X (Twitter) Keşfet Algoritması: Etkileşim, Otorite ve İlgi Sinyalleri Nasıl Hesaplanıyor?

X Keşfet Algoritması Nasıl Çalışır? Temel Mimari ve Sıralama Mantığı

X’in Keşfet algoritması, platformdaki milyarlarca içeriği gerçek zamanlı olarak tarayan, hesaplayan ve kullanıcıların ilgi düzeyine göre sıralayan çok katmanlı bir makine öğrenimi sistemidir. Bu algoritmanın temel amacı, her kullanıcıya “platformda görmekten en çok hoşlanacağı içeriği” olabilecek en kısa sürede sunmaktır. Dolayısıyla sistem yalnızca gönderi etkileşimlerine bakmaz; kullanıcı davranışlarını, ilişki grafiğini, içerik türünü ve zaman faktörünü birlikte analiz eder.

Algoritmanın çalıştığı çekirdek mantık üç temel sütuna dayanır:

1. İçerik Kalite Skoru (Content Quality Score):Her gönderiye, sistemin içsel modelleri tarafından 0–100 arasında bir kalite puanı atanır. Bu puan; okunma süresi, görüntülenme kalitesi, izleyici tutma oranı, ilk 30 dakikadaki etkileşim yoğunluğu ve negatif geri bildirimlerin dengesi gibi bileşenlerden oluşur.

2. Kullanıcı İlgisi (Interest Mapping):X, her kullanıcı için ilgi alanları haritası oluşturur. Kullanıcının izlediği hesaplar, beğendiği içerikler, durduğu gönderiler, okuduğu flood’lar, etkileşim kurduğu topluluklar ve takip ettiği konular bu haritanın temelini oluşturur. Bir içerik, bu haritalardaki bir kategoriyle eşleştiği anda daha yüksek görünürlük şansı elde eder.

3. Ağ Bağlantıları ve Otorite (Graph Authority):Keşfet sekmesi özellikle sosyal grafik (social graph) üzerine kurulu çalışır. Bir gönderiyi gören, beğenen veya RT yapan kişilerin otorite puanı, içeriğin geniş kitlelere ulaşıp ulaşmayacağını belirleyen ana faktördür. Yani düşük etkileşimli hesaplar yerine otoritesi yüksek hesapların gönderiyle etkileşimi, görünürlüğü birkaç kat artırabilir.

Bu üç temel yapı taşına ek olarak, algoritma içerikleri şu aşamalardan geçirerek karar verir:

• Kümeleme Analizi: Benzer içerikler konuya göre gruplanır.

• Derin Öğrenme Modelleri: Her içerik yüzlerce davranış sinyali ile birlikte değerlendirilir.

• Tahmin Modeli: “Bu kullanıcı bu içeriği beğenir mi?” sorusuna olasılık puanı atanır.

• Sıralama Motoru: En yüksek puanlı içerikler kullanıcıya gösterilir.

Bu nedenle Keşfet’e çıkmak, yalnızca çok sayıda beğeni almakla ilgili değildir; doğru kullanıcılara doğru sinyalleri vermek gerekir.

X’in Ölçtüğü Etkileşim Sinyalleri: Beğeni, RT, Yanıt ve Görüntülenme Ağırlıkları

X’in Keşfet algoritmasında etkileşim sinyalleri birbirine eşit değildir. Her biri farklı ağırlığa sahiptir ve algoritma bu sinyalleri farklı kategorilerde değerlendirir. Bu sinyaller yalnızca sayısal olarak değil; kalite, hız ve bağlam üzerinden de analiz edilir.

1. Beğeni (Like) Sinyali

Beğeni, algoritma açısından en düşük ağırlıklı etkileşimdir ancak önemli bir pozitif sinyal olarak kabul edilir. X, yalnızca beğeni sayısına bakmaz; beğenen kişinin otoritesine ve içerikle ilişkisine bakar.

Algoritmanın dikkate aldığı beğeni faktörleri:

• Beğenen hesabın otorite puanı

• Beğeninin ne kadar hızlı geldiği

• Beğenen kişinin içerikle ilgili önceki davranışları

• Hesap-topluluk ilişkisi (follow graph uyumu)

2. Retweet (RT) Sinyali

RT, beğeniye göre 3–5 kat daha güçlü bir sinyaldir. Çünkü kullanıcı içeriği kendi kitlesiyle paylaşmış olur. Özellikle otoritesi yüksek bir hesap retweet yaptığında görünürlük çarpan etkisi yaratır.

Algoritma RT'yi şu durumlarda yüksek puanlar:

• RT’nin erken gelmesi

• Büyük kitleye sahip hesaplardan gelmesi

• RT yapan hesap ile gönderi sahibi arasında bağ olması

• RT sonrası gönderinin aldığı etkileşim zinciri

3. Yanıt (Reply) Sinyali

Yanıt, algoritmanın en güçlü pozitif sinyallerinden biridir. Çünkü kullanıcı yalnızca tüketmez, içerikle derin bir ilişki kurar. Yorumlar içerik kalitesi göstergesi olarak kabul edilir.

