X (Twitter) veröffentlicht seinen Empfehlungsalgorithmus
X (ehemals Twitter) macht den Quellcode seines Empfehlungsalgorithmus für den « Für dich »-Feed öffentlich, eine Premiere für eine große soziale Plattform.
Kernpunkte
- X (ehemals Twitter) veröffentlicht auf GitHub den Quellcode seines Empfehlungsalgorithmus des Für-dich-Feeds, eine beispiellose Transparenz.
- Der Code offenbart die Bedeutung von Antworten, Retweets und Likes, mit unterschiedlichen Gewichtungen (eine Antwort zählt mehr als ein Like).
- Negative Signale sind dokumentiert: externe Links und Blockierungen/Stummschaltungen können die Reichweite verringern.
- Die auf einem Tweet verbrachte Zeit und das Öffnen des Autorenprofils gehören zu den Ranking-Signalen.
Analyse
Die Veröffentlichung des Codes bietet einen seltenen Einblick in die tatsächliche Mechanik eines algorithmischen Feeds: die konversationellen Engagements, insbesondere die Antworten, werden stark aufgewertet, während Inhalte, die den Nutzer von der Plattform wegdrängen, benachteiligt werden.
Für eine auf X präsente Marke lenkt das die Strategie hin zu Veröffentlichungen, die Antworten und Lesezeit auslösen, statt zu Posts mit einem einzigen ausgehenden Link. Es ist eine direkte Quelle, um Format und Aufruf zur Konversation zu kalibrieren.
Was ist zu tun
- Native Formate bevorzugen, die Antworten hervorrufen (Fragen, Threads, Umfragen), statt Posts mit einem bloßen ausgehenden Link.
- Externe Links in eine Antwort oder ans Ende eines Threads setzen, um die Reichweitenstrafe zu begrenzen.
- Das Verhältnis Antworten/Impressionen als Indikator für die Affinität mit dem Algorithmus messen, über die bloßen Likes hinaus.
Beispiellose Einsicht in die Ranking-Signale (Antworten, Retweets, Verweildauer). Hilft, die organische Reichweite zu optimieren.