X가 공개한 추천 가중치는 무엇을 높이 평가하나요?

X는 For You 가중치를 공개하지만 수치는 특정 날짜의 기록이에요

X는 2026년 1월 20일부터 GitHub의 xai-org/x-algorithm 저장소에 For You 피드 구성 코드를, 2026년 8월 13일부터 가중치 자체를 공개했어요. 가중치는 사용자의 각 행동 예측이 게시물 점수에 얼마나 반영되는지 나타내는 수치예요. 값은 home-mixer/params/param.rs 한 파일에 있어요.

저희는 2026년 10월 4일 이 파일의 10월 3일 커밋 b412112를 확인했어요. 파일 첫 줄은 “설정 기능 스위치의 기본값에서 복사됐다”고 하며 마지막 동기화 시각을 2026년 10월 2일 16:00 UTC로 적어요. 인용한 정확한 버전은 해당 커밋의 파일에서 볼 수 있어요.

이 글의 모든 숫자는 당시의 기록으로 보세요. 저장소 README에 따르면 X는 정기 스크립트로 코드 기본값을 “프로덕션의 주된 값”으로 맞춰요. 또 일부 트래픽에서 실험하며 전체 트래픽의 약 10% 이상에 도달한 실험을 저장소에 표시하려 한다고 해요. 따라서 기본값은 대부분의 사용자가 보는 값을 설명하지만 모든 사용자에게 적용되는 값은 아니에요.

업데이트 주기도 달라졌어요. 최초 공개 이후 다음 커밋은 2026년 5월 15일과 8월 13일에 올라왔어요. 8월 13일~10월 3일에는 평일 대부분에 새 커밋이 올라왔고, 아래 표처럼 일부 가중치가 바뀌었어요.

가중치는 좋아요 횟수가 아닌 예측 확률에 적용돼요

Phoenix라는 X 추천 모델은 사용자 한 명의 최근 활동을 보고 각 후보 게시물에 좋아요·답글·공유·작성자 차단 등을 할 확률을 예측해요. 점수 계산기는 각 확률에 가중치를 곱해 더해요. 최종 점수 = 가중치 × 예측 확률의 합이에요.

이 파일에서 가장 흔한 오해예요. X는 2026년 8월 14일 README에 신고 가중치를 “신고 1건이 좋아요 468개를 상쇄한다”로 읽는 것은 틀렸다고 덧붙였어요. param.rs의 주석에 따르면 신고의 기본 확률은 “좋아요보다 1,000배 이상 낮기” 때문에 예측치가 순위에 영향을 주려면 큰 가중치가 필요해요.

같은 코드 주석에서 클리퍼에게 중요한 점이 두 가지 더 있어요:

• 개인화가 집단 신고의 영향을 제한해요. 예측은 사용자별로 이뤄져요. X에 따르면 악의적인 신고는 주로 신고자와 비슷한 사용자에게 노출되는 추천에 영향을 줘요.
• 홈 타임라인에서의 참여만 추천 모델 학습에 쓰여요. 주석에 따르면 홈 타임라인에 표시된 게시물에서 일어난 행동만 반영돼요. “게시물로 직접 이동하는 행동(예: 단체 채팅을 통한 조직적 이동)은 추천 순위에 영향을 주지 않는다”고 해요.

저희 해석으로는 Discord나 Telegram 그룹에 캠페인 클립 링크를 보내 좋아요를 부탁해도 X가 설명한 추천 신호에는 들어가지 않아요. 다만 인위적 참여에 관한 캠페인 규칙을 위반할 수는 있어요.

2026년 10월 4일의 기본 가중치

아래는 확인한 날짜의 param.rs 값이에요. 오른쪽 열은 클립 게시물에 대한 저희 해석이지 X의 표현이 아니에요.

연속형 값 세 가지도 반영돼요. 머문 시간(0.004), 클릭 후 머문 시간(0.4), 사용자가 팔로우하는 계정의 아직 탐색되지 않은 게시물에 주는 작은 보너스(0.02)예요. 프로필 클릭은 0이에요.

