常精细的方法意味着内容的分析基

[sumaia45]

尽管人们可能对其透明度产生分歧，但关于X 的算法，我们确实知道以下几点：

数据聚合：关键数据基于您的推文、关注者和个人活动进行收集。该算法采用全新的数据聚合格式，正如Aakash Gupta 的 Substack所概述的那样，根据您的关注者来整理洞察。但更有趣的是，其数据聚合参数还会考虑“点赞”和“书签”（这一因素可以使内容量提升 30 倍）。该算法还会收集基于视觉媒体的洞察（这一因素可以使您的内容量提升 20 倍）。
特征形成：平台整理完所有相关数据后，会将这些洞察转化为“特征桶”，其中包括推 融合数据库 文和用户的相关细分；用户与您的内容互动的概率；以及信任、安全和平台违规检查。这种非于其产生积极互动的概率——将推文作者、潜在推文接收者以及推文本身都考虑在内。该算法的“SimClusters”特征桶还会利用人工智能功能，根据主题或主题对推文和用户进行细致的分组（或聚类）。
混合：这是流程的第三阶段，也是最后一个阶段，所有内容都会整合到您的推文推送中。X/X 使用名为“HeavyRanker”的概念，旨在根据每条推文对您和平台产生积极影响的可能性，对其进行排名。根据 Aakash Gupta 的深入研究，HeavyRanker 的概率框架实际上拥有最有效的排名信号。如果算法认为您的目标用户会回复并积极参与您的推文，那么您的内容量就有可能提升 75 倍。
基本 X 算法功能和排名信号
现在我们已经了解了 X 算法的基本概念，我们将了解该平台的一些功能和排名信号。

功能
X 算法产生了以下关键平台功能，专注于获得更好的内容覆盖率：

每次点赞平均能带来比以前多 30 倍的覆盖率提升
每次转发都会获得 20 倍的覆盖率提升
每次回复仅可获得一倍的覆盖率提升

排名信号
根据算法的新规则和流程，以下是一些需要考虑的关键排名因素或信号：

您可能会体验到更大的覆盖率提升，但如果您停留在网络泡沫或主要话题范围（或关键专业领域）内或之外，则可能会受到更显著的覆盖率下降。环保服装品牌 Patagonia 的这条推文获得了良好的平台互动率。这是一个绝佳的例子，它结合了权威且及时的主题，并结合了鼓舞人心的视觉媒体，鼓励人们考虑捐款。