El algoritmo de X no otorga a cada publicación una puntuación universal. Para cada espectador, el sistema For You encuentra publicaciones candidatas, predice cómo podría responder esa persona y clasifica las publicaciones elegibles utilizando esas predicciones y otras reglas.
En octubre de 2026, X anunció dos cambios: su modelo de clasificación mejoró en la predicción del tiempo pasado en una publicación, y su modelo de recuperación fue entrenado para mostrar publicaciones que la gente lee hasta el final. ¿La oportunidad práctica? Crear publicaciones que valga la pena leer y que sean fáciles de compartir. El código fuente no promete un aumento de alcance para ningún formato en particular. Fuente: repositorio del algoritmo de X.
A principios de este año, publiqué 7 estrategias de crecimiento para el nuevo algoritmo de X. Desde entonces, X ha abierto más código. Algunas de mis conclusiones anteriores necesitan corrección: traté los pesos estimados como si explicaran las cifras reales de interacción y sugerí que no había reglas manuales. El código público ahora muestra pesos y filtros explícitos. Un bloqueo no puede convertirse en un número fijo de "me gusta" perdidos.
Esto es lo que nos dice realmente el código más nuevo —y lo que puedes probar como creador.
¿Cómo funciona el algoritmo de X For You?
Piénsalo como cuatro pasos:
- Encontrar candidatos. Thunder suministra publicaciones recientes de las cuentas que sigues. La recuperación de Phoenix y SimClusters ayudan a encontrar publicaciones fuera de tu red. Una fuente de publicaciones populares también añade candidatos.
- Filtrar. El sistema puede eliminar duplicados, publicaciones que ya has visto o contenido afectado por bloqueos y silenciamientos.
- Clasificar. Phoenix predice posibles acciones para un espectador y una publicación específicos, incluyendo "me gusta", respuestas, compartidos y comentarios negativos. Una etapa de puntuación combina las predicciones con los pesos configurados.
- Selecciona y verifica la visibilidad. Los ajustes adicionales y la selección de diversidad dan forma al feed. Un sistema de visibilidad independiente puede permitir una publicación, colocarla detrás de una advertencia o descartarla para un espectador.
Esta es una descripción simplificada del flujo público de Para ti. La búsqueda, las respuestas, los perfiles y otras superficies tienen su propio comportamiento. Fuente: descripción general del repositorio.
¿Qué cambió en el algoritmo de X en octubre de 2026?
El 8 de octubre, X dijo que el ranking de Phoenix había mejorado en la estimación de cuánto tiempo pasará un espectador en una publicación. El 13 de octubre, dijo que la recuperación de Phoenix también fue entrenada para mostrar publicaciones que la gente lee hasta el final. El 26 de octubre, X eliminó su filtro de las elecciones de Brasil 2026 de Para ti. Fuente: notas de actualización oficiales.
La distinción es importante. La recuperación decide qué publicaciones entran en el grupo de candidatos; el ranking ayuda a ordenarlas. Una mejor predicción de tiempo y un objetivo de entrenamiento de recuperación adicional no son prueba de que las publicaciones más largas siempre ganen.
Una publicación corta puede entregar su valor en segundos. Una larga puede desperdiciar dos minutos. Ajusta la longitud al contenido.
Pesos del algoritmo de X: ¿qué significan realmente?
El archivo de parámetros públicos mostró estos valores predeterminados cuando se verificó el 29 de octubre:
| Acción predicha | Peso predeterminado |
|---|---|
| Compartir mediante copiar enlace | 20 |
| Responder, citar o compartir vía DM | 5 cada uno |
| Seguir al autor | 4 |
| Compartir / repostear / me gusta | 2 / 1 / 0.66 |
| Clic en publicación / abrir enlace | 0.3 / 0.2 |
| No me interesa / bloquear / silenciar / denunciar | −52.272 / −31.2 / −58.8 / −234 |
Estos números multiplican las probabilidades predichas para un espectador en particular, no los recuentos en tu publicación. X también utiliza valores continuos predichos para algunas señales de tiempo. Los valores son configurables y los experimentos pueden variar; los valores predeterminados públicos están sincronizados con los ajustes de producción principales según X, no necesariamente con los ajustes de cada usuario.
