在 Web3 領(lǐng)域，X（原 Twitter）無(wú)疑是項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)和市場(chǎng)拓展的核心戰(zhàn)場(chǎng)。對(duì)于從業(yè)者和投資者而言，X 不僅是提升個(gè)人影響力的絕佳平臺(tái)，更是挖掘新機(jī)遇的沃土。本文將深入剖析推薦算法的運(yùn)作機(jī)制，并分享切實(shí)可行的運(yùn)營(yíng)策略，助你迅速提升內(nèi)容曝光與互動(dòng)。

X（Twitter）作為 Web3 領(lǐng)域的關(guān)鍵陣地，其項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)和市場(chǎng)拓展的效果直接取決于內(nèi)容策略。對(duì)于從業(yè)者和投資者來(lái)說，X 不僅是展示個(gè)人影響力的舞臺(tái)，更是發(fā)現(xiàn)新機(jī)遇的窗口。本文將揭開推薦算法的神秘面紗，并提供實(shí)用的運(yùn)營(yíng)策略，幫助你快速提升內(nèi)容曝光和互動(dòng)。

本文將從 X 官方推薦算法的角度出發(fā)，詳細(xì)拆解其邏輯，并分享簡(jiǎn)便易行的運(yùn)營(yíng)策略，助你迅速打開局面。如果你只想獲取實(shí)操秘籍，可以直接跳到「推文引導(dǎo)策略及節(jié)奏管理」和「高效引流及杠桿策略」部分。

X(Twitter)推薦算法流程

Twitter 的「For You」時(shí)間線推薦系統(tǒng)基于海量用戶交互數(shù)據(jù)，旨在預(yù)測(cè)用戶對(duì)每條推文的興趣。其具體流程如下：

Step1. 數(shù)據(jù)收集（Data）

這些數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了推薦系統(tǒng)的「原材料」，為后續(xù)特征提取和模型訓(xùn)練提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，確保算法能夠準(zhǔn)確捕捉用戶興趣和行為特征。

– Social Graph：采集用戶之間的關(guān)注關(guān)系和互動(dòng)情況，幫助構(gòu)建用戶社交網(wǎng)絡(luò)，為后續(xù)推薦中識(shí)別用戶社交圈和活躍關(guān)系提供依據(jù)。
– Tweet Engagement：跟蹤用戶對(duì)推文的各類互動(dòng)行為，如點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等。反映內(nèi)容受歡迎程度和用戶興趣強(qiáng)度，為算法評(píng)估推文質(zhì)量和匹配度提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
– User Data：收集用戶的個(gè)人偏好、使用習(xí)慣、歷史行為等信息，幫助模型更精準(zhǔn)地識(shí)別和預(yù)測(cè)用戶的興趣和行為模式。

Step2. 特征提?。‵eatures）

在獲取原始數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)會(huì)運(yùn)用一系列「工具」對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工，形成可供機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用的特征指標(biāo)。

– GraphJet：實(shí)時(shí)圖譜引擎，用于分析用戶與推文之間的雙向互動(dòng)。
– RealGraph：真實(shí)圖譜捕捉真實(shí)社交關(guān)系和互動(dòng)模式。
– SimClusters：利用聚類算法將興趣相近的用戶或推文歸組，發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)。
– TwtNN：深度學(xué)習(xí)模型，能夠提取多維特征，從而更精準(zhǔn)地捕捉用戶興趣。
– TweepCred：衡量用戶在平臺(tái)上的信譽(yù)度和影響力，為信任度評(píng)估提供參考。
– Trust & Safety：專門負(fù)責(zé)檢測(cè)和過濾違規(guī)或有害內(nèi)容，確保推薦內(nèi)容的安全合規(guī)。

通過這些工具，系統(tǒng)能將龐雜的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的特征，為后續(xù)算法精準(zhǔn)判斷哪些推文值得推薦打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

Step3. 候選來(lái)源（Candidate Source）

在候選生成階段，系統(tǒng)從海量推文中迅速篩選出潛在匹配用戶興趣的內(nèi)容，為后續(xù)排序提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這個(gè)階段主要通過四個(gè)途徑實(shí)現(xiàn)：

