X運用というと、

「いいねを増やす」
「インプレッションを伸ばす」
「フォロワーを増やす」

といった数字を追いがちです。

しかし、2026年8月に公開・更新されたXの「For You」推薦アルゴリズムを見ると、すべてのエンゲージメントが同じものとして評価されているわけではありません。

Phoenixは、ユーザーが投稿を見たあとに、

• いいねするか

• 返信するか

• リポストするか

• 引用するか

• DMで共有するか

• リンクをコピーするか

• 投稿者をフォローするか

• 投稿をクリックするか

• プロフィールを見るか

• ミュート・ブロック・通報するか

といった複数の行動を予測し、それぞれをランキングに利用しています。

つまり、これから企業がX運用を見るときに重要なのは、

「どれだけ反応されたか」だけではありません。

「投稿を見たユーザーが、その後どんな行動を起こしたか」

まで見る必要があります。

この記事では、2026年8月時点で公開されているXの推薦システム「Phoenix」の仕組みを整理し、企業のX運用へどう落とし込むべきかを解説します。

この記事の要点

• Phoenixは、ユーザーが投稿に対して起こす複数の行動を予測してランキングする

• いいね、返信、引用、共有、フォローなどは別々のシグナルとして扱われる

• 行動ごとにランキング上の重みが異なる

• ただし「1通報＝○いいね分」のような単純換算はできない

• ミュート、ブロック、通報などのネガティブ行動も予測対象

• X運用では「エンゲージメント率」だけでなく、どんな次行動を生んだかを見る必要がある

• 企業アカウントでは「投稿単体」ではなく、投稿→プロフィール→フォローまで一貫して設計することが重要

Xのアルゴリズム「Phoenix」とは？

Phoenixとは、Xの「For You（おすすめ）」フィードで使用されている推薦システムです。

Xが2026年に公開したコードでは、Phoenixは大きく、

Retrieval（候補抽出）

と

Ranking（順位付け）

の2段階で動きます。

まず膨大な投稿の中から、そのユーザーに関連しそうな投稿を候補として抽出します。

その後、ランキングモデルが、

このユーザーは、この投稿に対してどんな行動を起こしそうか

を予測し、投稿を順位付けします。

重要なのは、単純に、

「いいねされそうか」

だけを見ているわけではないことです。

複数種類の行動を同時に予測しています。

Phoenixはどんなユーザー行動を見ている？

2026年8月時点でXが公開しているコードでは、Phoenixのランキング対象となる行動は大きく5種類に整理できます。

ここから分かるのは、

Xにとって「エンゲージメント」という言葉だけでは粗すぎる

ということです。

たとえば、

「いいね」

と、

「引用して自分の意見を投稿する」

と、

「DMで同僚へ送る」

と、

「投稿者をフォローする」

は、すべて別の行動としてモデルに入力されています。

企業側も同じように、反応を分解して考える必要があります。

Xはエンゲージメントをどうランキングに使っている？

公開コード上では、Phoenixがそれぞれの行動について、

そのユーザーがその行動を起こす確率

を予測します。

その後、行動ごとに設定された重みを掛け合わせ、ランキングスコアへ統合します。

概念的には、

投稿スコア
＝ 各行動が起きる予測確率 × 各行動の重みの合計

です。

つまり、

「100いいね付いた投稿だから強い」

という単純な仕組みではありません。

その投稿をそのユーザーへ表示したときに、どんな行動が起こりそうか

をユーザーごとに予測しています。

「1回の通報は○いいね分」という理解は間違い

ここは非常に重要です。

Xは2026年8月14日のアルゴリズム更新で、行動の「重み」について明確な注意書きを追加しました。

ネット上では、

「通報1件はいいね468件分のマイナス」

のように、公開された重みを生のエンゲージメント件数へ当てはめる解説があります。

しかしX自身が、

その解釈は正しくない

と説明しています。

重みが掛かる対象は、

「実際に発生したいいね数」

ではなく、

そのユーザーがその行動を起こす予測確率

だからです。

そのため、

1ブロックされたから○いいねが帳消しになる

という計算はできません。

ただし、

ポジティブな行動とネガティブな行動が別々のシグナルとしてランキングへ組み込まれている

こと自体は重要です。

企業のX運用でも、

「反応数が多いか」

だけでなく、

どんな種類の反応を生んでいるか

を見る必要があります。

「いいねが多い＝強い投稿」とは限らない

