【2026年8月最新版】Xアルゴリズムの変更点とは?公開コードと具体的な運用方法を解説

2026年8月13日公開コード版

Xは2026年8月13日、「おすすめ(For You)」フィードに関するアルゴリズムの公開コードを更新しました。

今回の注目点は、投稿を評価する行動の重みが具体的になったこと、相互フォロー相手の投稿に対する返信予測が強化されたこと、フォロー外の投稿を探すSimClustersが追加されたこと、表示制限に関わる仕組みが広く公開されたことです。

結論からいうと、単に「いいねを増やす」だけでは不十分です。人に送りたくなる情報、自然な会話、テーマの一貫性、ネガティブ反応や表示制限を避ける健全な運用が、これまで以上に重要だと読み取れます。

これまでと8月13日版は、具体的に何が違う?

5月版は、おすすめ表示の基本的な流れを理解するには十分でした。一方、8月版では本番で使われるモデルや標準パラメータ、安全性ラベルの経路まで公開範囲が広がり、「どのような投稿や関係が評価・制限されるのか」をより具体的に確認できるようになりました。

比較項目 これまでの公開情報 2026年8月13日版
PhoenixGrok-1をもとにした小型サンプルで仕組みを説明本番で学習・推論に使う実装を公開
投稿内容の理解投稿IDや投稿者ID、行動履歴を中心に説明文章・画像などの意味を表すsemantic IDを使用
フォロー外の発見Phoenix Retrievalを中心に説明Phoenixに加え、反応傾向の近さで探すSimClustersを追加
行動の評価返信・共有・クリックなどを予測することは分かるが、重みは不明瞭返信5、リンクコピー共有20、報告-234などの公開標準値を確認可能
人間関係フォロー関係が影響するという説明相互フォロー相手のオリジナル投稿で返信予測を加算
小規模アカウントフォロワー数や初期反応を中心に考えがち低露出のオリジナル投稿を一定位置まで試す処理を確認
表示制限安全性に問題がある投稿を除外すると説明表示・警告・除外の判断と、フォロー外だけ除外するルールまで公開
投稿者にとっての変化 フォロワー数や、いいね数だけを見る運用から、内容の鮮度と実用性、共有、会話、テーマの一貫性、表示制限まで確認する運用へ変える必要があります。
今回のアップデートで特に重要な6点
  1. サンプルではなく、本番Phoenix(おすすめ候補を探し、表示順を決めるAIモデル)の学習・推論コードが公開された
  2. 返信・共有・クリック・報告などの公開標準重みが確認できるようになった
  3. 相互フォロー相手のオリジナル投稿で、返信予測の重みが強化された
  4. SimClustersがフォロー外投稿を探す候補取得元に加わった
  5. 低露出投稿を押し上げる仕組みと、似た投稿の連続を避ける仕組みが具体化した
  6. 安全性ラベルと「表示する・警告する・除外する」の判断経路が公開された

なお、Xのおすすめ表示全体を先に理解したい方は、2026年5月公開コードをもとにしたXアルゴリズムの基本解説もあわせてご覧ください。本記事では、8月13日版で新たに分かった内容と、実際のX運用への影響に絞って解説します。

2026年8月13日版のXアルゴリズムアップデートとは?

Xが公開しているGitHubリポジトリには、「おすすめ」フィードで投稿候補を集め、ユーザーごとに反応確率を予測し、表示順を決める仕組みが含まれています。

5月版から8月版への差分は非常に大きく、公開ファイルは216件から2,014件へ増えました。今回追加されたのは、ランキングだけではありません。安全性ラベルを作る仕組み、画像・動画の判定、アカウントの信頼性や不自然な行動を確認する仕組み、表示制限、低露出投稿の探索、最終的な多様化なども含まれます。

「新たに公開」と「新たに導入」は分けて考える 8月版で初めてコードが公開された機能が、すべて8月に本番導入されたとは限りません。この記事では、変更時期が公式資料で明示されているものと、8月版で初めて詳細が分かったものを区別して説明します。

アップデート1|本番Phoenixの仕組みが公開された

5月版で公開されていたPhoenixは、Grok-1のTransformer実装を推薦システム向けに移植したサンプルでした。8月版では、このサンプルが、本番でPhoenixを学習・推論するコードへ置き換えられています。

