攻城｜Xのアルゴリズムにおける"伸ばすための"交流テクニック

こんにちは、ロコテックの中の人でXオタクちゃんといいます！

普段はXのアルゴリズム解析や、海外のXコミュニティのモデレーター業務などを通じてX情報を収集しております

また、自分でもXに関する情報交換グループ「LTX」を立ち上げ、最近ではチームでXに関するニュースなどを発信しています_φ(･_･

本業はXの運用代行サービスを運営しています！

さて、今回は【交流】に関するアルゴリズムと、それを理解することで見えてくる交流テクニックについて深堀りしていきます

本noteの信憑性｜わたし自身も約１ヶ月前に今回ご紹介する交流方法に切り替えましたが、ちょうどそれを機にインプレッションが回復してきました

直近２ヶ月のデータ｜矢印のタイミングから交流方法を切り替え

やっぱりアルゴリズムを味方にすると強いなと痛感…

目立つ実績／プロダクトもない中、ネットワークを上手く構築するだけで伸ばしていけるXには大きな希望を感じます

この方法を皆さんにも早くご共有したい！！

ということでさっそくスタートしていきましょう(｀･ω･´)ゞ

本noteの構成

第一章：前提として理解が必要な「おすすめアルゴリズムの構造」について解説

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第二章：交流に関する「アルゴリズムモデル」について解説

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第三章：いざ攻城！具体的な交流テクニックをご紹介（ポスト作成テクニックも）

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第四章：交流に関する規制や不正な拡散グループの実態など

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以上、大きく４つのパートに分けてまとめております(｀･ω･´)ゞ

Xにおける【交流】の重要性

前提として、Xにおける交流は自分のアカウントを伸ばすために間違いなく必要な要素です。現状のアルゴリズムは『ユーザーにとって興味・関心のあるポスト』をおすすめタイムラインに表示させます

そして、それはポストの内容だけでなく”ユーザー”に興味・関心があるか？というところも見ています

Xがどのような要素から『そのユーザーに興味・関心があるか？』を判断しているのかについては、直接的な交流と交流を通じて形成されるネットワーク（図の青枠）などがベースとなっています

このようなネットワークを構築した上で、ネットワーク内ユーザーの興味・関心が高いポストを作る、言わば『ダブルの施策』が伸ばすコツとなります

具体的なテクニックは【第三章】でバッチリ解説していきます(｀･ω･´)ゞ

ということで、まずは『おすすめアルゴリズム全体の構造』をおさらいしていきましょう！

Xのおすすめアルゴリズムの構造

前提として、Xでインプレッションを伸ばすには『どれだけ多くのユーザーのおすすめタイムラインにポストが表示させるか』が最も重要な要素です

ホームがおすすめタイムラインに固定されているのもあり『Xはおすすめタイムラインを見るもの』という文化が根強く定着している

そして、おすすめタイムラインの表示を決めるための仕組みを『おすすめアルゴリズム』と呼びます

その流れは大きく３つのステージに分けられます

1stステージ：『４つの候補ソース』からポストを取得（赤枠）
2ndステージ：取得したポストをスコアリング（青枠）
3rdステージ：フィルタリング

1stステージ

まず最初に、下記の『４つの候補ソース』からフォロー中／フォロー外ユーザーのポストをバランスよく取得します

ー４つの候補ソースー

• Search Index

• CR Mixer

• UTEG

• FRS

具体的には後述しますが、「Search Index」はフォロー中ユーザーのポストを取得するソースで、「CR Mixer」と「FRS」フォロー外ユーザーのポストを取得するためのものになります。「UTEG」はユーザーとポストの関係からポストを取得します

もう一度ダイアグラムをご覧ください

各ソース名称の下に「RealGraph」や「TweepCred」などと記載されています

これらは、そのソースで使用される【アルゴリズムモデル】です

そして、これらのアルゴリズムモデルはほぼ『交流』に絡んでいます。つまり、上手く交流しているか否かで1stステージ選出率（あなたのポストが候補に選ばれる確率）に大きな差がでてきます

これがおすすめタイムラインの流れに隠された最大のヒント。つまり、インプレッションを伸ばしている人はこの1stステージで多くの人の候補に選ばれている（そのための施策をしている）ということになります_φ(･_･

『1stステージの攻略＝X攻略』と言っても過言ではないくらいです

さて、おすすめアルゴリズムの流れの話に戻りますが、1stステージで選ばれた1,500ポストは2ndステージに進みます

2ndステージ

次にそれらの候補ポストをMLモデルがスコアリングします。このモデルが各エンゲージメント（「いいね」、「リポスト」、「リプライ」など）の発生確率を予測し、それぞれに異なる重みを付けて加算することで、最終的なスコアを計算します

各エンゲージメント確率の重みをざっくりまとめました_φ(･_･

さて、ここまでを簡単にまとめますと、

• 1stステージで【４つの候補ソース】から1,500ポストが選ばれる

• 2ndステージでさらに厳選される

という形です

おすすめアルゴリズム全体の流れにつきましては『白刃』の方でより具体的に解説しております。攻城（本note）では1stステージのアルゴリズムモデルをメインに解説します

3rdステージ

3rdステージは2ndステージをくぐり抜けたポストの最終調整になります

• 編集したポストを最新に切り替える

• ブロックやミュート中の人のポストを除外

• スレッドになっているポストを元のポストからつなげる

などをおこなって、最後に（具体的に言うとMixingと呼ばれる4thステージですが）広告などを混ぜておすすめタイムラインに表示されます

以上がおすすめタイムラインの構造です

【補足】

イーロン・マスクが立ち上げたAI会社「xAI」がリリースした「Grok」というAIがあり、今後はGrokもおすすめアルゴリズムにも関与してくるのではないかと考えています

海外の有名なX運用の発信者であるAlexさん（https://x.com/AlexFinnX）もそれについて「いつかはそうするだろうが、すぐではない」と述べています

仮にGrokがおすすめアルゴリズムに関与してくれば、1stステージを意識した動きがより重要になると考えています

目に見えるエンゲージメントの数を追わず、とは言っても交流術は身につけてベストなネットワーク（リーチの土台）を構築し、その上で適切なポストを投稿すること。これがGrokの参戦で強化されそうだと予測します（このあとご紹介する「アルゴリズムモデル」がGrokに置き換わる可能性もあると思います）

どちらにせよ、今のうちに備えておけば安心ということですね！