X, yanıtları değerlendirirken şunlara bakar:

• Yanıt uzunluğu

• Yanıtın anlamlı olup olmadığı (AI modelleri ile analiz edilir)

• Tartışmanın devam edip etmediği

• Yorum yapan hesapların çeşitliliği

• Negatif veya olumlu ton (sentiment analysis)

4. Görüntülenme (View) Sinyali

Görüntüleme artık en önemli metriklerden biridir çünkü X, “kitleye erişim” kavramını görünürlüğün ana göstergesi olarak kabul eder. Ancak görüntülenme tek başına güçlü değildir; görüntülenme + etkileşim oranı (engagement rate) asıl belirleyicidir.

X’in izlediği alt metrikler:

• Gönderinin izlenme süresi (dwell time)

• Kullanıcının gönderi üzerinde durma süresi

• Aynı kullanıcının gönderiyi tekrar görmesi

• Scroll-stop oranı yani “ekranda durdurma etkisi”

5. Görsel, Video ve Flood Etkileşim Sinyalleri

Algoritma farklı içerik türlerini farklı katsayılarla değerlendirir:

• Flood: Okunma süresi yüksekse en güçlü format

• Video: İzlenme süresi ve tamamlanma oranı kritik

• Görsel: Algoritmanın en hızlı okuduğu format

Video + flood kombinasyonu en yüksek algoritmik puanlardan birine sahiptir.

Otorite Skoru Nedir? Hesapların Güven ve Yetkinlik Puanı Nasıl Belirleniyor?

X’in görünürlük sisteminin merkezinde “Account Authority Score” adı verilen bir otorite puanı yer alır. Bu puan, her hesabın platformdaki güvenilirliğini, etkisini ve gerçek kullanıcı olup olmadığını anlamak için kullanılır. Keşfet algoritmasının en kritik katmanlarından biri olduğu için içeriklerinizin ne kadar kişiye ulaşacağı büyük ölçüde bu puana bağlıdır.

Otorite skoru, yalnızca takipçi sayısıyla belirlenmez. Aslında takipçi sayısı sistemde en düşük ağırlığa sahip bileşenlerden biridir. Asıl belirleyici olan, takipçi kalitesi ve hesap etkileşiminin doğallığıdır.

Algoritmanın değerlendirdiği 6 ana otorite bileşeni:

1. Takipçi Kalitesi

X, takipçilerinizi kategorilere ayırır:

• Aktif ve gerçek hesaplar

• Düşük aktiflik gösteren kullanıcılar

• Bot benzeri davranış sergileyen hesaplar

• Yeni açılmış ve henüz doğrulanmamış kullanıcılar

Hesabınızın toplam takipçi sayısı yüksek olsa bile düşük kaliteli takipçi oranınız fazlaysa, otorite puanınız düşer.

2. Etkileşim Doğallığı

X, etkileşimlerin organik olup olmadığını anlamak için davranış analitiği modelleri kullanır:

• Ani beğeni patlamaları

• Aynı kümeden gelen seri RT’ler

• Çok düşük takipçili hesaplardan yoğun yorum akışı

• Aşırı otomatikleşmiş etkileşim

Bu davranışlar tespit edildiğinde otorite puanı aşağı çekilir.

3. Hesap Yaşı ve Tutarlılık

Eski hesaplar, düzenli paylaşan kullanıcılar, topluluk kurallarına uyan profiller daha yüksek güven puanı alır.Yeni açılmış, az paylaşım yapan veya sık sık silinen içeriklere sahip hesaplar düşük otorite segmentine düşer.

4. İnterest Graph Uyumu

Takipçilerinizin ve etkileşim kurduğunuz kişilerin ilgi alanlarının sizin içeriklerinizle uyumu önemlidir.Örneğin: Mastiff köpekleri hakkında paylaşım yapan bir hesaba futbol topluluğundan gelen etkileşimler düşük değerli olarak işaretlenir.

5. İçerik Tutarlılığı

Algoritma; konu, tarz ve içerik formatında tutarlı hesapları daha yüksek puanla değerlendirir. “Her konuya atlayan” profiller zayıf kategorize edildiği için daha düşük görünürlük alır.

6. Güven Sinyalleri

• Topluluk kurallarını ihlal etmeme

• Raporlanma yoğunluğu

• Engelleme sayıları

• Spam geçmişi

• Doğrulanmış telefon/e-posta

Algoritma, otorite skorunu sık sık yeniden hesaplar. Bu nedenle uzun vadede tutarlılık, kısa vadeli yüksek etkileşimden çok daha değerlidir.

İlgi Sinyalleri: Kullanıcının Davranışlarından Çıkarılan Kişisel İçerik Haritası

X’in en güçlü algoritmik bileşenlerinden biri “Interest Map” yani ilgi haritasıdır. Bu sistem, her kullanıcının platformda neyle ilgilendiğini tespit eder ve bu haritaya göre içerik önerir. Keşfet’in size gösterdiği içerikler, sizin dijital DNA’nızın bir yansımasıdır.

İlgi sinyalleri üç katman altında incelenir:

1. Doğrudan Etkileşim Sinyalleri

• Beğenilen içerikler

• Retweet yapılan hesaplar

• Yanıt verilen tartışmalar

• Kaydedilen gönderiler

• Profil ziyaretleri

Bu etkileşimler algoritmanın “kullanıcının sevdiği kategori” algısını oluşturur.

2. Pasif Davranış Sinyalleri

Algoritma yalnızca aktif etkileşimlere değil, pasif davranışlara da büyük önem verir:

• Gönderi üzerinde durma süresi

• Flood’ları okuma süresi

• Videolarda izlenen saniye oranı

• Scroll-stop (içeriğin akışı durdurması)

• Aynı tür gönderilere bakılma sıklığı

Bu pasif sinyaller, kullanıcı davranışını en doğru tahmin eden veriler olarak bilinir.