本番Phoenixとは? Phoenixは、Xの「おすすめ」フィードで使われる推薦AIです。ユーザーが過去に反応した投稿などを手がかりに、興味を持ちそうな投稿を探し、その投稿へ返信・共有・フォローなどを行う確率を予測します。「本番」とは、仕組みを説明するための小型サンプルではなく、Xが実際のモデルを学習・推論するために使う実装が公開されたという意味です。ただし、学習データやX固有の運用基盤まですべて公開されたわけではありません。

Phoenixは、主に次の2段階で投稿を扱います。

Retrieval:候補を探す ユーザーの最近の行動履歴などをもとに、膨大な投稿から興味を持ちそうな候補を絞り込みます。
Ranking:表示順を決める 各候補について、いいね、返信、共有、フォロー、報告などを行う確率を予測し、重み付けして並べます。

投稿内容を表すsemantic IDが使われる

最新版では、投稿のマルチモーダル情報から作られるsemantic IDが、候補取得とランキングに使われます。簡単にいえば、文章や画像などの内容を数値化し、意味の近い投稿を見つけやすくする仕組みです。

5月版の公開サンプルでは、投稿IDや投稿者IDをハッシュ化した情報が中心でした。8月版の本番実装では、投稿のマルチモーダル埋め込みを圧縮したsemantic IDが加わり、過去にほとんど表示されていない新しい投稿でも、内容の意味から既存の関心テーマと結び付けられます。

これまでのイメージ 「誰の投稿か」「何に反応したか」が中心 投稿ID、投稿者ID、閲覧者の行動履歴などから関連性を学びます。新しい投稿は、反応データがまだ少ないことが課題になります。
8月版で具体化 「何についての投稿か」も候補発見に使う 文章と画像などの意味が近ければ、同じテーマに関心を持つ利用者の候補へ入りやすくなります。
具体例 ある利用者が「飲食店のGoogleマップ集客」に関する投稿をよく見ているとします。新しく投稿された「口コミを増やす店内導線」の解説に反応実績がほとんどなくても、文章や図解の意味が近ければ、関連投稿として候補にできる可能性があります。

これからは、アカウント名や過去の人気だけでなく、投稿単体で「誰の、どの悩みを、何について解決する情報か」が伝わることが重要です。

このため、Xにおける専門性は、Google検索のE-E-A-Tと同じ評価制度として考えるべきではありません。同じテーマに関心を持つ利用者へ、内容の近さと過去の反応傾向から届くと理解する方が実態に近いでしょう。

アップデート2|投稿を評価する行動の重みが公開された

Phoenixは、投稿を見たユーザーがどの行動を取りそうかを予測します。最新版では、それぞれの予測確率を最終スコアへ反映する際の公開標準値が確認できるようになりました。

予測する行動 公開標準重み X運用での考え方
リンクコピーによる共有20.0あとで使う、人へ送る価値のある情報を作る
返信5.0答えやすく、意味のある会話が生まれる投稿にする
引用5.0意見や補足を加えて紹介したくなる内容にする
DM共有5.0同僚や知人へ直接送りたくなる実用性を持たせる
投稿者のフォロー4.0投稿テーマとプロフィールを一致させる
一般シェア2.0共有方法によって予測項目が分かれている
リポスト1.0短く紹介しやすい結論や一次情報を入れる
いいね0.5基本的な好意反応だが、いいねだけを目的にしない
投稿クリック0.4続きを確認したくなる内容にする
外部リンクを開く0.2外部リンク自体への一律のマイナス値は確認できない
画像展開・動画オープン各0.05メディアを付けるだけでなく、開く理由を作る
プロフィールクリック0.0集客上は重要だが、公開標準値では直接加点されない
報告-234.0違反・攻撃・誤解を招く投稿を避ける
ミュート-58.8同じ主張の連投や過剰な売り込みを避ける
興味なし-43.2発信テーマと読者層のずれを減らす
ブロック-31.2煽りや迷惑な接触で反感を生まない
重みを単純な倍率として使わない 公開コードには、これらの重みが「行動をどの程度評価するか」だけでなく、「その行動が通常どの程度発生するか」も考慮していると記載されています。リンクコピー共有が、いいねの40倍のインプレッションを生むという意味ではありません。

リンクコピーによる共有を増やすには?

