X（旧Twitter）のタイムラインは、おすすめとフォロー中の投稿で分かれています。おすすめの投稿はアルゴリズムに基づいて選ばれ、フォロワー以外のユーザーの投稿も表示されます。
この記事では、X（旧Twitter）のアルゴリズムについて解説します。
おすすめされるポストの選定プロセスには、候補ソーシング、ランキング、フィルタリング、ミキシングの4つの段階があります。
まず、さまざまなソースからポストが収集され、ランク付けが行われ、最終的に表示されるポストが決定されます。
候補ソーシングでは、フォローしているユーザーとして750件、していないユーザーとして750件のツイートが選択されます。
選定基準は、フォローしているユーザーの場合はリアルグラフを使用し、フォロー外のユーザーの場合はソーシャルグラフと埋め込みスペースを活用します。
ソーシャルグラフは、フォローしている人のエンゲージメントを分析し、類似したポストを探します。
また、埋め込みスペースは、ユーザーの興味やポスト内容を数値化して類似性を調査し、ユーザーに人気のあるコミュニティの投稿が選ばれやすくなります。
このように、X（旧Twitter）のアルゴリズムはさまざまな要素を考慮しておすすめの投稿を選定しており、ユーザーの興味や関心に合ったコンテンツを提供することを目指しています。
X（旧Twitter）のアルゴリズムは、ランク付けにおいてさまざまな要素を考慮しています。
その中で、ユーザーからのポストへのアクションが特に重要です。
投稿に対する「いいね」やリプライ、リポストなどが、ポストのランク付けに直接影響します。
また、ユーザーとポストの関係性やポストの種類、投稿に含まれる画像や動画の有無などもランク付けに影響を与えます。
X（旧Twitter）のアルゴリズムは、特定のアクションに数値を割り当て、それに基づいてポストのランキングを行います。
ポストに対する肯定的なアクションはポイントが加算され、ネガティブなアクションはポイントが減算されます。
このポイントによって、ポストの優先度が決定され、スコアが高いものから順に表示されます。
また、フィルタリングも重要な要素です。
X（旧Twitter）は、ユーザーがブロックしたり報告したりしたポストを除外し、ネガティブなフィードバックが多い投稿もフィルタリングされます。
さらに、アカウントの活動状況やバランスも考慮され、スコアの高いアカウントに偏らないように調整されます。
アルゴリズムの変更に対応するためには、企業アカウントは単なるフォロワー数だけでなく、発話量やアクティブさにも注力する必要があります。
双方向のコミュニケーションやUGC（ユーザー生成コンテンツ）の増加は重要であり、キャンペーンやハッシュタグの活用などが効果的な手法となります。
これらの取り組みによって、企業アカウントはX（旧Twitter）のアルゴリズムに対応し、より多くのユーザーにアプローチすることが可能となります。
X（旧Twitter）のアルゴリズムが注目しているのは、リッチコンテンツの投稿です。
画像や動画、GIF、投票機能などがこれにあたり、テキストのみの投稿よりも優先される傾向があります。
実際、YouTubeのリンクを貼るよりも、直接動画をX（旧Twitter）にアップロードする方が、より多くのインプレッションとエンゲージメントを得ることができます。