3. Topluluk ve Konu Uyum Sinyalleri

Her kullanıcı, farkında olmadan birçok “topic graph” içinde işaretlenir.Örneğin:

• Teknoloji

• Evcil hayvanlar

• Finans

• Futbol

• Mizah

• Bilim

Bir içerik, kullanıcının işaretlendiği topluluklardan biriyle örtüşüyorsa Keşfet’te gösterilme şansı katlanarak artar.

Negatif Sinyaller ve Ceza Mekanizması: Algoritmanın İçeriği Aşağı Çektiği Durumlar

Keşfet’e çıkmayı belirleyen yalnızca pozitif sinyaller değildir. X aynı zamanda içeriğin görünürlüğünü azaltan “negatif sinyaller”i de analiz eder. Bu sinyaller, hatalı içerik stratejilerini ve kullanıcıların olumsuz tepkilerini yakalamak için kullanılır.

Algoritmanın en kritik negatif sinyal türleri şunlardır:

1. Hızlı Çıkış (Bounce) ve Düşük Kalış Süresi

Bir kullanıcı içeriğinize milisaniyeler içinde bakıp geçiyorsa bu, algoritma için “ilgi yok” sinyalidir.Kısa kalış süresi = içerik kalitesi düşük.

2. Aşırı Raporlama veya Sessize Alma

X, bir içeriğin raportlanma oranını “zayıf topluluk uyumu” olarak değerlendirir ve görünürlüğü ciddi şekilde azaltır.

3. Negatif Sentiment Yorumlar

Algoritma yorumların tonunu sentiment modeliyle inceler.Aşağıdakiler negatif sinyal sayılır:

• Hakaret

• Küfür

• Saldırgan tartışmalar

• Tartışmanın sürekli büyümesi

4. Düşük Oranlı Etkileşim

Görüntülenme yüksek fakat beğeni/RT/yanıt oranı düşükse bu içerik “ilgisiz” olarak işaretlenir.

5. Clickbait veya Spam İçerik Şüphesi

Algoritma başlık–içerik tutarsızlığını analiz eder. Tahmin modeline göre clickbait ihtimali artarsa içerik gömülür.

6. Bot Benzeri Etkileşimler

Aynı saniyelerde gelen seri beğenilerTek tip yorum kalıplarıÇok düşük takipçili hesaplardan spam RT zincirleri → görünürlük cezası getirir.

7. Aşırı Sık Paylaşım

Kısa sürede çok fazla gönderi atan hesaplar “spam davranışı” olarak işaretlenebilir.

Keşfet’e Çıkmanın İçerik Stratejisi: Algoritmanın Sevdiği İçerik Formatları

X’in Keşfet algoritması, belli içerik türlerini diğerlerinden daha çok ödüllendirir. Bunun sebebi belirli formatların kullanıcıda daha yüksek kalış süresi, daha yoğun etkileşim ve daha güçlü tartışma zinciri oluşturmasıdır. Keşfet'e çıkmak için içerik türünün doğru seçilmesi, algoritmanın işini kolaylaştıran en önemli unsurlardan biridir.

Algoritmanın en çok sevdiği içerik formatları ve nedenleri:

1. Flood (Thread) Yapısı

Flood, platformdaki en yüksek “kullanıcı tutma” metriklerinden birine sahiptir.Bunun nedeni:

• Kullanıcı birden fazla gönderi okumaya başlar.

• Okuma süresi otomatik olarak uzar.

• İçeriğin tamamını görmek isteyen kullanıcı 1–2 dakika içerikte kalabilir.

• Flood genelde kaydedilir, paylaşılır veya yorumlanır.

Keşfet’e çıkmak isteyen içerik üreticilerinin düzenli olarak flood formatını kullanması, algoritmik avantaj sağlar.

2. Görsel Odaklı Bilgi Kartları

Tek görsel içinde bilgi veren içerikler; sade, hızlı tüketilebilir ve anlaşılır olduğundan yüksek scroll-stop etkisi yaratır.X bunu olumlu bir sinyal olarak algılar çünkü:

• Kullanıcı gönderiyi incelemek için durur.

• Görsel kalite ve renk kontrastı etkiyi artırır.

• Görseldeki metin okunabiliyorsa kalış süresi uzar.

3. Video İçerikler

X artık video platformuna dönüşme yolunda ilerlediği için video içerikler önemli bir önceliğe sahiptir. Özellikle:

• En az 5–15 saniyelik izleme

• %25–%50 tamamlanma oranı

• İlk 3 saniyedeki hook etkisi

Bu metrikler yüksekse video içerikler çok hızlı Keşfet’e çıkar.

4. Tartışma Tetikleyen Sorular

Soru içeren gönderiler yorum zinciri oluşturduğu için güçlü sinyaller üretir:

• "Reply depth" artar

• Sentiment çeşitliliği yükselir

• Farklı hesap grupları tartışmaya girer

X için bu, “topluluk etkileşimi” sinyalidir.

5. Kısa ve Net Tek Cümlelik Tweetler

Özellikle mizah, tespit ve gündem kategorilerinde kısa tweetler “viral hız katsayısı” sayesinde birkaç dakika içinde yüz binlerce görüntülenmeye ulaşabilir.