リンクコピーによる共有とは、投稿のURLをコピーし、メール、チャット、社内ツール、メモなどへ貼り付ける行動です。公開標準重みは20と大きいものの、発生頻度が低い行動を補正している可能性があるため、「いいねの40倍伸びる」とは解釈できません。

それでも、リンクコピーが独立した予測項目になっている点から、その場で共感されるだけでなく、あとで使う、誰かに教える、仕事の判断材料として残す価値を持つ投稿は意識する価値があります。

鮮度の高い一次情報 仕様変更、料金改定、新機能、制度変更、公式発表などを、確認日と出典付きで分かりやすく整理します。
すぐ使える実務情報 チェックリスト、手順、テンプレート、比較表など、保存先へ送って後日使いたくなる形にします。
人に説明しやすい要約 「何が変わったか」「誰に影響するか」「何をすべきか」を一つの投稿内で完結させます。
専門家の具体的な判断 公式情報の転載だけで終わらず、実務への影響、注意点、対応の優先順位を加えます。
発信時に意識したいこと 役に立つ鮮度の高い情報を、確認日・一次情報・具体的な対応策とセットで発信することがポイントです。ただし、古い情報を「速報」と見せたり、根拠のない変更情報で不安を煽ったりすると、報告やミュートにつながるため逆効果です。

「外部リンクを貼ると一律に不利」とは確認できない

最新版では、外部リンクを開く確率にプラス0.2の重みがあります。したがって、外部サイトへ誘導する投稿が一律にマイナス評価されるとは読み取れません。

ただし、リンクを貼るだけで読む理由が伝わらなければ、クリックや共有、返信などが起きにくくなります。外部リンクを使う場合も、投稿内で結論や読むメリットを伝え、リンク先で期待に応えることが大切です。

アップデート3|相互フォロー相手の投稿で返信予測が強化された

2026年7月、Xは相互フォロー関係にある投稿者のオリジナル投稿について、返信確率の重みを引き上げる実験を行いました。7月24日以降の公開標準値では、通常の返信重み5に15が加算されます。

対象になるのは、相互フォロー相手が投稿したオリジナル投稿です。返信投稿やリポストは、この追加ブーストの対象外です。

運用への影響 一方的に投稿を配信するだけでなく、テーマが合う読者と継続的に会話し、相互にフォローする関係を作る意味が大きくなりました。ただし、相互フォローを機械的に増やすのではなく、実際に内容へ関心を持つ人との関係を育てることが重要です。

アップデート4|SimClustersがフォロー外の投稿を探す

おすすめ欄には、フォロー中アカウントの投稿だけでなく、フォロー外の投稿も表示されます。8月版では、Phoenix Retrievalに加え、SimClustersがフォロー外候補の取得元として追加され、公開標準値では有効になっています。

SimClustersとは? SimClustersは、「同じような投稿に反応する人たち」を見つけ、その反応傾向からフォロー外の投稿を探す仕組みです。ここでいうcluster(クラスター)とは、共通の興味を持つ利用者や投稿のまとまりを意味します。
STEP 01 似た反応をする利用者を見つける たとえば、店舗集客、MEO、口コミ対策の投稿へ継続的に反応する利用者群を、近い興味のまとまりとして捉えます。
STEP 02 その利用者群が反応する投稿を集める 自分がまだフォローしていない投稿者でも、同じ興味グループから反応されている投稿を候補にします。
STEP 03 自分も関心を持ちそうな投稿として推薦する Phoenixなどによる評価やフィルタリングを経て、For Youの表示候補になります。
semantic ID=内容の近さ 文章や画像が何について述べているかを数値化し、意味の近い投稿を見つけます。
SimClusters=反応する人の近さ 似た人たちが、どの投稿・アカウントへ反応しているかから候補を見つけます。
具体例 あなたが飲食店集客について発信し、その分野に関心がある利用者から継続して反応されるとします。同じ利用者群が別のMEO投稿にも反応していれば、あなたをまだフォローしていないMEO関心層にも、投稿が候補として届く可能性があります。

毎回まったく異なる話題へ移るより、誰に何を届けるアカウントなのかを明確にし、関連テーマを継続して発信する方が、適切な興味グループとの接点を作りやすいと考えられます。