Considera un ejemplo simplificado. Una probabilidad predicha del 10% de un "me gusta" multiplicada por 0.66 aporta 0.066. Una probabilidad predicha del 0.2% de copiar el enlace multiplicada por 20 aporta 0.04. En ese ejemplo, el peso mayor produce una contribución menor.
Así que no: un enlace copiado no vale automáticamente 30 "me gusta", y una denuncia no cancela un número fijo de "me gusta". El alto peso de "copiar enlace" es interesante, pero no es motivo para convertir cada publicación en una solicitud de compartir.
7 formas prácticas de mejorar tu contenido para X
1. Haz que la publicación sea comprensible para alguien que no te conoce
Un extraño que vea tu publicación no tiene contexto sobre tus últimas cinco publicaciones. Nombra el tema y explica por qué es importante.
Débil: “Esto lo cambia todo”.
Mejor: “X ahora entrena la recuperación para encontrar publicaciones que la gente termina de leer. Esto es lo que podría significar para un creador de Web3”.
Cuando compartas un gráfico o captura de pantalla, señala el número o detalla el punto que el lector debe notar. Eso ayuda a una persona a entender la conclusión; no es un truco garantizado de clasificación del modelo.
2. Crea algo que una persona enviaría a un amigo
Pregúntate: ¿quién se beneficiaría de recibir esta publicación?
Una lista de verificación útil, una comparación de dos herramientas o una explicación clara de una actualización de protocolo le dan a alguien una razón para compartirlo. Para Web3, una publicación que explique los riesgos y enlace al anuncio original puede ser más útil que repetir "noticias enormes".
No confundas esa idea editorial con la prueba de que cada acción de copiar enlace genera más distribución.
3. Entrega la recompensa que promete tu apertura
Los cambios de octubre hacen que valga la pena probar la atención y la finalización. Comienza con una pregunta clara, muestra la evidencia y llega a la respuesta. Elimina la configuración repetitiva.
Por ejemplo, en lugar de un hilo de 15 publicaciones que enumere cada detalle de una actualización, intenta un desglose de cinco puntos: qué cambió, a quién afecta, qué sigue siendo incierto, dónde verificarlo y qué hacer a continuación. Si el tema necesita más profundidad, dale el espacio que requiere.
4. Construye conversaciones reales
La configuración de puntuación pública incluye un peso adicional de respuesta para las publicaciones originales elegibles de seguidores mutuos. Eso afecta la predicción del modelo de que un mutuo en particular responderá; no es un multiplicador en las respuestas que ya tienes. El historial de despliegue de X también muestra que esta configuración ha cambiado y ha sido probada.
Una respuesta práctica: habla con personas en tu campo, responde cuando tengas algo que añadir y haz preguntas que realmente quieras que respondan. Los seguimientos masivos o las respuestas genéricas de "gran publicación" no son trucos de crecimiento probados.
5. Dale un lugar a las publicaciones originales en tu mezcla
El flujo público de Para ti describe un filtro que puede excluir respuestas y reposts de personas a las que un espectador no sigue. Eso se aplica a esta ruta de recomendación, no a cada lugar donde aparece una respuesta. Las respuestas aún pueden descubrirse en las conversaciones.
Intenta convertir una respuesta útil que escribiste en una publicación independiente con contexto y una fuente. Sigue respondiendo donde la conversación sea valiosa.
6. No confundas la frecuencia de publicación con una penalización severa
El sistema incluye un ajuste de diversidad de autor para múltiples candidatos del mismo autor en el feed de un espectador. Eso no establece un límite diario de publicaciones ni una regla de esperar exactamente dos horas entre publicaciones.
Si publicas varias publicaciones similares en un periodo corto de tiempo, comprueba si llegan a las personas que deseas. Compara los resultados antes de cambiar tu programación.
7. Comprueba la confianza y la visibilidad antes de culpar a un shadowban
El modelo de clasificación predice la retroalimentación negativa, y las reglas de visibilidad independientes pueden restringir el contenido en algunos contextos. Las bajas impresiones por sí solas no te indican qué mecanismo, si hubo alguno, estuvo involucrado.