서로 팔로우할 때의 보너스는 2026년 7월 변경에서 왔어요. X의 변경 설명에 따르면 7월 10일 A/B 시험을 시작했고, 7월 13일 많은 사용자에게 보너스 20을 적용한 뒤 7월 24일 15로 바꿨어요. 사용자가 팔로우하고 그 작성자도 사용자를 팔로우할 때의 원본 게시물에만 적용돼요. 답글과 재게시에는 적용되지 않아요.

영상 시청 자체에는 직접 가중치가 거의 없어요

클리퍼에게 가장 뜻밖의 값은 영상의 양질 조회(VQV) 가중치예요. 사용자가 영상을 양질로 조회할 확률에 대한 모델 예측이에요. 저장소는 시청 기준 시간을 정의하지 않아요. 2026년 8월 13일 공개본의 기본값은 0.05였지만 8월 25일 커밋에서 0.0이 됐어요. 동시에 머문 시간 가중치는 0.0에서 0.05로 바뀌었고, 10월 4일에도 VQV는 0.0이었어요.

코드는 VQV를 얻을 수 있는 영상도 제한해요. 길이가 10,000밀리초(10초)를 넘어야 해요. 가중치가 다시 생겨도 9초짜리 클립은 VQV 점수를 얻지 못해요.

저희 해석으로는 현재 기본값에서 클립이 For You에 올라가는 이유는 모델이 공유·답글·인용·팔로우를 예측하기 때문이지 완주를 예측하기 때문이 아니에요. 끝까지 보지만 아무도 공유하지 않는 클립은 순위를 밀어 올릴 신호가 약해요. 모델이 시청이 잘 되는 클립의 공유 가능성을 학습할 수 있으므로 시청 시간은 간접적으로 중요할 수 있어요. X가 직접 밝힌 내용은 아니에요. 영상에 대한 자세한 설명은 2026년 X의 영상과 링크를 보세요.

가중치 합계 이후에도 네 단계가 순위를 바꿔요

가중치 합계가 최종 순서는 아니에요. 현재 코드에서는 별도 재정렬 서비스 vm-ranker가 다음 단계를 실행해요. 기본값은 vm-ranker/params.rs에 있어요.

• 작성자 다양성. 한 번의 피드 요청에서 같은 작성자의 두 번째로 점수가 높은 게시물은 0.625배, 세 번째는 0.4375배, 네 번째는 약 0.34배가 돼요. 이후 게시물은 하한 0.25에 가까워져요. 코드의 공식은 (1 - 하한) × 감쇠^n + 하한이며 감쇠는 0.5, 하한은 0.25예요.
• 팔로우하지 않는 계정의 할인. 사용자가 팔로우하지 않는 계정의 게시물은 0.75배(주제 피드에서는 0.5배)가 돼요. 팔로우하는 계정의 답글과 재게시에도 0.75배가 적용돼요.
• 새 작성자 보너스. 규모가 작은 계정의 최근 원본 게시물 하나를 점수 기준 16번째 위치 근처까지 끌어올릴 수 있어요. 실험으로 운영돼요. X의 새 작성자 보너스를 보세요.
• 유사도 재정렬. 게시물 임베딩(게시물을 수치로 요약한 값)을 사용해 약간의 점수를 포기하더라도 비슷한 게시물이 연달아 나오지 않게 해요.

점수를 매기기 전에 후보를 제거하는 필터도 있어요. 하나는 48시간이 넘은 모든 게시물을 제거해요. 다른 하나는 사용자가 팔로우하지 않는 계정의 재게시와 답글을 제거해요. 클립 계정에서는 For You를 통해 비팔로워에게 도달할 시간이 최대 이틀이며, 낯선 사용자에게 닿는 경로는 다른 계정의 재게시가 아니라 원본 게시물이라는 뜻이에요.

수치는 변해요: 2026년 8월부터 10월까지의 변화

X 가중치를 인용하는 글은 빨리 낡아요. 2026년 9월 21일 PPC Land는 클릭 0.4, 관심 없음 -43.2라고 썼어요. 9월 18일에 동기화된 파일에는 맞는 값이었어요. 8일 뒤 두 값 모두 바뀌었어요. param.rs 기록에는 이 글의 값이 다음처럼 바뀐 것으로 나와요:

이 기간의 방향은 “관심 없음”에 대한 더 강한 감점과 단순 클릭보다 측정된 주의(머문 시간)를 중시하는 쪽이에요. 이는 데이터 다섯 개에 대한 저희 해석이지 X가 밝힌 정책은 아니에요.