Zamanlama Faktörü: Gönderi Ömrü ve İlk 30 Dakikanın Algoritmadaki Kritik Rolü

Gönderinin atıldığı ilk 30 dakika, algoritma açısından “kritik değerlendirme penceresi”dir. Bu süreçte X, gönderinin geniş kitlelere gösterilip gösterilmeyeceğine karar verir.

Algoritmanın zamanlama ile ilgili ölçümleri:

1. First Engagement Velocity (FEV)

İlk 30 dakikada alınan toplam etkileşim sayısı ve hızı hesaplanır.Bu dönem, gönderinin kaderini belirler.

• İlk 5 dakikada beğeni gelmesi: Orta seviye sinyal

• İlk 5 dakikada RT gelmesi: Güçlü sinyal

• İlk 5 dakikada yorum gelmesi: Çok güçlü sinyal

Yorum + RT kombinasyonu çok kısa sürede geldiğinde içerik doğrudan geniş gösterim havuzuna alınır.

2. Gönderi Ömrü (Post Lifespan)

Flood içerikler: 24–48 saat boyunca canlı kalabilirTek tweet: 4–6 saatVideo içerikler: 1–3 gün

X, bu ömrü içerik türüne göre belirler ve ilk sinyallerin güçlü gelmesi durumunda içerik daha uzun süre “önerilebilir” durumda tutulur.

3. Aktif Kullanıcı Dalgaları

Hedef kitlenizin aktif olduğu saatler Keşfet görünürlüğünü etkiler.Algoritma kullanıcı davranış verilerinden:

• Ayakta olunan saatleri

• Etkileşim alışkanlıklarını

• Bölgesel yoğunluk saatlerini

analiz ederek sıralamayı buna göre değiştirir.

4. Ani Etkileşim Pikleri

Gönderi 20–30 dakika sonra aniden ilgi görmeye başlarsa X bunu “gecikmeli viral tetikleme” olarak yorumlar ve görünürlüğü genişletir.

Takipçi Kalitesi ve İzleyici Uyum Skoru: Sahte Etkileşim Neden Gömdürür?

X'te görünürlük sadece takipçi sayısıyla değil, takipçi mimarisiyle belirlenir. Takipçi kitlenizin algoritma ile uyumu, içeriklerinizin Keşfet’e çıkma şansını doğrudan etkiler.

1. İzleyici Uyum Skoru (Audience Relevance Score)

X, içeriklerinizi takipçilerinizin ilgi alanları ile karşılaştırır.Eğer takipçi kitleniz:

• sizinle alakasız konularla ilgileniyorsa

• eski veya pasif hesaplardan oluşuyorsa

• spam ve bot davranışları gösteriyorsa

bu durumda içerikleriniz düşük puan alır ve Keşfet’e çıkamaz.

2. Sahte Etkileşimlerin Algoritmaya Etkisi

Sahte beğeni/RT yorum zinciri için iki büyük problem yaratır:

1. Etkileşim kalitesini düşürür → Algoritma “kalitesiz ilgi” olarak işaretler.

2. Etkileşim oranını bozar → Görüntüleme yüksek, doğal etkileşim düşük görünür.

Her iki durumda da gönderi görünürlüğü daraltılır.

3. Bot ve Düşük Kaliteli Hesapların Etkisi

Eğer içerikleriniz sürekli bot benzeri hesaplardan etkileşim alıyorsa, X içeriklerinizi şu üç kategoriye indirebilir:

• “Spam riskli”

• “Topluluk kalitesi düşük”

• “Keşfet görünürlüğü sınırlı”

Bu durumda içerikleriniz insanların görebileceği havuzdan çıkarılıp yalnızca takipçilerinize gösterilir.

4. Neden Kaliteli Takipçi Keşfet İçin Kritik?

Kaliteli takipçiler:

• içerik kategorinizle uyumludur

• gerçek davranış sinyalleri üretir

• yorum yapar, flood okur, videoyu sonuna kadar izler

• diğer benzer topluluklara yayılım sağlar

Bu da algoritmada yüksek görünürlük ağı yaratır.

Algoritmanın Dil, Konu ve Topluluk Tespiti Nasıl Yapılır?

X’in Keşfet algoritması, bir içeriğin hangi dilde yazıldığını, hangi konuya ait olduğunu ve hangi topluluklara hitap ettiğini anladıktan sonra görünürlük kararını verir. Bu tespit sistemi çok gelişmiştir çünkü içerikleri doğru kümeye yerleştirmek, kullanıcıya doğru içerik sunmanın temelidir.

Algoritma, dil–konu–topluluk gruplandırmasını üç ana katmanda yapar:

1. Dil Tespiti (Language Detection Layer)

X, paylaşım yapıldıktan saniyeler sonra tweet’in dilini otomatik olarak algılar.Bunun için:

• NLP (Natural Language Processing) modelleri

• Karakter yapısı, kelime dizilimi, cümle formu

• Kullanılan kelime seti

• Hesap geçmişindeki dil kullanımı

gibi parametreler analiz edilir.

Dil tespitindeki doğruluk oranı %98 üzerindedir. Dil karışık kullanılmışsa algoritma dominant dili seçer. Dilin doğru algılanması, tweet’in doğru topluluklara gösterilmesini sağlar.