ここが企業のX運用で非常に重要なポイントです。

たとえば、4つの投稿があったとします。

投稿A

「分かる」

と思って、いいねして終わる。

投稿B

「これ、同僚にも見せたい」

と思ってDMで共有する。

投稿C

「自分は少し違う意見だ」

と思って引用投稿する。

投稿D

「この人の情報を今後も見たい」

と思ってプロフィールを開き、フォローする。

すべてユーザー1人から生まれた反応ですが、

投稿によって生まれた行動はまったく違います。

だから、

「500いいねでした」

「エンゲージメント率が5％でした」

だけでは、投稿の価値を十分に説明できません。

企業アカウントでは、

その投稿が何の行動を生むための投稿だったのか

まで決めておく必要があります。

企業のX運用は「行動KPI」で考える

では、実際のX運用では何を見るべきでしょうか。

私は、投稿を大きく4種類に分けて考えるのが分かりやすいと思っています。

つまり、

すべての投稿で「いいね」を最大化する必要はありません。

投稿ごとに、

この投稿では、どの行動を生みたいのか

を先に決めます。

これがPhoenix公開後のX運用を考えるうえで重要な視点です。

では、どんな投稿を作るべきなのか？

企業のX運用に落とし込むと、大きく4つあります。

1｜「役立つ」から「誰かに渡したくなる」へ

Xでは、

• リポスト

• 引用

• DM共有

• リンクコピー共有

など、コンテンツを他者へ渡す行動が複数存在します。

だから、

「役に立つ情報」

だけで終わらせず、

「誰かに教えたくなる情報」

まで設計します。

例えば、

AIツールおすすめ10選

は、自分だけで消費して終わる可能性があります。

一方、

マーケターの仕事を50工程に分解して、AIで代替できるものを整理した

なら、

「マーケチームにも見せたい」

「上司に共有したい」

「自分の意見もつけて引用したい」

という行動が起こる可能性があります。

情報量を増やすだけではありません。

「この情報は誰と共有されるのか？」

まで考えることが重要です。

2｜「正解」を書き切らず、意見を足せる余白を作る

Phoenixでは返信や引用も別の予測行動として扱われています。

そこで重要になるのが、

読んだ人が自分の経験や意見を追加できる投稿

です。

ただし、

「皆さんはどう思いますか？」

と最後に付ければいいわけではありません。

例えば、

AIを導入すれば、SNS運用は楽になる。

より、

AIを導入して投稿作成は速くなった。でも運用が楽にならない企業が多い。原因は「作る工程」しかAI化していないからだ。

の方が、

「うちもそう」

「逆に分析からAI化した」

「この工程は人間が残ると思う」

など、自分の経験を足しやすくなります。

投稿そのものに議論できる論点を置く。

これが会話を生む設計です。

3｜投稿からプロフィールへ興味を移す

Phoenixでは、プロフィールクリックや投稿者のフォローも予測対象に含まれています。

つまり、投稿を読んでもらうことだけでなく、

投稿者そのものへ興味を持ってもらう

ことも重要です。

企業アカウントなら、

投稿テーマ
↓
プロフィール
↓
固定投稿
↓
過去投稿
↓
次の投稿

まで一つの体験として考えます。

例えば、

AIについて投稿しているのに、

プロフィールでは何の会社なのか分からない。

過去投稿を見ると採用、社内イベント、商品告知がバラバラ。

これでは、せっかく投稿からプロフィールへ移動しても、

「このアカウントをフォローする理由」

がありません。

投稿単体のバズではなく、

「このテーマなら、このアカウントを見ておきたい」

というポジションを作ることが重要です。

4｜クリック後・視聴後まで考える

Phoenixが見ているのは、目に見えるいいねやリポストだけではありません。

公開情報では、

• 投稿クリック

• プロフィールクリック

• リンククリック

• 動画視聴

• 滞在時間

• アクティブ時間

なども扱われています。

つまり、

投稿を開いたあとに、ユーザーがそのコンテンツへ時間を使うか

も無視できません。

これは企業の投稿制作にも重要な示唆があります。

強いフックだけを作ってクリックさせても、

中身が期待外れなら意味がありません。

タイトル。

冒頭。

本文。

図解。

動画。

CTA。

これらを一つの体験として設計する必要があります。

「煽ればエンゲージメントが取れる」は危険

Phoenixでは、

• 興味なし

• ミュート

• ブロック

• 通報

といったネガティブな行動もランキングモデルの対象になっています。