고객이나 캠페인 브리프에 이 숫자를 인용한다면 날짜를 적고 커밋 링크를 붙이세요. 값을 사용하기 전에 커밋 기록을 확인하세요.

클리퍼가 이 가중치로 할 일

가중치는 사람들이 남에게 보내고 이야기하는 클립에 보상을 주며 숨기고 싶은 클립에는 불이익을 줘요. 실무에서는 이렇게 하세요:

1. 좋아요보다 공유를 노리고 자르세요. 분명한 주장, 뜻밖의 숫자, 맥락이 있는 농담처럼 링크를 복사해 친구에게 보낼 만한 구간을 고르세요. 링크 복사 공유의 예측 가중치는 좋아요의 40배예요.
2. 답글을 부르는 게시글 문구를 쓰세요. 구체적인 질문이나 분명한 입장을 적으면 모델이 답글(가중치 5)을 예측할 이유가 생겨요. 참여를 구걸하지는 마세요. X의 Original Content Rewards 규칙은 좋아요·답글·재게시를 반복해서 요구하는 행위를 금지해요.
3. 숨기기 버튼을 피하세요. 오해를 부르는 훅과 낚시는 “관심 없음”(-47.52)과 뮤트(-58.8)의 예측 확률을 높여요. 불쾌해하는 사용자 유형 한 집단의 손실이 많은 좋아요의 이득보다 클 수 있어요.
4. 게시 간격을 두세요. 같은 피드 요청에서 두 번째 게시물은 점수의 62.5%, 네 번째는 약 3분의 1만 남아요. 한 시간에 클립 10개를 올리면 대부분 내 게시물끼리 경쟁해요.
5. 소스가 새로울 때 게시하세요. 48시간 필터 때문에 이틀이 지나면 For You를 통한 낯선 사용자 노출이 끝나요. 게시 속도와 최신성을 보세요.
6. 다른 계정의 재게시만 믿지 마세요. 사용자가 팔로우하지 않는 계정의 재게시와 답글은 그 사용자의 For You 피드에서 걸러져요.
7. 매달 파일을 다시 확인하세요. param.rs를 읽을 때마다 날짜와 맨 위의 동기화 시각을 적어 두세요.

가중치만으로 알 수 없는 것

가중치는 노출 가능한 게시물 사이의 순서를 설명할 뿐, 게시물이 노출될 수 있는지 자체를 정하지 않아요. README는 추천 순위와 가시성이 별도 시스템이라고 해요. 스팸 같은 라벨이 붙으면 점수가 높아도 비팔로워 추천에서 제외될 수 있어요. X의 Under the Hood 보고서에서 라벨을 확인할 수 있어요.

일부 입력값은 공개되지 않았어요. README에 따르면 X는 “시스템 악용 위험을 줄이기 위해” 언어 모델 분류기에 주는 지시문인 Grox 프롬프트와 일부 라벨링 규칙을 제외해요.

가중치는 X의 크리에이터 정산 방식과도 무관해요. Original Content Rewards는 다른 단위인 Premium 사용자의 적격 노출을 기준으로 지급해요. X 조회수와 유료 노출의 차이를 보세요. 지급 규칙과 자격은 클리퍼도 X에서 벌 수 있나요?에 있어요.

자주 묻는 질문

출처

이 페이지의 모든 내용은 위 날짜에 아래 출처와 대조해 확인했어요. 플랫폼 규칙과 단가는 자주 바뀌어요. 틀린 내용을 찾으셨나요? 알려 주세요.

1. 1xai-org/x-algorithm: README (Notable Updates, Experiments and Configuration)github.com
2. 2home-mixer/params/param.rs at commit b412112 (read October 4, 2026)github.com
3. 3vm-ranker/params.rs: author diversity and out-of-network defaultsgithub.com
4. 4xai-value-model/scoring.rs: how the weights are appliedgithub.com
5. 5X: Example algorithm diff, bidirectional follow boostgithub.com
6. 6xai-org/x-algorithm: commit historygithub.com
7. 7PPC Land: X gives copy-link shares a feed weight of 20 against 0.5 for likes (September 21, 2026)ppc.land

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