あなたの投稿は
Xにどう評価されるのか

「ルールで並べる」のをやめた機械

最初にここだけ腹落ちさせてください。ここを誤解すると全部ズレます。

昔のTwitterは「いいねが多い投稿を上に」「特定ワードはブースト」みたいな人間が書いたルールで並べていました。新しいXは、その手作りルールを一行残らず捨てたと公式コードに明記しています。

代わりに残ったのは、たった1つの仕事をするAIです。

つまり評価とは「あなたの投稿を見た一人ひとりが、どう反応するとAIが予想したか」の集計です。これから、その投稿が並ぶまでの4つの大きな工程を順に見ます。

投稿が「おすすめ」に出るまでの一本道

工場のベルトコンベアだと思ってください。あなたの投稿は他の何万投稿と一緒にこのラインを流れます。

コードでの対応：①=sources ／ ＋=hydrators ／ ②=filters（前段）／ ③=scorers（Phoenix→Weighted→AuthorDiversity→OON）／ ④=selector＋ads＋filters（後段）。以下、工程ごとに拡大します。

候補集め：2つの蛇口

誰かが「おすすめ」を開いた瞬間、Xはその人に見せる候補を2か所からかき集めます。

2つの蛇口の水（候補）が1つのバケツに合流し、ここから先は一緒に審査されます。あなたの投稿が他人のフォロー外に出るかどうかは、蛇口Bに拾われるかにかかっています。

蛇口Bの正体：AIの「お見合い」

フォロー外の候補は、こうやって選ばれます（コードでは “Two-Tower” という仕組み）。

足切り：採点の前に捨てられる

AI採点に進む前に、機械的に捨てられる候補があります。あなたの投稿がここで落ちると、どんなに良くてもそもそも採点されません。

採点：15個のメーターを予想して足し算

足切りを生き残った候補に、いよいよAIが点をつけます。AIは「総合人気度」を当てるのではなく、反応の種類ごとに別々の確率を予想します（ここが新アルゴの本質）。

この15個以上のメーター（緑＝プラス、赤＝マイナス）にそれぞれの配点（重み）をかけて合計したのが、その投稿のその人に対する点数です。

重要な線引き：コードにはアクションごとに専用の重みスロットが個別に実在（いいね/返信/DM共有/引用/プロフ→フォロー…が各々独立した加点ルート＝これは確定）。だが重みの実数値は外部設定で注入されリポジトリに無い（＝「いいねの何倍効くか」は非公開）。唯一読める具体数字は公開デモの「いいね1.0／返信0.5／RT0.3／滞在0.2」だけ（本番値ではない）。確定しているのは“どの反応が独立に効くか”という構造で、正確な倍率ではない。

採点は「カンニング禁止の試験」

1つの細かいけれど重要な設計（“Candidate Isolation”）。採点中、各投稿は他の候補投稿を一切参照できません。見ていいのは「そのユーザー本人」と「その人の履歴」だけ。

意味：強い投稿が同時間に他にあっても、あなたの投稿の点が下がるわけではない。勝負は常に「あなたの投稿 vs その視聴者の心」だけ。言い訳がきかない設計です。

同じ人の連続投稿は、2枚目から小さくなる

点数がついた後、1回のフィードの中で同じ著者が複数回出る場合、2回目以降を指数関数的に小さくします（多様性のため）。

フォロー外に出す時、点数は縮められる

最後の調整。その投稿が見る人のフォロー外なら、点数に1未満の係数をかけて意図的に下げます（身内びいき）。フォロー外リーチは構造的にハンデがあるということ。

並べる → 広告を挟む → 最終チェック

そして見られた結果（いいね/返信/スルー…）が記録され、次回の採点とお見合いの材料に戻る。アルゴは回り続けるループです。

結局あなたの投稿は、こう評価される

「アルゴをどう騙すか」という問いが原理的に無効なのが分かったと思います。残るのは「実際に反応される投稿をどう設計するか」だけ。その具体的な打ち手はこちら：