2. Konu Tespiti (Topic Classification Layer)

X, her tweet’i yüzlerce alt kategori içinde değerlendirir.Bunlardan bazıları:

• Teknoloji

• Finans

• Gündem

• Sağlık

• Spor

• Evcil hayvanlar

• Kültür

• Eğitim

• Mizah

• Bilim

Algoritma, tweet’in içeriğini şu metriklerle sınıflandırır:

• Kelime kök analizi

• Semantik benzerlik modeli

• Flood içeriklerinde ana fikir çıkarımı

• Hashtag ve mention analizi

Konu netleştikçe görünürlük daha isabetli olur.

3. Topluluk Tespiti (Community Graph Mapping)

Algoritma yalnızca içeriğin ne olduğunu değil, kime hitap ettiğini de anlamak ister.Bu bölümde:

• İçerikle etkileşim kuran hesapların ilgi alanları

• Hesapların topluluk üyeliği

• Sık etkileşimde bulunulan hesap kümeleri

• Takip edilen konular

analiz edilerek içerik doğru topluluk grafiğine yerleştirilir.

Topluluk uyumu yüksek olan içerikler Keşfet’te çok daha hızlı genişler.

Flood, Video ve Görsel İçeriklerin Algoritmik Ağırlıkları

X’in algoritması artık içerik türlerini eşit görmez. Platformun dönüşümüyle birlikte üç format ağır basmıştır: flood, video ve görsel odaklı gönderiler. Her biri algoritma tarafından farklı avantajlarla puanlanır.

1. Flood (Thread) İçeriklerin Gücü

Flood formatı, algoritma için en değerli içerik formatıdır çünkü:

• Ortalama kalış süresi 15–60 saniye arasındadır.

• İçerikler genellikle kaydedilir ve tekrar okunur.

• Flood içindeki her tweet ayrı ayrı sinyal üretir.

• Flood bitiş yüzdesi (kaç kişinin sonuna kadar okuduğu) yüksek kalite göstergesidir.

Flood’un değerlendirme kriterleri:

• Okunma süresi

• Takipçi dışı hesaplardan gelen etkileşim

• Flood'ın toplam etkileşim zinciri

• Flood’daki tutarlılık ve konu netliği

Flood formatı, X’in uzun içerik stratejisine uyduğu için daha yüksek görünürlük alır.

2. Video İçeriklerin Ağırlığı

X’in video tarafına yaptığı yatırım sebebiyle video içerikler ek olarak güçlendirilmiş sinyal katsayılarına sahiptir.

Algoritma video içerikleri şu sinyallerle ölçer:

• İzleme süresi (watch time)

• İlk 3 saniye içinde ekranı tutma oranı

• Video tamamlanma yüzdesi

• Yeniden izlenme oranı

• İstersen uzun videoyu flood ile birlikte destekleme (çok güçlü kombinasyon)

Video içeriği 10 saniyeden fazla izletiyorsa Keşfet’e çıkma ihtimali çok yükselir.

3. Görsel İçeriklerin Ağırlığı

Görsel içerikler özellikle scroll-stop etkisi nedeniyle önemlidir.

• Kullanıcının durduğu milisaniyeler analiz edilir

• Görselin parlaklık, kontrast, okunabilirlik katsayıları ölçülür

• Görseldeki metin OCR ile okunur

• Görsel içeriğin kategorisi çıkarılır

Gözü hızlı yakalayan kaliteli görsel içerikler Keşfet’e çıkma yolunda daha hızlı ivmelenir.

X’in Graph Modeli: Hesaplar Arası Bağlantılar Görünürlüğü Nasıl Etkiliyor?

X platformunun en derin ve en etkili algoritmik mekanizması “Graph Model”dir. Bu model; hesapların birbirleriyle olan ilişkilerini, etkileşim tarihlerini, topluluk bağlarını ve otorite akışını analiz eder. Görünürlüğün %50’den fazlası bu model tarafından belirlenir.

Graph Model üç ana bileşenden oluşur:

1. Takip–Takipçi İlişkisi (Follow Graph)

Burası temel bağlantı yapısıdır.Algoritma şunlara bakar:

• Kim kimi takip ediyor?

• Aynı kişileri takip eden kullanıcı kümeleri var mı?

• Takip ilişkileri zaman içinde nasıl evrilmiş?

Aynı ilgi alanındaki kullanıcıların etkileşimi daha yüksek puan getirir.

2. Etkileşim Ağı (Engagement Graph)

Etkileşim ağı, bir hesabın kimlerle düzenli iletişim kurduğunu belirler.

• Kimlerle sık yorumlaşıyorsunuz?

• Kim sizin içeriklerinizi sık RT yapıyor?

• Hangi hesaplarla karşılıklı etkileşim yoğun?

• Etkileşim kümeleri tutarlı mı?

Bu ağ ne kadar güçlü ve tutarlıysa, içerikleriniz o kadar kolay keşfedilir.

3. Topluluk Yapısı (Community Graph)

X, kullanıcıları ortak ilgi alanlarına göre otomatik olarak topluluklara ayırır.Bu topluluklardan bazıları:

• Gündem topluluğu

• Spor topluluğu

• Kripto topluluğu

• Bilim topluluğu

• Akademik topluluk

• Teknoloji topluluğu

Eğer içerikleriniz topluluk üyelerinden düzenli olumlu sinyaller alıyorsa, algoritma içeriği aynı topluluğun diğer üyelerine de genişletir.

Graph Model'in görünürlük üzerindeki etkisi şu şekildedir:

• Bir topluluk içinden ilk 5–10 etkileşim geldiyse, içerik o topluluğa geniş kitlede gösterilir.