– Search Index: 通過關(guān)鍵詞或熱門搜索提取與當(dāng)前趨勢(shì)相關(guān)的推文。
– CR Mixer: 將候選列表進(jìn)行混合、去重和篩選，輸出給后續(xù)的核心排序器。
– UTEG: 將用戶、推文以及其中的關(guān)鍵詞或話題實(shí)體建立關(guān)系圖譜，幫助算法理解用戶與內(nèi)容的深層關(guān)聯(lián)。
– FRS: 關(guān)注推薦可以識(shí)別你可能感興趣但尚未關(guān)注的賬號(hào)，并引入他們的推文作為候選，提高賬號(hào)多樣性，幫助你發(fā)現(xiàn)更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

整體而言，這個(gè)階段通過多維度、多渠道的篩選，確保候選列表既包含當(dāng)前熱點(diǎn)，也能反映用戶長(zhǎng)期興趣，為精準(zhǔn)排序奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

Step4. 排序引擎（Heavy Ranker）

在這一階段系統(tǒng)采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估每條候選推文。它首先計(jì)算用戶對(duì)不同交互類型（如點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等）的預(yù)測(cè)概率，然后根據(jù)這些概率與預(yù)設(shè)權(quán)重相乘并累加，最后得到每條推文的綜合得分（score）。得分越高，推文越有機(jī)會(huì)出現(xiàn)在時(shí)間線上。

根據(jù) 2023 年 4 月 5 日 Twitter官方GitHub公布的默認(rèn)權(quán)重設(shè)置，不同交互的權(quán)重和含義大致如下：

通過對(duì)各項(xiàng)正面和負(fù)面交互進(jìn)行加權(quán)，Heavy Ranker 可以快速識(shí)別哪些內(nèi)容最有可能獲得用戶青睞，哪些內(nèi)容則需減少推薦。

Step5：規(guī)則與過濾（Heuristics & Filtering）

排序后的內(nèi)容會(huì)進(jìn)一步接受一系列規(guī)則的調(diào)整，以確保推薦的內(nèi)容既多樣又符合平臺(tái)要求。這個(gè)過程會(huì)檢查推文的整體熱度和社交認(rèn)可度，同時(shí)關(guān)注作者的多樣性，避免同一來(lái)源過多。此外，如果推文存在違規(guī)、敏感信息或重復(fù)性過高，系統(tǒng)也會(huì)通過降低可見度或過濾來(lái)保障用戶體驗(yàn)和內(nèi)容安全。這一步相當(dāng)于“最后把關(guān)”，將可能的重復(fù)、違規(guī)或不合適內(nèi)容降權(quán)或過濾掉。

Step6：混合輸出（Mixing）和時(shí)間線生成

最后系統(tǒng)將經(jīng)過前面排序和過濾的推文中加入廣告內(nèi)容以及為你推薦的新關(guān)注對(duì)象，旨在為你呈現(xiàn)一個(gè)豐富且平衡的信息時(shí)間線。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)你的新行為數(shù)據(jù)不斷調(diào)整，確保內(nèi)容持續(xù)貼合你的興趣。

一句話總結(jié)：Twitter 通過數(shù)據(jù)收集、特征提取、候選生成、排序與過濾，再到混合輸出的流程，層層篩選并呈現(xiàn)最符合用戶偏好的內(nèi)容。

推文引導(dǎo)策略及節(jié)奏管理

要讓推文在目標(biāo)用戶的時(shí)間線上獲得更多曝光，需要從候選生成和核心排序兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)入手，確保內(nèi)容既能被系統(tǒng)納入候選列表，又在排序階段獲得高分。以下是一些行之有效的小技巧：

1?基礎(chǔ)互動(dòng)：促進(jìn)點(diǎn)贊、評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)

推文回復(fù)在排序引擎評(píng)分中的權(quán)重分?jǐn)?shù)最高，而互動(dòng)延伸（例如：回復(fù)后原作者回應(yīng)），權(quán)重則可高達(dá) 75.0。這種雙向互動(dòng)是極其強(qiáng)烈的正向信號(hào)，說明推文不僅吸引了用戶還激發(fā)了作者的進(jìn)一步互動(dòng)，從而大幅度提升曝光度。在推文中提出開放性問題或有爭(zhēng)議性的話題，吸引讀者評(píng)論。同時(shí)也不要忘記積極回復(fù)評(píng)論者的觀點(diǎn)，并針對(duì)用戶的提問或想法進(jìn)行深入討論。這樣不僅增加回復(fù)數(shù)量，也讓讀者感受到被重視，進(jìn)一步提升賬號(hào)黏性。

