内容是什么样子。

在检索阶段，它的主题垂直聚焦，能精准命中目标用户的兴趣向量。

在过滤阶段，它是最近发布的，作者没有被用户屏蔽，内容没有违规。

在排名阶段，它带有一张需要点开才能看清的长图或者一段视频，能增加停留时间和点击概率。它的文案提出了一个好问题，能诱导用户回复。它的观点犀利但不至于让人反感到想拉黑。它的内容质量足够高，让很多人愿意通过私信把它分享给朋友。像针对AI模型写提示词一样写内容。你的输入是诱导互动，算法的输出是高分推荐。

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