X 推荐算法的底层逻辑，一篇看懂
X 首次公开了推荐算法。认真读完之后，其实并不神秘，本质只有一句话：算法不懂内容，只看人怎么反应。
下面是我整理的“小白也能看懂版”，以及真正能提高爆款概率的关键做法。
第一部分：X 推荐系统到底在看什么
1）算法先看你会不会停下来
系统最在意的不是你写得多高级，而是用户有没有多看一眼。
停留时间、点击、点赞、回复、转发，都会被当作正反馈；滑走、点不感兴趣、屏蔽，权重立刻下降。
2）算法会同时预测多种行为
每一条内容，都会被预测：
你会不会点赞？会不会评论？会不会转发？
这些行为被综合成一个分数，决定它值不值得继续推荐。
3）传播靠相似人群一层层放大
内容不会一上来就给所有人看。
它会先在一小群“行为相似的人”中测试，通过了，才进入下一圈。
相似度来自真实互动，而不是标签。
4）作者本身有长期权重
如果你过去的内容经常被看完、被讨论，算法会默认你“靠谱”，新内容起跑线更靠前。
账号历史，本身就是信用分。
5）算法讨厌情绪撕裂
一半人狂赞、一半人狂骂的内容，算法会明显收紧推荐。
稳定获得中高互动，比极端爆火更安全。
6）每一条内容都是单独评分
你今天发了什么、发了多少，并不会互相“连坐”。
每一条内容，都必须自己站得住。
第二部分：真正有用的写作方法
1）开头就是生死线
前两行的任务只有一个：
让人别划走。
反直觉、现实痛点、戳破共识，永远比铺垫重要。
2）结构要跟着读者的脑回路走
不是你想说什么，而是读者下一秒会想什么。
一段接一段，持续回答他们心里刚冒出来的问题。
3）制造“我懂了”的瞬间
算法非常偏爱“能被复述”的内容。
好比喻、好例子、一句话总结，决定了会不会被转发。
4）少站队，多共鸣
强对立确实容易炸，但也容易被限流。
从大多数人都经历过的处境出发，反而走得更远。
5）结尾要给一个轻动作
不一定要评论、转发。
只要让人想收藏、想转给朋友，算法就已经收到信号。
6）长期待在同一个认知坐标
持续输出相似主题、相似视角，
算法才能稳定地把你推给“对的人”，而不是每次重新冷启动。