さらにXでは、ランキングとは別にVisibility Filteringが存在し、投稿やアカウントの状態によっては表示自体を制限する仕組みも公開されています。

ここから考えると、

「とにかく反応さえ取ればいい」

という考え方は危険です。

たとえば、

• 過度に煽る

• わざと対立を作る

• 誤解を誘うタイトルを付ける

• 極端な主張だけで注目を取る

といった投稿は、一時的に返信や引用が増えるかもしれません。

しかし同時に、

ミュート。

ブロック。

興味なし。

通報。

を増やす可能性があります。

企業アカウントならなおさら、

反応量ではなく「反応の質」を見る

必要があります。

X運用で「エンゲージメント率」だけを見るのをやめる

従来のSNSレポートでは、

インプレッション
↓
いいね
↓
返信
↓
リポスト
↓
エンゲージメント率

という形でまとめるケースが多くあります。

もちろん、これらも重要です。

しかしPhoenixの仕組みを見ると、

「エンゲージメント」という一つの箱にまとめるには、ユーザー行動が多すぎる

ことが分かります。

今後は、

量

どれだけ見られたか。

深さ

どこまでコンテンツに触れたか。

拡散

他者へ渡されたか。

会話

返信・引用につながったか。

関係

プロフィール・フォローにつながったか。

拒否

ミュート・ブロック等につながっていないか。

というように分解して見る方が、改善につながります。

「投稿の目的」と「見るKPI」を揃える

たとえば採用目的の企業アカウントなら、

「社員紹介投稿で1,000いいね」

より、

採用ターゲットからプロフィールを見られ、その後フォローされた

方が重要かもしれません。

BtoB企業なら、

「50,000インプレッション」

より、

同じ業界の人に引用され、議論が生まれた

方が価値が高い場合があります。

メディアなら、

「300いいね」

より、

リンククリックや共有

の方が重要です。

つまり、投稿を評価するときは、

何人が反応したか？

の前に、

何の行動を生むための投稿だったか？

を決めます。

X運用を「投稿単位」から「ユーザージャーニー」で考える

今回のPhoenix公開から、企業が最も取り入れたい考え方はここだと思います。

X運用を、

投稿 → エンゲージメント

だけで考えない。

例えば、

投稿を見る
↓
続きを読む
↓
プロフィールを見る
↓
過去投稿を見る
↓
フォローする
↓
次回投稿にも反応する
↓
Webサイトへ移動する
↓
問い合わせる

というユーザー行動があります。

企業側から見ると、Xは投稿を配信する場所ですが、

ユーザー側から見ると、

一連の行動体験

です。

だからX運用でも、

投稿単位のCTRやいいね率だけではなく、

次の行動へどれだけ進んだか

を見る必要があります。

これから企業のX運用で見るべき5つの指標

実務では、私は次の5つに整理します。

1｜Attention

まず見てもらえたか。

• インプレッション

• 投稿クリック

• 動画視聴

• 滞在

2｜Reaction

反応されたか。

• いいね

• 返信

3｜Spread

人へ渡されたか。

• リポスト

• 引用

• DM共有

• リンクコピー

4｜Relationship

アカウントへの関心が深まったか。

• プロフィール閲覧

• フォロー

5｜Negative

拒否反応を生んでいないか。

• 興味なし

• ミュート

• ブロック

• 通報

この5段階で見ると、

「インプレッションは高いがSpreadが弱い」

「Reactionは少ないがRelationshipが強い」

といった投稿ごとの役割が見えやすくなります。

単純なエンゲージメント率より、次の改善につながります。

Phoenix公開から考える、企業X運用の3つの変更点

結論として、企業のX運用は次の3点を変えるべきです。

変更1　「いいねされる投稿」から「次行動を生む投稿」へ

変更2　「エンゲージメント率」から「行動別KPI」へ

変更3　「投稿単体」から「アカウント全体の導線設計」へ

Phoenixのコードをそのまま攻略しようとする必要はありません。

アルゴリズムは今後も変わります。

重要なのは、

X自身が、ユーザー行動を一種類ではなく複数の行動として捉えている

という事実です。

企業側も、それと同じ解像度でユーザーを見る。

それだけでもSNS運用の設計は大きく変わります。

Roxでは「反応数」ではなく「行動」からSNSを分析する

Roxでは、SNSコンテンツを単純な再生数やいいね数だけでは評価しません。

重要なのは、

なぜその投稿で人が止まり、どこで興味を持ち、どんな行動につながったのか

