X Phoenix 추천 시스템 기준으로 보면 핵심은 이거
1. 글마다 주제를 너무 바꾸지 않기
토픽이 분명한 계정일수록 모델이 이 계정은 어떤 유저군에게 어떤 반응을 만드는지 학습하기 쉬움
2. Retrieval → Ranking 구조라서, 먼저 후보군에 들어가야 이후 좋아요, 리포스트, 답글, 클릭, 체류시간 같은 행동 확률로 다시 정렬됨
글이 가치있다고 판단되면 팔로워 중심 노출에서 전세계 유저 추천으로 확장될 가능성이 커지고, 초반 반응이 약하면 팔로워 구간에서 끝날 수 있음.
팔로워, 타겟 유저군이 가장 활발한 시간에 올리고,
글 올린 직후 첫 15분 대응이 중요해보임.
3. 하루 1~2개만 포스팅
Author Diversity Scorer 때문에 같은 작성자의 글이 피드에 반복되면 감쇠될 수 있음
Quality > Quantity
4. 바이럴 타려면 점수제, 저장/공유될 글이 유리
Final Score = Σ (weight_i × P(action_i))
답글, 리포스트, 프로필 방문, Dm공유,공유, 인용, 긴 체류시간은 긍정 신호
반대로 관심 없음, 블락, 뮤트, 신고는 부정 신호
5. 저품질 AI 양산글, 복붙, 민감 콘텐츠 더 빡세게 잡음
바로 적용할 액션플랜
첫 1~2줄에서 멈추게 만들기, 글 다쓰고나서 초반 280자 재수정
주제 일관성 유지하기
많이 쓰기보다 저장/공유될 글 쓰기
해시태그보다 오리지널 관점 넣기
글 올린 직후 15분 댓글과 반응 관리하기
+비디오 올릴 때는 자막 추가
콘텐츠도 삶도
24시간 시간 파이싸움으로
사람들의 체류시간을 오래 가져가야 승리
참고: github.com/xai-org/x-algorithm
끝으로 X 알고리즘을 공개한 건 대단한 선택
기존 빅테크는 알고리즘 영업비밀로 철저하게 숨겨왔는데
크립토의 거의 모든 장점은 Open Source 공개 만으로도 가져갈 수 있음