• Birden fazla topluluğa hitap eden içerikler “multi-community acceleration” alarak viral yayılım moduna girer.

• Topluluğun dışından gelen etkileşimler farklı ilgi alanlarına doğru yayılma etkisi yaratır.

Bu nedenle hangi hesaplardan etkileşim aldığınız, ne kadar etkileşim aldığınızdan daha önemlidir.

Engagement Velocity: İçeriğin Hızlı Etkileşim Alması Ne Kadar Önemli?

Engagement Velocity (EV), X algoritmasının en kritik sinyallerinden biridir ve içeriğin “virallik potansiyelini” belirler. EV, bir gönderinin ne kadar kısa süre içinde ne kadar etkileşim aldığına dair hız metriğidir. Bu hız; gönderinin Keşfet’e taşınıp taşınmayacağının en önemli belirleyicisidir.

Formül basit görünür:Etkileşim Hızı = (Beğeni + RT + Yorum) / Zaman

Ancak algoritma bunu çok daha derin analiz eder.

1. İlk 2 Dakikanın Puanı

X, gönderiyi attığın ilk 2 dakikada gelen sinyalleri özellikle tarar.Sebebi: yüksek ilgi ivmesi.

• 2 dakika içinde RT → çok güçlü sinyal

• 2 dakika içinde yorum → en güçlü sinyal

• 2 dakika içinde görüntülenme → orta sinyal

Etkileşim geç geldikçe, gönderinin uçuş hızı azalır.

2. İlk 30 Dakikanın Karar Mekanizması

Engagement velocity en çok bu dilimde hesaplanır.

Bu 30 dakika içinde algoritma şunları değerlendirir:

• Etkileşim artış hızı

• Etkileşim çeşitliliği

• Etkileşimi yapan hesapların otoritesi

• Gönderinin topluluk içi yayılmaya uygun olup olmadığı

Bu dönemde sinyal zayıfsa gönderi genelde “normal görünürlük” döngüsünde kalır.

3. Kırılma Noktası: Velocity Spikes

Bazen gönderiler ilk 10–20 dakika zayıf görünür ancak sonraki dakikalarda ani bir ilgi patlaması olur. X bunu şöyle yorumlar:

• “Topluluk içinde geç fark edildi ama değerli içerik.”

• “Harici topluluklardan etkileşim akışı gelmeye başladı.”

Bu durumda gönderi 2. gösterim turuna alınır ve geniş kitleye tekrar sunulur.

4. Velocity + Authority Kombinasyonu

Etkileşimi yapan hesabın otoritesi yüksekse velocity katsayısı çarpılır.Örneğin:

• 30 beğeni × düşük otorite → orta sinyal

• 5 beğeni × yüksek otorite → aynı seviyede sinyal

Bu nedenle “kimlerden” etkileşim aldığın, sayısı kadar önemlidir.

5. Velocity Düşüşü ve "Decay" Puanı

Bir içeriğin velocity’si düşmeye başladığında algoritma görünürlüğü kademeli olarak azaltır.Ancak flood ve video gibi formatlarda decay daha yavaş gerçekleşir.

Gönderi Kalite Puanı: Okunabilirlik, Kalış Süresi ve Kullanıcı Davranış Analizi

Gönderi Kalite Puanı (GKP), algoritmanın her tweet’e verdiği özel bir kalite skorudur. Bu skor, içerik ne kadar gösterilecek, hangi topluluklara ulaşacak ve ne kadar süre boyunca yayında kalacak gibi kritik kararlarda kullanılır.

GKP’nin üç ana bileşeni vardır:

1. Okunabilirlik (Readability Layer)

Algoritma içeriğin okunabilir olup olmadığına bakar.Bunun için:

• Cümle yapısının akıcılığı

• Kelime çeşitliliği

• Anlam bütünlüğü

• Flood yapısında paragraf kalitesi

• Görseldeki metnin okunabilirliği

analiz edilir.

Daha sade, net ve anlaşılır içerikler daha yüksek skor alır.

2. Kalış Süresi (Dwell Time)

X’in en güvenilir kalite göstergesi budur.

Kullanıcı içeriğin üzerinde ne kadar zaman geçiriyorsa, gönderinin o kadar değerli olduğu kabul edilir.

Algoritmanın değerlendirdiği dwell time bileşenleri:

• İlk bakış süresi

• Scroll-stop anı

• Flood okuma süreleri

• Videoda izlenen saniyeler

• “Dönüp tekrar bakma” davranışı

Her saniye kalite puanını artırır.

3. Kullanıcı Davranış Analizi (Behavior Pattern Layer)

X davranış modellerini kullanarak içeriğin “kalite algısını” ölçer:

• Kullanıcı içeriği kaydediyor mu?

• Flood’ın sonuna kadar okuyor mu?

• Videoyu en az %30 izliyor mu?

• Yorum yaparken uzun yazıyor mu?

• Kullanıcı gönderiyi paylaşmaya değer buluyor mu?

Bu davranışlar toplu olarak GKP’ye yansır.

GKP’nin Keşfet Üzerindeki Etkisi

GKP yüksekse Keşfet görünürlüğü otomatik olarak genişletilir.GKP düşükse gönderi yalnızca takipçi çevresine hapsolur.

