На этой неделе компания X опубликовала на GitHub код нового алгоритма рекомендаций. После нескольких лет разговоров о теневых банах и необъяснимых просадках показов платформа впервые дала возможность посмотреть, как именно работает система рекомендаций.
Пользователи почти сразу начали разбирать его, чтобы понять, какие факторы действительно влияют на охваты и попадание в ленту.
Как теперь формируется лента For You
Новый алгоритм построен на трансформерной модели Grok — той же архитектуре, которая используется в чат-боте xAI. Главное отличие от открытой версии 2023 года в том, что X практически отказалась от вручную прописанных правил. Алгоритм больше не опирается на фиксированные настройки и заранее заданные параметры, а обучается на том, как пользователи взаимодействуют с контентом. Из-за этого привычные приемы вроде массового использования хэштегов или публикаций в правильное время теряют значение.
Разработчик под ником @vibhu опубликовал подробный разбор алгоритма, восстановив весь процесс ранжирования. Согласно его анализу, система формирует ленту из двух источников:
- публикаций от аккаунтов, на которые пользователь подписан (в коде они обозначены как Thunder);
- постов со всей платформы, отобранных алгоритмом случайного поиска (Phoenix Retrieval).
Что код говорит о реальных приоритетах алгоритма
Дальше каждый пост оценивается по действиям пользователя: ответам, лайкам, репостам, переходам в профиль и времени, которое человек проводит за чтением. Эти показатели умножаются на внутренние коэффициенты и складываются в итоговый рейтинг, который и определяет, будет ли пост показан дальше.
При анализе кода стало видно, что разные действия имеют сильно разный вес. Ответы оказывают гораздо большее влияние, чем лайки. Для сравнения: вес ответа составляет 13,5, тогда как лайк оценивается всего в 0,5.
Если пользователь отвечает на пост и автор вступает в диалог, значение такого взаимодействия возрастает до 75. Переходы в профиль тоже имеют высокий вес — около 12. По сути, один живой обмен комментариями дает алгоритму сигнал, сопоставимый с сотней лайков.
Какие действия сильнее всего влияют на охват
Пользователи X начали сопоставлять эти данные с практикой. Отмечается, что изображения и видео получают дополнительное преимущество, а ранние ответы помогают посту дольше оставаться в ленте рекомендаций. При этом ссылки в основном тексте часто снижают вовлеченность — пользователи быстрее уходят, и время просмотра сокращается.
Также выяснилось, что закладки сильно влияют на интерес, а ответы автора на собственный пост в первые минуты после публикации помогают ускорить рост охватов.
Есть и обратная сторона. Негативные действия быстро снижают охват. Блокировки, скрытия постов и дизлайки напрямую влияют на дальнейшее распределение контента. Особенно чувствительным сигналом считается ситуация, когда пользователь блокирует автора после просмотра поста.
Посты с вопросами, спорными тезисами или темами, в которые хочется включиться, получают больше шансов на распространение. При этом важно не уходить в спам и сохранять понятный фокус — алгоритму проще подбирать аудиторию для аккаунтов с четкой тематикой.
Илон Маск уже прокомментировал работу системы, признав, что алгоритм далек от идеала, и пообещал продолжать его дорабатывать.
Итог
Компания X планирует обновлять открытый код примерно раз в четыре недели, поэтому отдельные детали могут меняться. Однако общий принцип, судя по текущей реализации, останется прежним: система продвигает контент, который вызывает реальное взаимодействие.