2?進(jìn)階互動(dòng)：引導(dǎo)主頁(yè)點(diǎn)擊與延伸閱讀

通過一篇推文吸引別人點(diǎn)進(jìn)你的主頁(yè)，有興趣進(jìn)一步瀏覽你的其他消息。點(diǎn)擊作者主頁(yè)并產(chǎn)生其他互動(dòng)（權(quán)重 12.0) 表示用戶不僅關(guān)注內(nèi)容本身，還希望進(jìn)一步了解作者的其他作品?？梢栽谕莆闹性O(shè)置明確的引導(dǎo)，鼓勵(lì)點(diǎn)擊主頁(yè)。同時(shí)利用置頂推文或精選列表（Moments）等功能，匯總你最優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。方便主頁(yè)訪客快速獲取并產(chǎn)生更多互動(dòng)。

3? 穩(wěn)定與爆發(fā)：平衡長(zhǎng)期與短期互動(dòng)

Twitter 的「長(zhǎng)期 (50 天）+ 短期 (3 天甚至 30 分鐘）」 滾動(dòng)聚合特征 ，意味著平臺(tái)既關(guān)注你在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)，也會(huì)實(shí)時(shí)追蹤你近期或?qū)崟r(shí)的動(dòng)態(tài)表現(xiàn)。具體來(lái)說：

– 長(zhǎng)期表現(xiàn)： 定期發(fā)布優(yōu)質(zhì)長(zhǎng)尾內(nèi)容（如每日宏觀數(shù)據(jù)分析），不斷積累穩(wěn)定的互動(dòng)，建立品牌權(quán)重。
– 短期爆發(fā)： 抓住熱點(diǎn)和粉絲活躍期，迅速輸出即時(shí)動(dòng)態(tài)，爭(zhēng)取在短時(shí)間內(nèi)獲得高互動(dòng)，提升內(nèi)容在短期聚合數(shù)據(jù)中的表現(xiàn)。

此外，長(zhǎng)期和短期數(shù)據(jù)都在不斷更新，平臺(tái)會(huì)隨時(shí)“看”你的新表現(xiàn)。因此建議定期監(jiān)控互動(dòng)數(shù)據(jù)和粉絲增長(zhǎng)，一旦發(fā)現(xiàn)短期互動(dòng)下降，就及時(shí)調(diào)整選題或發(fā)布時(shí)間，以免影響長(zhǎng)期數(shù)據(jù)表現(xiàn)。

4?群體互動(dòng)：擴(kuò)展社交圖譜與激發(fā)自然討論

通過真實(shí)的賬號(hào)間互相提及，平臺(tái)的「真實(shí)圖譜(RealGraph)」會(huì)捕捉用戶之間的自然互動(dòng)，同時(shí)「實(shí)時(shí)圖譜引擎(GraphJet)」實(shí)時(shí)更新你的社交圖譜數(shù)據(jù)。這樣，不僅能識(shí)別活躍用戶，還能讓更多用戶看到你和伙伴之間的關(guān)聯(lián)，從而獲得額外曝光。評(píng)論區(qū)的互動(dòng)也非常有價(jià)值 ，例如點(diǎn)贊/回復(fù)評(píng)論、停留超過 2 分鐘等，權(quán)重分別為到達(dá) 11.0 和 10.0。

??當(dāng)然組合拳的威力會(huì)更大。比如圍繞同一主題，從多個(gè)角度撰寫系列推文。然后將其中一篇主推文作為“入口”，同時(shí)在評(píng)論區(qū)或主頁(yè)置頂處添加其他相關(guān)內(nèi)容的鏈接，讓多篇內(nèi)容之間環(huán)環(huán)相扣。系列內(nèi)容和互鏈信息增加了相關(guān)候選推文的關(guān)聯(lián)性，不僅擴(kuò)展候選生成與社交圖譜，并且可能觸發(fā)額外的互動(dòng)行為(例如點(diǎn)進(jìn)主頁(yè))提高互動(dòng)信號(hào)。并且這種內(nèi)容聯(lián)動(dòng)也能在短期內(nèi)引發(fā)高互動(dòng)，同時(shí)形成長(zhǎng)期的內(nèi)容矩陣，幫助你在滾動(dòng)聚合（50天+短期）的統(tǒng)計(jì)中保持穩(wěn)定表現(xiàn)。

這種系列聯(lián)動(dòng)策略既豐富了內(nèi)容生態(tài)，也符合平臺(tái)算法對(duì)互動(dòng)和相關(guān)性的衡量標(biāo)準(zhǔn)，從而有助于提升整體曝光率。

