Twitter Algorithm
ツイッターのアルゴリズム
2024.07.01 Monday
はじめに
ツイッターは、アルゴリズムをオープンソース化しました。 それに伴い、おすすめに表示される条件などが判明したため、2023 年現在のツイッターアルゴリズムについて解説します。
Today marks a new era of transparency for Twitter. 🧵
— Engineering (@XEng) March 31, 2023
We’re sharing much of the source code that powers our platform with the world. Visit our blog to learn more about this initiative: https://t.co/hTHVpuMDz8
- Twitter's Recommendation Algorithmhttps://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/open-source/2023/twitter-recommendation-algorithm
フォロー数とフォロワー数の比率
ツイッターの Tweepcred PageRank アルゴリズムでは、フォロワー数よりもフォロー数が多いユーザのページランクを下げます。
"This method reduces the page rank of users who have a low number of followers but a high number of followings. It calculates a division factor based on the ratio of followings to followers, and reduces the user's page rank by dividing it by this factor."
(この方法では、フォロワー数は少ないがフォロー数が多いユーザのページランクが下がります。フォロー数とフォロワー数の比率に基づいて分割係数を計算し、この係数で割ることによりユーザのページランクを下げます。)
- GitHubhttps://github.com/twitter/the-algorithm/blob/ef4c5eb65e6e04fac4f0e1fa8bbeff56b75c1f98/src/scala/com/twitter/graph/batch/job/tweepcred/README#L73
Tweepcred PageRank アルゴリズムは、Web ページのランク付けに使用される Google の PageRank アルゴリズムから派生しています。
- PageRank - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/PageRank
Tweepcred PageRank アルゴリズムの仕組みは以下の通りです。
- 他ユーザとのやり取りの「数」と「質」から数値スコアを割り当てます。 スコアが高いほど、Twitter 上での影響力が高くなります。
- アカウント作成日からの経過時間、フォロワー数、デバイスの使用状況などの要素からユーザの評判スコアを計算します。
- フォロワー数とフォロー数の比率からスコアを調整します。
- 最終的なスコアは 0 ~ 100 で計算され、ユーザの評判を表します。
- このスコアは、どのユーザにフォローを推奨するか、またはどのユーザのコンテンツを強調表示するかを決定するために使用されます。
Twitter Blue
Twitter Blue の加入者はアルゴリズム上、優位に立ちます。 具体的には、Twitter Blue の加入者であれば、ツイートの投稿者と同じ地域内にいる場合はアルゴリズムのスコアが 4 倍、そうでない場合は 2 倍になります。
- GitHubhttps://github.com/twitter/the-algorithm/blob/main/home-mixer/server/src/main/scala/com/twitter/home_mixer/param/HomeGlobalParams.scala#L89-L103
ユーザアクションによる点数付け
あなたのツイートが、誰かのおすすめページに表示されるかどうかを決定する要素がいくつかあります。
ユーザアクション | 感情 | 重さ |
---|---|---|
ビデオを再生する | ポジティブ | 0.005 |
いいねする | ポジティブ | 0.5 |
リツイートする | ポジティブ | 1 |
ツイートをクリックしてからいいね or リツイートする | ポジティブ | 11 |
ツイートに 2 分間とどまる | ポジティブ | 11 |
いいね or 返信し、プロフィールを見に行く | ポジティブ | 12 |
返信する | ポジティブ | 27 |
返信に投稿者が返信 or いいね or リツイートする | ポジティブ | 75 |
このツイートに興味がないを選択する | ネガティブ | -74 |
投稿者をブロック or ミュートする | ネガティブ | -74 |
スパム報告する | ネガティブ | -369 |
- GitHubhttps://github.com/twitter/the-algorithm-ml/blob/78c3235eee5b4e111ccacb7d48e80eca019e480c/projects/home/recap/README.md?plain=1
スコアリングから考えるツイッターの運用戦略
エンゲージメントの促進
- 返信の促進
- 返信は最も高いポジティブスコアを持っているため、ユーザとの対話を促進する内容のツイートを投稿することが重要です。 質問を投げかける、意見を求めるなどの方法でエンゲージメントを高めることができます。
- 返信のフォローアップ
- ユーザからの返信に対して、再度返信、いいね、リツイートを行うことで、さらに高いポジティブスコアを獲得できます。
コンテンツの質の向上
- 興味深いコンテンツ
- ユーザがツイートに 2 分間とどまることで高いポジティブスコアが得られるため、興味を引くコンテンツを提供することが重要です。 例えば、情報量の多いインフォグラフィックや、興味深い動画などが考えられます。
プロフィールの最適化
- プロフィールの魅力向上
- ユーザがいいねや返信後にプロフィールを訪れる行動が高いスコアを持つため、プロフィールの情報やデザインを魅力的にすることが重要です。
ネガティブな行動の回避
- コンテンツの適切性
- スパム報告やブロック、ミュートなどのネガティブな行動に対するペナルティが非常に高いため、ユーザを不快にさせる可能性のあるコンテンツは避けることが重要です。
- フィードバックの受け入れ
- 「このツイートに興味がない」を選択された場合のペナルティも高いため、ユーザのフィードバックを受け入れ、コンテンツの質やターゲティングを見直すことが必要です。
ビデオコンテンツの活用
ビデオの再生には比較的低いスコアが設定されていますが、ビデオはユーザの注目を引きやすいため、他のエンゲージメント(返信、いいね、リツイートなど)を促進する可能性があります。