Le code public For You de X a changé le 5 novembre. Ses paramètres par défaut Home Mixer accordent désormais un coefficient plus élevé aux likes, partages et temps passé prédits, tandis que le coefficient pour les clics prédits a baissé. Le coefficient pour l'ouverture d'une vidéo est tombé à zéro.
Cela ressemble à un virage direct vers l'attention. Mais il y a un piège : ces chiffres ne sont pas des points attribués pour chaque like, partage ou seconde regardée. Ils pondèrent les prédictions sur la manière dont un spectateur particulier pourrait réagir à une publication spécifique. Ils représentent également des paramètres par défaut configurables, et non une garantie que chaque utilisateur voit la même configuration.
Voici ce qui a changé, comment le lire et ce que les créateurs peuvent réellement faire avec ces informations.
Les changements du 5 novembre
Nous avons comparé la capture du code du 5 novembre avec la version précédente. Sept paramètres par défaut de pondération du score Home Mixer ont changé :
Pour les mécanismes plus larges, consultez notre guide précédent X Algorithm 2026. Une capture ultérieure du 7 novembre montre toujours les mêmes paramètres par défaut pour les likes, partages, clics et ouvertures de vidéos. La comparaison ci-dessous isole le changement du 5 novembre.
| Signal dans le modèle de score | Avant | Après |
|---|---|---|
| Mention J’aime prédite | 0.66 | 0.708 |
| Temps continu passé prédit | 0.006 | 0.0075 |
| Clic prédit | 0.3 | 0.274 |
| Ouverture de vidéo prédite | 0.02 | 0 |
| Partage prédit | 2.0 | 2.118 |
| Temps passé après clic prédit | 0.4 | 0.385 |
| Sélection prédite de « Pas intéressé » | −52.272 | −53.07 |
Le coefficient de dwell continu a augmenté de 25 %. Cela ne signifie pas que les publications obtiennent 25 % de portée en plus, ni que chaque seconde supplémentaire a le même effet sur tous les spectateurs. D'autres prédictions, filtres et étapes de classement comptent également.
Le fait que le coefficient d'ouverture de vidéo atteigne zéro signifie que ce terme particulier contribue à zéro sous ce paramètre par défaut. Cela ne signifie pas que la vidéo n'a plus d'importance, ni que les autres prédictions liées à la vidéo et les comportements de visionnage ont cessé d'influencer les recommandations.
Le même commit a également activé par défaut EnableHomeExcursionScores. Son nom seul ne suffit pas à établir ce qu'un créateur doit faire ou à quel point la portée change.
Pourquoi vous ne pouvez pas calculer la portée d'une publication à partir des poids
X décrit ses poids de score comme des multiplicateurs sur les probabilités prédites ou les valeurs continues, et non sur les nombres d'actions bruts. Le modèle estime la probabilité qu'un spectateur spécifique agisse, ou le temps qu'il pourrait passer, et le système combine ces estimations avec des poids et d'autres ajustements. X explique la distinction dans son README.
Pour une illustration simplifiée, si un modèle estimait une probabilité de 10 % pour un like, multiplier 0.10 × 0.708 donne une contribution de 0.0708 pour ce terme. Ceci est une illustration, pas un score réel pour votre publication. Le système réel comporte d'autres termes et étapes.
Cette distinction exclut une affirmation courante : vous ne pouvez pas diviser le coefficient de signalement par le coefficient de like et conclure qu'un signalement annule un nombre fixe de likes. Il en va de même pour les affirmations selon lesquelles un lien copié vaut un nombre fixe de likes ou d'impressions.
De plus, X indique que les valeurs de configuration peuvent varier via des expériences. Son dépôt synchronise les valeurs par défaut avec les valeurs de production primaires, mais la capture instantanée publique ne peut pas vous donner la configuration exacte pour chaque spectateur ni exposer chaque partie du système de production. Source : notes de configuration et limitations de X.
Partages, réponses et retours négatifs : le contexte compte
Dans la capture instantanée du 5 novembre, les coefficients pour les réponses prédites, les citations et les partages par DM étaient chacun de 5 ; le partage prédit via un lien copié était de 20 ; et le suivi d'auteur prédit était de 4. Un boost de réponse de suivi bidirectionnel distinct était de 15. Le dernier est lié à une relation de suivi mutuel, et non à chaque interaction entre deux comptes. Source : paramètres de Home Mixer.
Ces chiffres n'établissent pas de raccourci. Demander aux gens de copier un lien, coordonner un engagement vide ou essayer de fabriquer une conversation n'est pas une méthode prouvée pour obtenir de la distribution. Créez quelque chose pour lequel un lecteur a une raison de le transmettre à une autre personne : une comparaison utile, une conclusion claire ou un avertissement avec des preuves.
Les retours négatifs apparaissent également dans la configuration publique : les coefficients de signalement et de mise en sourdine de l'auteur étaient respectivement de −234 et −58,8. Ils s'appliquent aux prédictions dans un système personnalisé. Ils ne sont pas une pénalité universelle que vous pouvez calculer à partir des compteurs visibles d'une publication.
Pourquoi les mises à jour d'octobre sont également importantes
Deux changements antérieurs rendent les chiffres de novembre plus intéressants :
- Le 8 octobre, X a déclaré que son modèle de classement Phoenix s'était amélioré pour prédire le temps qu'un spectateur passerait sur une publication.