高效引流及杠桿策略

1?熱度杠桿：快速響應(yīng)和跟進(jìn)熱點(diǎn)事件

在數(shù)據(jù)收集階段，系統(tǒng)會(huì)將熱點(diǎn)事件帶來(lái)的高頻互動(dòng)和用戶關(guān)注納入「推文互動(dòng) (Tweet Engagement)」與「用戶數(shù)據(jù) (User Data)」，并將其中體現(xiàn)的“新鮮度”或“時(shí)效性”視為關(guān)鍵特征。由于這些特征能幫助算法判斷內(nèi)容的當(dāng)前熱度和相關(guān)度，及時(shí)跟進(jìn)熱點(diǎn)的推文在候選生成階段更容易被優(yōu)先選出，并在「核心排序器(Heavy Ranker)」中因持續(xù)攀升的互動(dòng)量而不斷加分，最終在「混合輸出(Mixing)」中獲得更高的曝光機(jī)會(huì)。

行之有效的方法是抓住熱點(diǎn)事件的即時(shí)性，在第一時(shí)間發(fā)布相關(guān)評(píng)論或見解，以搶占先機(jī)。發(fā)布后，要根據(jù)事件進(jìn)展持續(xù)更新觀點(diǎn)或補(bǔ)充信息，確保推文保持活躍度。系統(tǒng)會(huì)結(jié)合互動(dòng)和評(píng)論數(shù)據(jù)來(lái)判斷內(nèi)容的新鮮度，從而在后續(xù)打分和推薦中給予更高權(quán)重，讓你的內(nèi)容在整個(gè)推薦流程中持續(xù)保持優(yōu)勢(shì)。

2?爭(zhēng)議杠桿：制造爭(zhēng)議和討論點(diǎn)

通過提出獨(dú)到見解或有爭(zhēng)議性話題，能夠迅速引發(fā)大量討論和回復(fù)，形成強(qiáng)互動(dòng)信號(hào)。尤其當(dāng)話題吸引更多 KOL 參與轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論后，推文便有機(jī)會(huì)獲得更廣泛的用戶曝光。不過，在運(yùn)用爭(zhēng)議杠桿時(shí)，需要確保討論保持在合理、理性的范圍內(nèi)，避免因違規(guī)或敏感內(nèi)容導(dǎo)致負(fù)面反饋（如隱藏、屏蔽、舉報(bào)等）。因?yàn)檫@類負(fù)面操作權(quán)重高達(dá) -74.0 至 -369.0，可能不僅影響該推文的曝光度，也會(huì)對(duì)整個(gè)賬號(hào)造成負(fù)面影響。

3?名人杠桿：熱點(diǎn)人物或機(jī)構(gòu)互動(dòng)

與熱點(diǎn)人物或機(jī)構(gòu)的互動(dòng)，尤其是來(lái)自高影響力賬號(hào)的互動(dòng)，會(huì)讓系統(tǒng)判斷賬號(hào)具有較高的「可信度(TweepCred)」和傳播潛力，這一信號(hào)直接體現(xiàn)在用戶的「社交圖譜 (Social Graph)」中。這樣的互動(dòng)不僅提升了內(nèi)容本身的社交價(jià)值，還會(huì)通過深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)一步放大，從而在最終的「混合輸出(Mixing)」中獲得更高曝光率。

因此，你可以通過提及或@相關(guān)熱點(diǎn)人物或機(jī)構(gòu)來(lái)增加曝光，同時(shí)適時(shí)互動(dòng)可能吸引他們的回應(yīng)，促成二次傳播。這種策略有助于將你的內(nèi)容推向更廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步提升可信度和傳播效果。

總結(jié)

保持穩(wěn)定優(yōu)質(zhì)輸出、善于抓住短期熱點(diǎn)、運(yùn)用多樣化互動(dòng)技巧，再加上不斷追蹤數(shù)據(jù)并及時(shí)調(diào)整策略，無(wú)論算法權(quán)重如何調(diào)你都能完美應(yīng)對(duì)。如果你有其他寶貴的心得，也歡迎在評(píng)論區(qū)分享。

感謝你一路閱讀到這里！如果覺得這些內(nèi)容對(duì)你有所幫助，歡迎關(guān)注我的賬號(hào) @0x_kuma 點(diǎn)贊、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)將是對(duì)我最大的鼓勵(lì)！

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