X algoritması değişti: Elon Musk sözünü tuttu

X platformu, gönderi sıralamasını ve kullanıcı etkileşimlerini direkt etkileyen algoritma kaynak kodlarını kamuoyuyla paylaştı. Eski ismiyle Twitter olan X, akış akışını yöneten ve paylaşımların erişimini belirleyen algoritma kodlarını 2023 yılından sonra yine açık kaynak yaptı.

2023 yılında Elon Musk’ın platformu devralmasının akabinde şeffaflık vaadiyle algoritma ayrıntıları birinci sefer duyurdu. Lakin o açıklamalar yetersiz bulunmuş, uzmanlar kodların işleyiş mantığına dair kâfi bilgi sunulmadığını belirtti. Ortadan geçen müddette algoritmada pek çok değişiklik yapıldığı varsayım edilse de bunlar kamuyla paylaşılmadı.

Geçtiğimiz hafta Elon Musk, daha evvel verdiği taahhüdü yerine getirerek algoritmayı tekrar açık kaynak haline getirdi. Musk, “Kullanıcılara hangi organik gönderilerin ve reklam içeriklerinin önerileceğini belirlemek için kullanılan tüm kodlar dahil olmak üzere yeni X algoritmasını 7 gün içinde açık kaynaklı hale getireceğiz” açıklamasını yaptı.

GitHub üzerinden yayımlanan güncelleme ile içerik teklif sisteminin anlaşılır bir özeti ve çalışma akışını gösteren diyagram paylaşıldı. Musk, bundan sonra her dört haftada bir algoritmadaki yenilikleri kamuoyuyla paylaşacağını da söz etti. Pekala GitHub’daki kodlara nazaran X’in teklif algoritması nasıl çalışıyor ve paylaşımların daha fazla etkileşim alması için hangi adımlar atılmalı?

Karmaşık yapıyı yönetim etmek üzere dört ana modülden oluşuyor…
Home Mixer: Tüm bileşenleri koordine eden ana katman; akışı en son haline getiren orkestra şefi pozisyonunda.
Thunder: Takip edilen hesaplardan gelen içerikleri (“In-Network”) anlık olarak işleyen yüksek süratli sistem.
Phoenix: Takip edilmeyen kaynaklardan (“Out-of-Network”) içerik öneren ve bunları puanlayan modül; xAI’ın Grok tabanlı Transformer modelini temel alıyor.
Candidate Pipeline: Aday içeriklerin toplanması, filtrelenmesi ve sıralanması için standart bir altyapı sağlıyor.

AKIŞ NASIL OLUŞTURULUYOR?

Kullanıcı uygulamayı açtığında algoritma sıralı adımlarla ilerliyor.
İlk etap aday içerik toplama: Sistem, takip edilen hesaplardan en aktüel ve ilgili paylaşımları (“ağ içi”) toplarken, takip edilmeyen lakin ilgi uyandırabilecek içerikleri de (“ağ dışı”) belirliyor.

Bu seçimde vektörel gömme (embedding) tekniği kullanılıyor; kullanıcının geçmiş beğenilerine misal içerikler geniş havuzdan çekiliyor.
Filtreleme devreye giriyor: Engellenen, sessize alınan, daha evvel görüntülenen, kullanıcının kendi paylaşımları ile şiddet, spam yahut hassas içerik etiketli gönderiler eleniyor.
En kritik evre puanlama: Grok takviyeli Phoenix modeli her paylaşım için mümkünlük kıymetleri üretiyor.

Model şu soruları pahalandırıyor:
Kullanıcı bu içeriği beğenir mi?
Yanıt verir mi?
Retweet eder mi?
Tıklar mı?
İçerikte ne kadar mühlet kalır (dwell time)?

X artık elle hazırlanmış kurallar yerine kullanıcının tüm etkileşim geçmişini tahlil eden derin öğrenme modellerine dayanıyor.

Algoritmanın tercih ettiği hareketler puanlama sonrası içerikler ağırlıklandırılıp sıralanıyor. Her etkileşim çeşidinin farklı katsayısı bulunuyor. Örneğin kolay bir beğeni düşük yükte kalırken, görüntünün tamamının izlenmesi çok daha yüksek puan getiriyor. Engelleme, sessize alma yahut “ilgimi çekmiyor” üzere negatif aksiyonlar ise puanı sert düşürüyor.

En yüksek toplam puana ulaşanlar akışın üst sıralarına yerleşiyor.“Weighted Scorer” düzeneğine nazaran en pahalı etkileşimler şöyle sıralanıyor:
Retweet: En güçlü sinyal; bir retweet beğeniden 20-30 kat daha fazla kıymet taşıyor.
Dwell time: Kullanıcının içerikte uzun mühlet kalması (özellikle 2 dakika üzeri) çok yüksek puan sağlıyor.

Yanıt: Güçlü tesir yaratıyor; bilhassa paylaşım sahibinin yanıt vermesi puanı katlıyor. Tek istikametli kısa karşılıklar ise daha az tesirli.
Beğeni: Orta seviyede; temel onay sinyali fakat viral olmak için tek başına yetersiz.
Profil ziyareti: Orta-düşük tartıda; takip ile sonuçlanırsa tesiri artıyor.

Negatif Tesirler ve Bilinmeyen UnsurlarSıralamada müspet sinyallerden evvel negatif faktörler devreye giriyor. Şikayet, engelleme yahut “ilgimi çekmiyor” bildirimleri yüzlerce beğeni puanını anında yok edebiliyor. Yaklaşık -369 puanlık şikayet cezası yahut takip bırakılması içeriğin yayılımını büyük ölçüde engelleyebiliyor.

Görüntülenmeyi maksimize etmek isteyen kullanıcıların retweet oranını ve okunma mühletini artırmaya odaklanması gerekiyor. Bu nedenle uzun metinler, dikkat alımlı görüntüler, kaliteli görseller metin odaklı kolay paylaşımlara nazaran daha avantajlı pozisyonda. Takipçilere soru sorarak karşılık teşvik etmek de tesirli bir prosedür olarak öne çıkıyor.