【26年8月最新】X (Twitter) | 最新アルゴリズムとは？仕組み・変更点・おすすめに表示されるための対策を解説

2026年8月13 ~ 14日、X (Twitter) は「おすすめ」表示に関するアルゴリズムのコードを公開しました。

公開されたコードからは、以下の内容が確認できました。

• いいね・返信・リポスト・シェアなど、ユーザーの行動ごとに異なる重み付けが公開
• AIを活用したランキングモデル「Phoenix」のアップデート
• 投稿の表示可否を判断する「Visibility Filtering」の公開
• 同じ投稿者の投稿が表示されすぎないよう調整する「Author Diversity」の公開

本記事では、2026年8月時点で公開されている情報をもとに、X (Twitter) アルゴリズムの仕組みや重要なポイント、おすすめに投稿を表示させるための対策をわかりやすく解説します。

X (Twitter) アルゴリズムとは

X (Twitter) のアルゴリズムとは、ユーザーの「おすすめ」に表示する投稿を選び、表示順位を決める仕組みです。

X (Twitter) では、フォローしているアカウントの投稿だけではなく、ユーザーが興味を持つ可能性が高いフォロー外の投稿もおすすめに表示されます。そのため、投稿がどれだけ多くのユーザーに届くかは、単純なフォロワー数だけで決まるわけではありません。

2026年8月に公開されたコードからは、X (Twitter) のおすすめフィードが以下のような流れで構成されていることが確認できました。

X (Twitter) の「おすすめ（For You）」
タイムラインに投稿が表示されるまでの流れ

重複投稿、古すぎる投稿、すでに見た投稿、ミュート・ブロック対象などをフィルタリングします。

5．ユーザーの反応を予測してスコアリング

「このユーザーが投稿に対していいね・返信・リポスト・シェア・フォローなどをする可能性」を予測し、投稿をスコアリングします。

6．スコアの高い投稿を選ぶ

スコア順に並べ、上位の投稿をタイムラインの候補として選定します。

7．最終フィルタリング・調整

表示して問題ない投稿かを最終確認。さらに、同じ投稿者の投稿が偏りすぎないよう調整します。

8．広告同士が隣接しないようなど調整

ランキングされた投稿をそのまま並べるのではなく、広告が連続して表示されないよう配置を調整します。

9．配信した投稿をログに記録

実際にユーザーへ表示した投稿を記録し、今後のランキングや表示制御に利用できるようにします。

10．「おすすめ（For You）」に表示

最終的に選ばれた投稿に、広告やおすすめユーザーなどを組み合わせて、ユーザーのタイムラインを構成します。

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

2026年8月の X (Twitter) アルゴリズム変更点

変更点 1．ユーザー行動に対する重み付けが公開

2026年8月のアップデートでは、ユーザーの行動を予測した結果を、投稿のランキングスコアに反映するための重みがコード上で確認できるようになりました。

具体的には以下の行動予測と、それに対する重みが明らかになっています。この重み付けは反応数ではなく、閲覧者がどのような行動を取りそうかを予測する際に使われます。

アクション	重み
いいね	0.5
返信	5.0
リポスト	1.0
引用リポスト	5.0
シェア	2.0
DMでシェア	5.0
リンクをコピーしてシェア	20.0
投稿者をフォロー	4.0
リンクを開く	0.2
写真の拡大 / 動画の再生	0.05
投稿をクリック	0.4
コンテンツ滞在時間	0.004
プロフィールをクリック	0
興味なし	−43.2
投稿者をブロック	−31.2
投稿者をミュート	−58.8
通報	−234.0
滞在なし	−0.02