アップデート5|低露出投稿と投稿の多様性が考慮される

フォロワーが少ない投稿者にも探索の機会がある

最新版には、表示数が1,000未満で、投稿者のフォロワー数が1,000以下などの条件を満たす投稿を、一定位置まで押し上げる処理があります。返信・リポストではない投稿が対象です。

つまり、フォロワーが多いアカウントだけを固定的に優先するのではなく、まだ十分に表示されていない投稿を試す仕組みもあります。小規模アカウントでも、誰に何を届けるのかが明確なオリジナル投稿を続ける意味があります。

同じ投稿者や似た内容の連続表示を減らす

同じ投稿者の投稿が複数候補になった場合、2件目以降のスコアを徐々に下げる著者多様性の調整があります。公開標準値から単純計算すると、同一投稿者の2件目は0.625倍、3件目は0.4375倍となり、下限の0.25倍へ近づきます。

さらに、VMRankerは投稿の意味的な類似度を利用し、似た投稿ばかりが並ばないように再調整します。同じ内容を短時間に何度も投稿するより、一つの投稿を完成させ、次は別の切り口や事例を扱う方が合理的です。

アップデート6|ランキングと表示制限が別の仕組みになっている

投稿の反応予測が高くても、必ずおすすめ欄へ表示されるわけではありません。最新版では、ランキングとは別にVisibility Filteringが投稿ごとの表示可否を判断します。

ALLOW 投稿を通常どおり表示します。
INTERSTITIAL 成人向け・刺激の強いメディアなどを、警告画面の後ろに表示します。
DROP 投稿を表示候補から除外します。
フォロー外だけ除外される場合もある スパム、悪質URL、一部の安全性ラベルなどは、フォロワーには表示できても、フォロー外推薦では除外される場合があります。

Xは今回、アカウントや投稿に適用された表示影響ラベルの集計を確認できる「Under the Hood」も試験的に公開しました。インプレッションが落ちたときは、反応率だけでなく、表示制限につながるラベルがないかという視点も必要になります。

最新版を踏まえ、具体的にどのようにXを運用すれば良い?

公開コードから読み取れる方向性を、日々の投稿へ落とし込むと次の5点になります。重要なのは、反応を無理に要求することではなく、特定の読者にとって役に立つ情報を、共有や自然な会話につながる形で発信することです。

POINT 01 鮮度の高い情報を発信し、共有したくなる投稿を作る 公式発表、仕様変更、料金改定、新機能、制度変更などを早めに確認し、「何が変わったか」「誰に影響するか」「何をすれば良いか」まで整理します。確認日と一次情報を付け、リンクコピーやDMで人へ送りたくなる状態を目指しましょう。
POINT 02 専門性の高い情報を、共有しやすい形に変える 専門用語を並べるのではなく、初心者にも分かる要約、比較表、チェックリスト、具体例、実施手順へ変換します。「同じ課題を持つ方へ共有してください」のように用途を示すことはできますが、拡散だけを目的に強要しないことが大切です。投稿の組み立て方や発信時間は、X投稿のコツと最適な時間帯も参考にしてください。
POINT 03 返信数だけを狙う「リプライ誘導」に頼らない 返信の公開標準重みは5であり、現在もプラスの予測項目です。一方、8月版ではリンクコピー共有20や、相互フォロー相手への返信加算など、返信以外の文脈も具体化しました。そのため「あなたはどう思いますか?」と不特定多数へ返信を求めるだけの投稿が、以前考えられていたほど万能とはいえません。質問する場合は、読者が経験や具体策を答えられ、他の人にも役立つ会話になるように設計します。反応だけを目的にした投稿の問題点は、エンゲージメントファーミングの解説で詳しく紹介しています。
POINT 04 相互フォローは「興味関心の高い関係」を意識する 相互フォロー相手のオリジナル投稿では返信予測が強化されますが、無関係なアカウントとの相互フォローを機械的に増やせば良いわけではありません。投稿テーマに関心があり、実際に読み、会話する相手との関係を育てます。関心の薄い相手へ投稿が繰り返し表示されると、「興味なし」やミュートを選ばれる可能性があります。
POINT 05 通報やブロックを招く煽り方をしない 公開標準重みでは、報告-234、ミュート-58.8、興味なし-43.2、ブロック-31.2と、大きなマイナス値が設定されています。第三者を攻撃させる、根拠の弱い情報で不安を煽る、対立をあおって反応を集めるといった使い方は避けましょう。強い意見を出す場合も、対象をむやみに攻撃せず、事実・出典・自分の分析を分けて伝えます。
投稿前の実践チェック
  • 情報の確認日と一次情報を示しているか
  • 読者が人へ共有する具体的な理由があるか
  • 専門情報を、比較・手順・具体例へ翻訳できているか
  • 返信を要求するだけでなく、会話自体が他の読者にも役立つか
  • 発信テーマと、相互フォローする相手の興味が合っているか
  • 第三者への攻撃、誇張、不安を煽る表現になっていないか

