X 알고리즘의 가중치가 공개됐다 — 링크 복사 공유가 좋아요의 40배

지난주 X가 피드 알고리즘 작동 방식에 대한 새 정보를 공개했다. 시스템이 각 사용자에게 무엇을 보여줄지 결정하는 방식에 투명성을 더하려는 조치다. 플랫폼은 게시물 도달을 결정하는 다양한 긍정·부정 신호를 나열했고, 비즈니스인사이더 기자 트루먼 디커슨이 그 내용을 분석해 무엇을 게시하고 무엇을 게시하지 말아야 하는지 정리했다.

알고리즘의 기본 구조

X의 피닉스(Phoenix) 알고리즘은 과거 행동을 기반으로 각 사용자가 무엇에 반응할지를 예측해 게시물을 노출한다.

가중치 측면에서 피닉스는 공유(share)를 끌어내는 데 주로 초점이 맞춰져 있다. 팔로우와 좋아요는 X 사용자에게 인식되는 가치의 지표로서 비중이 낮아졌다.

긍정 신호의 가중치

X의 소스 코드에 따른 수치다.

• 게시물 URL 복사 공유: 약 20점 — 좋아요의 40배
• 답글, 인용, 내부 DM 공유: 각 약 5점
• 팔로우: 약 4점 — 좋아요의 8배
• 리포스트: 약 1점
• 좋아요: 0.5점 — 긍정 참여 지표 중 낮은 축

이 수치와 X의 다른 수학적 요소(사용자의 팔로우 관계, 최신성 등)를 조합해, 알고리즘은 사용자가 앱에 접속할 때마다 노출 가능한 각 게시물에 랭킹 숫자를 매긴다. 그 숫자가 피드 구성을 결정한다.

방향은 분명하다. X는 사용자가 게시물 링크를 복사해 다른 형식으로 재공유하는 행동을 장려하고 싶어 한다. 즉 X 게시물 도달을 최대화하는 가장 좋은 방법은 재공유에 최적화하는 것이다.

부정 신호의 가중치

피닉스는 사람들이 신고하거나, 뮤트하거나, '관심 없음' 버튼을 누를 것으로 예측되는 게시물에 패널티를 준다. 흥미로운 점은 이 행동들의 수치적 패널티가 차단(block)보다 훨씬 크다는 것이다.

• 신고: -234점
• 뮤트: -59점
• 관심 없음: -43점
• 차단: -31점

따라서 반응을 끌어내려고 분열적인 코멘트를 올리는 전략은 여전히 작동하지만 위험한 베팅이다. 사용자가 신고하거나 차단하기 시작하면 상당한 도달 패널티를 맞는다.

다만 중요한 단서가 있다. 알고리즘은 각 사용자에게 개인화돼 있다. 이 패널티는 해당 시청자에게만 적용되며 더 넓은 도달과 참여에는 반영되지 않는다. 신고와 차단은 부정 신호를 전달하긴 하지만, X는 다른 사용자에 대한 영향을 줄여 각 사용자별로 고립된 영향에 가깝게 만든 것으로 보인다.

마케터 관점의 시사점

이번 공개가 플랫폼의 접근 방식에 큰 변화를 드러낸 것은 아니다. 그러나 브랜드가 전략을 짤 때 참고할 지점은 있다.

첫째, 좋아요를 성과 지표에서 내려야 한다. 0.5점짜리 지표를 캠페인 KPI로 삼는 것은 알고리즘이 실제로 보상하는 행동과 어긋난다. 리포트에 좋아요 수를 그대로 두더라도, 최적화 대상은 공유여야 한다.

둘째, '링크를 복사하고 싶게 만드는 게시물'이 무엇인지 정의해야 한다. 20점짜리 행동은 앱 안에서 리트윗을 누르는 것이 아니라, 게시물 URL을 복사해 다른 곳으로 가져가는 행동이다. 카톡방이나 슬랙에 붙여넣을 만한 내용 — 구체적 수치, 유용한 목록, 논쟁의 근거가 되는 자료 — 이 그 조건에 가깝다. 감정적 반응만 유발하는 콘텐츠는 좋아요는 받아도 이 행동을 만들지 못한다.

셋째, 도발 전략의 손익이 바뀌었다. 신고 -234점은 어떤 긍정 신호로도 상쇄하기 어려운 수치다. 반응을 끌어내는 대가로 신고를 감수하는 접근은 브랜드 계정에서 특히 위험하다.

결국 이런 알고리즘 정보로 전략을 짤 때 브랜드의 주 초점은 오디언스 리서치여야 한다. 타깃 오디언스가 무엇에 반응하고 무엇을 자기 연결망과 공유할지를, 플랫폼 안팎 모두에서 이해하는 것이다.

한편 X의 투명성 조치가 이번이 처음은 아니다. X가 도달 제한 코드를 공개했다에서 다룬 것처럼 자기 게시물이 제한됐는지 확인하는 도구도 나왔다. 다만 이런 공개가 곧 플랫폼 가치의 회복을 의미하지는 않는다. X가 DM 작성 화면을 손봤다에서 짚었듯 제품 업데이트가 이어지고 있지만, 브랜드가 리소스를 배분할 때는 발표되는 기능보다 실제 오디언스의 행동 변화를 근거로 삼는 편이 안전하다.