GKP yüksek olan içerikler:

• Flood

• Video

• Öğretici içerikler

• Görsel bilgi kartları

• Tartışma başlatıcı sorular

Algoritmanın Spam, Bot ve Manipülasyon Tespit Yöntemleri

X, spam ve manipülasyonu tespit etmek için gelişmiş bir AI katmanı kullanır. Platformun güvenilirliğini korumak için bu sistem her gönderiyi gerçek zamanlı olarak tarar.

Algoritmanın tespit ettiği 6 ana spam davranışı:

1. Bot Benzeri Etkileşim Paternleri

X şunları analiz eder:

• Aynı saniyede gelen beğeniler

• Küme halinde gelen RT’ler

• Çok düşük takipçili hesaplardan seri yorumlar

• Tek kelimelik bot yorumları

Bu davranışlar tespit edildiğinde içerik görünürlüğü otomatik olarak düşürülür.

2. Aşırı Etkileşim Alışkanlığı

Gönderi kısa sürede “gerçek dışı” yüksek etkileşim alıyorsa sistem anormal bir yükseliş olarak işaretler.Bu durumda içerik:

• Keşfet’e çıkamaz

• Görünürlük hızı yavaşlatılır

• Hesap otoritesi düşer

3. Tekrarlayan İçerikler

Benzer metinlerin çok sık paylaşılması, link spam’i, otomatik tweet zincirleri tespit edildiğinde gönderi sinyalleri zayıflatılır.

4. Clickbait ve Yanıltıcı Başlıklar

Algoritma başlık–gövde tutarsızlığını analiz eder.Örnek:Başlık “şok bilgiler” içeriyor ama tweet’te bilgi yok → spam sinyali.

5. Dış Kaynak Yönlendirme Spam’i

X dış linklere sıcak bakmaz. Sürekli link atılması Keşfet sinyalini zayıflatır.

6. Manipülasyon Amaçlı Etkileşim Satın Alma

Satın alınmış beğeni/RT/yorumlar:

• içeriği gömdürür

• otorite skorunu düşürür

• hesap güven puanını kalıcı olarak zayıflatır

X, bu etkileşim türlerini saat bazlı IP kümeleri, cihaz izleri ve davranış modelleri ile tespit eder.

Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

X Keşfet algoritması tam olarak nasıl çalışıyor?

X Keşfet algoritması, milyonlarca içeriği gerçek zamanlı analiz eden makine öğrenimi modellerine dayanır. İçerikler; etkileşim hızı, otorite skoru, ilgi uyumu, konu tespiti, dil analizi, topluluk bağlantıları, kullanıcı davranışı ve negatif sinyaller üzerinden puanlanır. Bu puan ne kadar yüksekse içerik daha geniş kitlelere yayılır. Algoritma tek bir yapı değildir; onlarca alt modelin birlikte karar verdiği çok katmanlı bir sistemdir.

Keşfet’e çıkmak için en önemli metrik hangisidir?

En kritik metrik engagement velocity yani etkileşim hızıdır. Bir içerik ilk 5–30 dakika içinde hızlı beğeni, RT ve yorum alıyorsa algoritma bunu “yüksek ilgi potansiyeli” olarak görür. Ardından gönderiyi daha büyük bir kullanıcı havuzuna test amaçlı gösterir. Yakalanan hız ne kadar yüksekse içerik aynı oranla daha geniş kitleye taşınır.

Flood içerikler neden diğer formatlara göre daha çok ödüllendiriliyor?

Flood’lar, kullanıcıların platformda daha uzun süre kalmasını sağlar. X için en değerli sinyal “platformda geçirilen süre” olduğundan flood okuma oranı, flood uzunluğu ve flood sonuna kadar gitme yüzdesi çok güçlü kalite sinyalleridir. Ayrıca flood yapısı sayesinde yorumlar daha fazla çeşitlilik gösterir ve bu da yayılımı hızlandırır.

Otorite skoru düşük bir hesap Keşfet’e çıkabilir mi?

Evet, çıkabilir ancak daha zordur. Otorite skoru düşük bir hesap güçlü bir içerik üretirse, özellikle erken dönemde yüksek velocity yakalarsa Keşfet’e girmesi mümkündür. Ancak otorite skoru düşük hesaplarda geniş kitle yayılımı sınırlı olur. Otorite skorunun artması, Keşfet görünürlüğünü uzun vadede daha istikrarlı hale getirir.

X algoritması sahte etkileşimleri nasıl tespit ediyor?

Algoritma davranışsal ve teknik sinyalleri birlikte analiz eder. Aynı saniyede gelen beğeniler, aynı IP kümesinden gelen RT’ler, tek tip yorumlar, düşük kaliteli hesap kümelerinin etkileşimi ve ani, gerçekçi olmayan hızlanmalar spam olarak işaretlenir. Bu durumda içerik gömülür ve hesap otoritesi düşer.

Video içerikler Keşfet'te daha mı avantajlı?

Evet. Video içerikler özellikle “watch time” yani izlenme süresi nedeniyle çok güçlü bir sinyal üretir. İlk 3 saniyede durdurma etkisi ve izlenme yüzdesi yüksekse algoritma videoları hızla geniş kitlelere yayar. X’in video platformuna dönüşme stratejisi nedeniyle video içeriklerin son dönemdeki ağırlığı daha da artmıştır.

X hangi davranışları negatif sinyal olarak algılar?

