いいねと返信を、アルゴリズムの点数に換算しない

「返信はいいね何個分ですか」と聞かれると、ひとつの数字で答えたくなります。でもXの公開コードにある係数を使って、実際に付いた返信といいねを足し算しても、投稿の点数は出せません。

Xの公式説明では、係数を掛ける相手は、読者がその行動をする確率や、滞在時間などの予測値だと説明されています。すでに集まった反応の件数に、そのまま掛けるものではない。読む人ごとに予測が違うので、同じ投稿でも評価の前提が変わります。

この話を知ると、レポートの読み方も少し変えたくなります。

返信が増えた投稿を見て「アルゴリズムに好まれたから成功」と書く前に、返信の中身を読む。質問が増えたのか、体験談が集まったのか、説明への不満が出たのか。同じ十件でも、次にやることは別です。

例えば、商品の投稿に「どこで買えますか」が集まったなら、販売先の情報が不足していた可能性がある。働く人の紹介に「私も同じ仕事です」と来たなら、仕事の場面が共感を呼んでいる。前者は案内を追加し、後者は別の担当者でも似た場面を紹介できるか考える。

いいね数だけで順位を付けると、こうした違いが消えてしまいます。数値は残しつつ、投稿の横に「誰が何を話したか」を短く書いておくと、企画会議で使いやすいです。

比べる相手を近づける

反応率を見るときも、キャンペーンの告知と日常の投稿を一列に並べるより、同じ目的の投稿を比べたい。抽選に参加するための反応と、内容を気に入って付けた反応は、読む理由が違います。

動画なら、再生された数に加えて、伝えたい場面まで見てもらえたかを確認する。リンク付きの投稿なら、押した後にどのページを読んだかも見る。まず目的に近い行動を選び、その前にどんな反応があったかをたどるほうが、改善案を出しやすくなります。

私は、投稿の評価をひとつの点数にまとめるより、「次も残したい反応」を決めておきたいです。採用の発信なら仕事への質問、地域の発信なら住んでいる人の具体的な声。そこが増えた投稿を読み返すと、数字の大小だけでは選べなかった案が残ります。