を分解することだと考えています。

特にショート動画では、

冒頭
↓
構成
↓
演出
↓
視聴
↓
行動
↓
改善

まで分解します。

すると、

「この動画、なんとなく伸びた」

という状態から、

「この冒頭・構成・演出が、この行動につながった可能性がある」

という仮説へ変えられます。

SNS運用で重要なのは、一度バズることではありません。

伸びた理由を次の投稿でも使える状態にすることです。

SNS投稿・ショート動画を分析したい企業・代理店の方へ

Roxでは、SNS投稿やショート動画を、

企画・構成・演出・視聴行動・成果

まで分解し、改善につながる形で分析しています。

「再生数は出ているが成果につながらない」

「動画ごとの良し悪しを感覚で判断している」

「伸びた動画の共通点を次の制作に活かしたい」

という企業・代理店の方は、

「動画分析希望」

とお問い合わせください。

よくある質問

XのPhoenixとは何ですか？

Phoenixは、Xの「For You」フィードで候補投稿の抽出やランキングに使われている推薦システムです。ユーザーの行動履歴などから、各投稿に対してどのような行動を起こす可能性があるかを予測します。

Xでは「いいね」が多いほどおすすめされますか？

いいねはランキングに使われるシグナルの一つですが、それだけで決まるわけではありません。返信、リポスト、引用、共有、クリック、フォロー、視聴・滞在、ネガティブ行動など複数の予測値が利用されます。

DM共有や引用は、いいねより評価が高いのですか？

行動ごとに異なる重みが設定されています。ただし、公開されている重みを「DM共有1件＝いいね○件」のように実際の反応件数へ単純換算することはできません。重みはユーザーごとの行動予測確率に対して使われます。

ブロックや通報はXのおすすめ表示に影響しますか？

公開コードでは、ブロック、ミュート、通報、「興味なし」などがネガティブ行動としてランキング予測の対象になっています。またランキングとは別にVisibility Filteringも存在します。

企業のX運用では何をKPIにすべきですか？

投稿目的によって異なります。認知なら閲覧・滞在、拡散なら共有・引用、コミュニティ形成なら返信、アカウント成長ならプロフィール閲覧やフォローなど、投稿ごとに生みたい行動を決めて評価する方が改善しやすくなります。

Xでバズるにはアルゴリズムを攻略すべきですか？

公開コードを利用した単純な「攻略法」だけに依存するのはおすすめできません。X自身が継続的な実験やパラメータ変更を行っているためです。ユーザーに価値を提供し、共有・会話・フォローなど自然な次行動を生むコンテンツを設計する方が長期的には重要です。

まとめ｜X運用は「何件反応されたか」から「何をされたか」へ

2026年8月に公開・更新されたPhoenixの仕組みを見ると、Xは投稿を単純な「いいね数」だけで評価しているわけではありません。

• いいね。

• 返信。

• 引用。

• リポスト。

• 共有。

• クリック。

• プロフィール閲覧。

• フォロー。

• 視聴。

そして、

• 興味なし。

• ミュート。

• ブロック。

• 通報。

こうした複数の行動を予測しながら、おすすめフィードを作っています。

企業側も、

「エンゲージメントが高かった」

だけで評価する時代から一段進む必要があります。

この投稿は、

誰を止めたのか。
何を読ませたのか。
誰に共有されたのか。
どんな会話を生んだのか。
プロフィールへ移動させたのか。
フォローにつながったのか。

を見る。

そして、

その投稿がユーザーの次の行動をどれだけ生み出したか

から次の企画を考える。

これが、Phoenixの公開内容から見える、これからのX運用の重要な考え方です。

出典・参考

• xAI / X「X For You Feed Algorithm」GitHub
  For Youフィード全体の候補抽出・ランキング・フィルタリングの概要。

• xAI / X「Phoenix: Recommendation System」GitHub
  PhoenixのRetrieval・Ranking構造や、ユーザー行動予測についての技術説明。

• xAI / X「Weighted Scorer」
  Phoenixが出した各行動スコアに重みを掛け、最終的なランキングスコアへ統合する処理。

• xAI / X「Home Mixer README」
  Phoenix Scorer → Weighted Scorer → Author Diversity Scorer → Selectionというランキング処理全体の流れを確認できます。

情報確認日：2026年8月15日