Negatif sinyaller arasında şunlar bulunur: kısa kalış süresi (bounce), yüksek çıkış oranı, şikayet/rapor bildirimleri, aşırı agresif etkileşim alışkanlıkları, spam benzeri yorum ve RT döngüleri, clickbait başlıklar ve kullanıcıyı yanıltıcı içerikler. Bu sinyallerden birkaçının oluşması bile Keşfet görünürlüğünü ciddi şekilde düşürür.

Topluluk yapısı (community graph) görünürlükte neden bu kadar önemli?

X, içerikleri topluluk bazlı yayar. Eğer içerik ilk etapta doğru topluluk tarafından beğenilirse algoritma bunu o topluluğun diğer üyelerine genişletir. Topluluk dışında da tutarsa bir sonraki topluluğa yayılır. Dolayısıyla topluluğunu doğru seçen hesaplar daha hızlı ve daha istikrarlı viral potansiyel yakalar.

Hangi saatlerde içerik paylaşmak Keşfet için daha etkilidir?

Genellikle kullanıcıların en aktif olduğu saatlerde paylaşım yapmak en yüksek velocity’yi sağlar. Türkiye kullanıcıları için bu saatler 13:00–16:00 ve 20:00–23:00 arasıdır. Ancak hesap kitlesi yurtdışıysa, saat dilimi farklı hedeflenmelidir. Algoritma aktif kullanıcı dalgası ile velocity’yi birlikte değerlendirir.

Görsel içeriklerin avantajı nedir?

Görseller hızlı scroll-stop etkisi yarattığı için kullanıcı tweet’i incelemek için durur. Bu durma anı bile algoritma için olumlu sinyaldir. Ayrıca görsel içeriğin okunabilirliği, kontrastı ve tek bir “mesaj” taşıması kalite puanını yükseltir.

Keşfet'e çıkmamak hesabın başarısız olduğunu gösterir mi?

Kesinlikle hayır. X, kullanıcı davranışlarını çok ince analiz ettiği için bazı içerikler topluluk uyumu düşük olduğu için Keşfet’e çıkmakta zorlanabilir. Bir hesap Keşfet’e çıkmadan da güçlü topluluk etkileşimi ile büyüyebilir. Keşfet yalnızca bir yayılım yoludur, tek yol değildir.

Flood'ta hook neden bu kadar kritik?

Hook, flood’ın kaderini belirler. İlk tweet güçlü değilse kullanıcı flood'ı okumaya başlamaz. İlk tweet’in güçlü olması, ilk 10 saniyedeki scroll-stop oranını yükseltir. Bu da kalite puanını artırarak flood’ın daha geniş bir test havuzuna alınmasını sağlar.

X görüntülemeleri neden diğer platformlara göre daha yüksek?

X, görüntülemeleri çok geniş bir yönden sayar. Takipçiniz timeline’da içeriğinizi görmese bile timeline yukarı kayarken ekranında belirmesi bile görüntülenme sayılır. Bu nedenle görüntüleme diğer platformlara göre daha hızlı artar ancak bu görüntülemelerin “değerli” olması için kullanıcı durmalı veya etkileşim göstermelidir.

Yapay zeka destekli içerikler Keşfet’te avantaj sağlar mı?

Algoritma içeriğin nasıl üretildiğini değil, kullanıcı davranışını ölçer. Bu nedenle kaliteli, açıklayıcı, ilgi uyandıran içerikler yapay zekayla üretilmiş olsa bile yüksek performans gösterebilir. Yani içerik iyiyse, kaynağı önemli değildir.

Hesap güvenliği Keşfet’i etkiler mi?

Evet. Çok fazla raporlanan, spam davranışlar içeren, aşırı link paylaşan veya güvenlik şüphesi taşıyan hesaplar daha düşük otorite skoruna sahiptir. Hesap güvenliği yüksek olan profiller daha hızlı ve daha istikrarlı görünürlük kazanır.

X algoritması link paylaşmayı neden sevmiyor?

X, kullanıcıların platform içinde kalmasını ister. Dışarı yönlendiren linkler kullanıcıyı platformdan uzaklaştırdığı için negatif sinyal olarak algılanır. Sürekli link atan hesapların Keşfet görünürlüğü sınırlanır.

Sahte takipçiler algoritmayı etkiler mi?

Evet. Sahte veya düşük kaliteli takipçiler, izleyici uyum skorunu düşürür. Bu da erken etkileşim hızını olumsuz etkilediği için içeriklerin Keşfet’e çıkmasını zorlaştırır. Takipçi kalitesi, takipçi sayısından daha önemlidir.

Zamanlamanın bu kadar önemli olmasının sebebi nedir?

Keşfet’e çıkma kararı ilk 10–30 dakika içindeki sinyallerle verilir. Eğer içerik aktif kullanıcı dalgasına denk gelmezse velocity düşük olur ve algoritma içeriği genişletmez. Bu nedenle doğru zamanlama Keşfet için kritik bir faktördür.

Kaynakça

• X (Twitter) Engineering Blog – Algorithmic Recommendations Documentation

• X Developer Platform – Ranking Signals & Machine Learning Architecture

• Stanford HCI Group – Social Platform Engagement Dynamics Research

• MIT Media Lab – Algorithmic Visibility and Attention Modeling

• Meta Research – Behavioral Signal Weighting in Social Feeds (karşılaştırmalı çalışma)

• Google DeepMind – Graph-Based User Interest Clustering Analyses

• Princeton NLP Lab – Dil ve Konu Tespiti Üzerine Modelleme Çalışmaları