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

これらの予測値にそれぞれ重みを掛け合わせ、以下の仕組みで最終的な投稿スコアを算出します。

ここで注意すべきなのは、重みは生のエンゲージメント数を増減させる倍率ではないと明記しています。

例えば、ある行動の重みが別の行動より大きかったとしても、「その行動1件＝別の行動○件分」と単純に換算することはできません。

あくまで、そのユーザーがその投稿に対して特定の行動を取る確率を予測し、その予測値に重みを掛ける仕組みであるということを認識しておきましょう。

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

変更点 2．「Phoenix」のアップデート

Phoenixとは、ユーザーが投稿に対してどのような反応をするかを予測し、表示順位を決める X (Twitter) のランキングモデルです。

これまで公開されていたPhoenixは仕組みを理解するためのデモモデルでしたが、2026年8月の公開では、実際のランキングモデルの学習・推論に関するコードまで公開され、X (Twitter) のおすすめ表示の仕組みをより具体的に確認できるようになりました。

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

変更点 3．「Visibility Filtering」の公開

Visibility Filteringとは、投稿のランキングだけではなく、「その投稿をそもそも表示してよいのか」を判断する仕組みです。

X (Twitter) が公開したコードによると、投稿ごと・ユーザーごとに、以下の3つの判断を行います。

• ALLOW：通常通り表示する
• INTERSTITIAL：注意喚起などを挟んで表示する
• DROP：表示しない

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

ここで重要なのは、「ランキングで上位になれば必ず表示されるわけではない」ということです。
X (Twitter) のアルゴリズムでは、以下の処理が別々に存在しています。

項目	内容
ランキング	どの投稿を上位にするか
Visibility Filtering	その投稿を表示してよいか

つまり、X (Twitter) のおすすめ表示は「スコアを付けて並べるだけの仕組みではない」ことがより明確になりました。

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

変更点 4．「Author Diversity」の公開

「Author Diversity」とは、同じ投稿者の投稿がユーザーのタイムラインに集中しすぎないようにする仕組みです。

X (Twitter) の公開コードでは、ランキングスコアを算出した後、同じ投稿者による2件目以降の投稿に対して、スコアを段階的に下げる処理が存在します。

これは、ユーザーのタイムラインを特定のアカウントだけで埋めるのではなく、さまざまな投稿者のコンテンツを表示するための調整と考えられます。

そのため、X (Twitter) で「とにかく投稿数を増やす」だけでは、必ずしもリーチ拡大につながるとは限りません。

企業アカウントの場合も、投稿数を増やすことだけを目的にするのではなく、1投稿ごとに異なる情報や価値を提供することが重要です。

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

X (Twitter) で投稿をおすすめに表示させるための5つの対策

以下の画像をクリックで、企業が運用時に注力すべきこと・すべきでないこと、また2026年8月の X (Twitter) 最新アルゴリズムの詳細が分かる資料をダウンロードいただけますのでぜひこの機会にダウンロードしてください。

① ユーザーが「返信」したくなる投稿をつくる

返信などのユーザー行動を生み出すには、ユーザーが自分の意見を伝えたくなるテーマを設定することが効果的です。

例えば、以下のような方法が挙げられます。

単純に「コメントしてください」と呼びかけるだけではなく、ユーザーが返信する理由を用意することが重要です。
例えば、「あなたはA派？B派？」「実際に使ったことがある人は？」など、具体的に回答しやすい形式にすると、ユーザーが参加しやすくなります。

② 「シェアしたくなる」情報を提供する

2026年8月時点での最新 X (Twitter) アルゴリズムでは、シェアやリンクコピーなどもユーザー行動として評価されています。

そのため、以下のように「誰かに共有したい」と思える情報を提供することが重要です。

特に企業アカウントでは、自社の商品・サービスの宣伝だけに偏らず、ターゲットユーザーにとって役立つ情報を発信することが、継続的なエンゲージメントにつながります。

③ 投稿頻度よりも“質”を優先する

X (Twitter) の最新アルゴリズムでは、単純に投稿数を増やせばおすすめに表示されやすくなるわけではありません。

さらに、2026年8月に公開された最新のコードでは、同じ投稿者の投稿が集中しないようにする「Author Diversity」の仕組みも確認できます。

そのため企業アカウントでは、投稿数を増やすことだけを目的にせず、ターゲットユーザーが興味を持ち、実際に反応したくなる投稿を作ることが重要です。

④ 相互フォローを築き、投稿テーマを明確にする

2026年8月に公開された最新のアルゴリズムでは、相互フォローしているユーザーからのオリジナル投稿に対して返信をすると、「5.0」に「15.0」加算され、「20.0」となります。