Si está disponible para tu cuenta, comprueba Under the Hood, la herramienta de informes piloto de X para etiquetas que afectan la visibilidad. Sus informes están agregados y la disponibilidad puede variar. Luego, revisa la publicación en sí: ¿está respaldada la afirmación? ¿Se explica el enlace? ¿Podría el inicio resultar engañoso? Para las publicaciones de Web3, separa claramente el análisis de la promoción y divulga las asociaciones.
¿Ayuda el algoritmo de X a las cuentas pequeñas?
El código público incluye un mecanismo de arranque en frío (cold-start) para algunas publicaciones originales de cuentas más pequeñas. Los valores predeterminados verificados incluyen un umbral de autor de 50,000 seguidores, menos de 200 impresiones en el Inicio y una antigüedad de la publicación inferior a dos horas, junto con otras condiciones y configuraciones. Selecciona un candidato elegible dentro de una solicitud de feed; no promete un impulso para cada publicación que cumpla los requisitos. Fuente: cold-start scorer y parámetros.
Para un creador pequeño, la lección útil es crear publicaciones originales que den a un nuevo lector suficiente contexto para interesarse. Mide el resultado en lugar de asumir que se aplicó el impulso.
¿Dejan las publicaciones de tener alcance después de 48 horas?
El flujo de trabajo público de "Para ti" describe un filtro de antigüedad para publicaciones de más de 48 horas. Esa es una limitación de esta ruta, no una fecha de expiración en toda la plataforma. Una publicación aún puede existir en tu perfil, en la búsqueda o en una conversación. Fuente: documentación oficial de filtrado.
Un experimento de 14 días que puedes realizar
Elige una audiencia y dos formatos repetibles. Por ejemplo: una breve explicación de noticias de Web3 y una lista de verificación práctica. Publica múltiples ejemplos de cada uno, cubriendo los mismos temas o temas estrechamente relacionados donde sea posible. Registra los resultados en el mismo intervalo después de la publicación, por ejemplo, 48 horas.
Registra la fecha, el formato, el tema, las impresiones, las veces compartidas, las respuestas sustanciales, las visitas al perfil y los seguidores de cada publicación cuando esos números estén disponibles. Compara la mediana por publicación y las veces compartidas o seguidores por cada 1,000 impresiones. Observa las diferencias en el tema y el momento: esta es una prueba de observación, no una prueba de que el formato causó el resultado.
Si X no te muestra los recuentos de copiado de enlaces, la finalización o el tiempo de permanencia, márcalos como no disponibles. Un "me gusta" o una respuesta no es una medición directa del tiempo de lectura.
Para una guía histórica más amplia, consulta 73 Reglas Prácticas para Creadores de Web3. Algunas recomendaciones allí preceden a los pesos recién revelados y deben leerse junto con esta actualización.
Preguntas frecuentes
¿Premia X las publicaciones largas?
Las actualizaciones de octubre se refieren a la predicción de tiempo y al entrenamiento de recuperación para las publicaciones leídas por completo. No establecen que las publicaciones largas siempre superen a las cortas. Dale al tema la longitud que necesita.
¿Es copiar un enlace la señal más importante del algoritmo de X?
Tiene un peso predeterminado publicado alto, pero la contribución real depende de la probabilidad predicha para un espectador y del resto del sistema. El código no establece una acción universalmente más importante.
¿Los enlaces externos perjudican el alcance?
La configuración verificada tiene un peso positivo para la apertura de enlaces. Eso por sí solo no prueba que los enlaces aumenten o reduzcan el alcance general: otras predicciones, filtros y el comportamiento del espectador importan. Prueba los enlaces útiles con contexto.
¿Puedo calcular cuántos "me gusta" cancelan un reporte?
No. Los pesos publicados se aplican a las predicciones, no a los recuentos brutos. X advierte explícitamente contra ese cálculo.
¿Es público todo el algoritmo de X?
No. El repositorio describe el flujo de "Para ti" y dice que algunos prompts y reglas contra el abuso se mantienen en reserva. La configuración también puede variar según el experimento.
Fuentes: Repositorio oficial del algoritmo de X, parámetros de puntuación, historial del experimento de seguimiento mutuo, Under the Hood. Verificado el 29 de octubre de 2026. Este análisis utilizó asistencia de IA y fue verificado frente a la documentación pública; la rama pública main puede cambiar.