- Le 13 octobre, X a déclaré que la récupération Phoenix était également entraînée pour mettre en avant les publications que les gens lisent jusqu'au bout. Source : notes de mise à jour de X.
La récupération et le classement effectuent des tâches différentes. La récupération trouve les publications potentielles pour le flux ; le classement aide à ordonner les candidats pour une personne particulière. Une publication doit être pertinente pour le lecteur avant que toute discussion sur son score de classement ne soit importante.
Cette direction soutient une hypothèse éditoriale sensée : rendre la récompense claire, puis donner au lecteur une raison de continuer à lire. Cela ne prouve pas que les publications plus longues gagnent. Une explication concise sous forme de graphique peut être plus utile qu'un thread étoffé.
Comment For You passe d'une publication à un flux
L'aperçu public de X décrit un système à plusieurs étapes :
- Récupérer les candidats. Thunder fournit les publications des comptes qu'une personne suit. La récupération Phoenix et SimClusters aident à trouver des publications en dehors de leur réseau.
- Filtrer les candidats. Les règles d'éligibilité, de sécurité et de visibilité peuvent supprimer ou limiter des publications dans différents contextes.
- Prédire et classer. Les modèles estiment les réponses possibles des spectateurs ; le score combine les prédictions avec des poids configurables.
- Façonner le flux. D'autres ajustements, incluant la diversité des auteurs, affectent la sélection finale.
Ceci est une vue simplifiée du pipeline public For You. Elle ne doit pas être appliquée automatiquement à Search, aux notifications, aux réponses ou à toute autre interface de X. Certaines règles et prompts ne sont pas publics. Source : dépôt X.
Ce que les créateurs Web3 peuvent tester
Le code vous indique ce que le système est conçu pour prendre en compte. Il ne vous dit pas quel format de publication fonctionnera pour votre audience. Utilisez-le pour générer des tests :
Rendez le sujet clair immédiatement. Si vous expliquez une mise à jour de protocole, dites aux lecteurs ce qui a changé et qui est concerné avant d'ajouter le contexte. La clarté aide les gens à décider si le post leur est destiné ; ce n'est pas un facteur de classement garanti.
Captez l'attention dès la ligne suivante. Donnez aux lecteurs une raison de continuer : les utilisateurs concernés, le compromis, un graphique ou un exemple spécifique. Évitez d'ajouter de la longueur uniquement pour augmenter le temps passé.
Créez quelque chose qui mérite d'être partagé. Un bref résumé d'une proposition de gouvernance ou d'un changement de sécurité peut être utile dans une discussion d'équipe. Testez si les lecteurs le partagent parce qu'il est utile, et non parce que vous leur avez dit qu'un lien copié avait plus de valeur.
Apportez de la substance aux conversations. Lorsque vous répondez à un fondateur ou à un chercheur, apportez un point de donnée, une question ancrée dans leur publication ou un contre-argument réfléchi. Les paramètres par défaut publics ne prouvent pas que chaque réponse courte ou chaque réponse assistée par IA reçoit une pénalité spécifique.
Comparez des publications similaires au fil du temps. Suivez la portée, les réponses significatives, les partages et toutes les métriques de lecture ou de vidéo disponibles. Comparez les sujets, formats et fenêtres d'audience similaires sur plusieurs publications. Le timing, l'actualité et la composition de l'audience peuvent encore expliquer les différences, alors traitez les résultats comme des observations plutôt que comme une preuve de causalité.
Si votre visibilité change de manière inattendue, l'outil Under the Hood de X est destiné à montrer des informations agrégées sur certaines étiquettes impactant la visibilité. Il ne peut pas révéler chaque raison pour laquelle une publication a obtenu des résultats différents.
Existe-t-il une barrière de distribution de deux heures ou de 200 vues ?
Les créateurs répètent souvent une règle selon laquelle une publication doit passer un test lors de ses deux premières heures ou de ses 200 premières vues avant que X n'étende sa distribution. Nous n'avons pas trouvé de seuil universel dans les sources primaires examinées pour cet article. L'engagement précoce peut être un retour utile, mais cette coupure spécifique ne doit pas être traitée comme un fait établi.
Il existe une source plus précise pour des chiffres similaires : le code public de X décrit un mécanisme de démarrage à froid (cold-start) configurable pour certaines publications originales provenant de petits comptes, avec des conditions incluant l'âge et les impressions sur Home. Il sélectionne un candidat éligible au sein d'une requête de flux ; ce n'est pas la preuve d'une barrière universelle de réussite ou d'échec. Notre guide précédent explique cette distinction.
La conclusion pratique
La mise à jour de novembre modifie plusieurs paramètres de score par défaut publiés, tandis que les notes d'octobre montrent des améliorations dans la récupération et la prédiction liées à l'attention. Aucune ne révèle une formule pour une portée garantie.
Pour les créateurs, la prochaine étape utile consiste à publier un travail clair et pertinent, à donner aux lecteurs une véritable raison de le terminer ou de le partager, et à comparer les résultats au fil du temps. Utilisez le code source pour poser de meilleures questions — pas pour transformer chaque interaction en un jeu de points.
Sources : commit du 5 novembre, paramètres précédents, paramètres mis à jour, répertoire X et notes de mise à jour.