つまり、相互フォロー関係にあるユーザーとのコミュニケーションが、ランキング上でより強く評価される仕組みとなります。

そのため、企業アカウントでは一方的にフォロワーを増やすだけでなく、自社と関連性の高いユーザーとの関係性を築くことが重要です。

その上で、投稿テーマを明確にすることもポイントです。
X (Twitter) はユーザーの興味関心と投稿内容の関連性をもとに、表示する投稿を判断します。

例えば以下のように商品に関連するテーマを複数設定し、継続的に発信します。

ここで重要なのは、商品情報だけを一方的に発信するのではなく、「その商品に興味を持つユーザーが何を知りたいか」を起点に投稿を設計することです。

例えば、「新商品を発売しました」という投稿だけでなく、「夏の崩れにくいメイク方法」「肌悩み別のおすすめアイテム」など、ターゲットユーザーが日常的に興味を持つ情報を発信することで、商品との接点を自然に増やすことができます。

⑤ 10秒より長い動画の投稿をする

ここで注意したいのは、「10秒を超えれば必ずランキングで加点される」という意味ではないという点です。

MinVideoDurationMs = 10,000 は、加点条件ではなく、動画の最低再生時間を定義するパラメータです。
そのため、10秒以上の動画が必ずランキング上で高く評価されることを意味するものではありません。

一方で、ランキングモデルでは video_watch_time（動画視聴時間） も評価対象として扱われています。そのため企業の動画投稿では、単に10秒以上の動画を制作するのではなく、ユーザーが10秒以上視聴したくなるような内容・構成を意識することが重要と考えられます。

出典：GitHub「x-algorithm」2026.8.14

X (Twitter) アルゴリズム対策でよくある誤解

「いいね1件＝○点」ではない

公開されたコードには「いいね：0.5」などの重みが設定されています。しかし、これは「いいね1件につき0.5点が加算される」という意味ではありません。

X (Twitter) では、Phoenixがユーザーの行動を予測し、その予測値に重みを掛けてスコアリングします。

そのため、公開された重みをそのままエンゲージメントの点数として考えるのは誤りです。

「通報1件でいいね○件分が消える」は正しくない

同様に、「通報の重みが大きいから、通報1件で大量のいいねが相殺される」と考えるのも適切ではありません。
ネガティブな行動にも重みが設定されていますが、あくまで予測されたユーザー行動に対して適用されるものです。

そのため、「通報1件＝いいね○件分」のように単純換算することはできません。

フォロワー数が多ければ必ず拡散されるわけではない

X (Twitter) のおすすめでは、フォロー外の投稿も推薦されます。そのため、フォロワー数が多いことだけで投稿が広く拡散されるわけではありません。

重要なのは、その投稿がユーザーの興味関心に合っているか、どのような行動につながる可能性があるかです。

投稿数を増やせばリーチも増えるわけではない

「毎日たくさん投稿すれば、より多くのユーザーに届く」と考えるのも注意が必要です。X (Twitter) にはAuthor Diversityの仕組みがあり、同じ投稿者の投稿が集中して表示されすぎないよう調整されています。

そのため、投稿数だけを増やすのではなく、ユーザーにとって価値のある投稿を継続的に発信することが重要です。

X (Twitter) のアルゴリズムを踏まえた施策ならシャトルロックジャパン

オーガニック投稿だけではなく、X (Twitter) でキャンペーンを実施する場合も、アルゴリズムを踏まえて「どのようなユーザー行動を生み出すか」を設計することが重要です。

フォロー＆リポスト、リプライ、引用ポストなど、目的に合わせたキャンペーン設計によって、認知拡大やユーザーとのコミュニケーションを促進できます。

シャトルロックジャパン株式会社は、X (Twitter) の広告認定代理店であり公式パートナーで、過去7,000件以上のキャンペーン支援実績があります。

最新情報やトレンドを踏まえたキャンペーンのご提案を通じて、フォロワー獲得にとどまらない「アカウント価値を高めるSNSマーケティング」を実現します。

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