X単体の投稿改善だけでなく、認知から問い合わせまでの導線を組み立てたい方は、SNSマーケティングの始め方と運用方法もあわせてご覧ください。

X Premiumへ加入すると通常投稿も優遇される?

今回公開されたFor Youのランキングコードからは、Premium、Premium+、青いチェックマークに対して、通常投稿のスコアを直接上げる係数は確認できません。

X公式は、Premiumの機能として返信の優先表示、長文投稿、長尺動画、Articlesなどを案内しています。これらによって発信方法や会話内での露出機会は増えますが、加入すれば通常投稿のインプレッションが自動的に増えるという意味ではありません。

プランごとの機能と選び方は、X Premiumの料金・機能比較で詳しく解説しています。

よくある質問

Q. 返信は、いいねより10倍重要なのですか? A. 公開標準重みは返信5、いいね0.5ですが、そのまま成果の10倍を意味するわけではありません。重みには、各行動が通常発生する確率の違いも反映されています。
Q. 外部リンクを貼るとインプレッションが落ちますか? A. 公開コードでは、外部リンクを開く予測にプラス0.2の重みがあります。一律のリンクペナルティは確認できません。ただし、リンクだけで投稿内の価値が伝わらなければ、反応が起きにくくなる可能性があります。
Q. フォロワーが少ないアカウントは不利ですか? A. フォロー関係は候補取得や相互フォローブーストに関係しますが、低露出投稿を一定位置まで押し上げる探索処理もあります。フォロワー数だけで表示順が決まるわけではありません。
Q. 画像や動画を付ければ伸びやすくなりますか? A. 画像展開や動画視聴は予測対象ですが、メディアを付けるだけで自動的に優遇されるとは確認できません。開いて確認したくなる情報や、見続ける価値が必要です。

まとめ|8月版では「共有・会話・テーマ・健全性」を見る

  • 8月13日版では、本番Phoenixの学習・推論コードと公開標準パラメータが加わった
  • いいねだけでなく、返信、引用、リンクコピー、DM共有、フォローなどを分けて予測する
  • 相互フォロー相手のオリジナル投稿では、返信予測の重みが強化される
  • SimClustersとsemantic IDにより、反応傾向と内容の近さからフォロー外候補を探す
  • 低露出投稿を試す仕組みがあり、フォロワー数だけで表示順が決まるわけではない
  • 同じ投稿者や似た投稿の連続表示は調整される
  • 反応スコアと、表示制限による推薦資格は別に判断される

最新版から読み取れるのは、裏技で一時的な反応を増やすことよりも、特定の読者に役立つ情報を継続し、人へ共有され、自然な会話とフォローにつながる状態を作ることの重要性です。

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参考資料・出典

情報確認日:2026年8月14日。Xは一部のトラフィックで実験を行っており、公開標準値も今後変更される可能性があります。また、回避行為を防ぐため、Groxの具体的なプロンプトや一部のルールは公開されていません。

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小形 洸太

この記事を書いた人

小形 洸太

マーケティングプロデューサー、集客コンサルタント。大学卒業後、店舗マーケティングツールのASPにて、500店の顧客フォロー及び導入支援業務に従事。その後、2009年からコンサルティングを提供開始。助言だけではなく、対策もできるコンサルタントとして活動。主に、マーケティング関連のディレクション業務を行い、オウンドメディア運用、SNSキャンペーン、実店舗の集客支援を実施。

集客の専門家として、ミラサポや信用保証協会専門家、商工会専門家などの立場で事業主向けに助言業務を実施。また、リクルートや第一興行のメディアでSNSを使った集客の記事の監修。

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