X（旧Twitter）で投稿を頑張っても「なぜか反応が伸びない」と感じたことはありませんか？
フォロワー数も一定以上いるのに、インプレッションも伸びない。リポストされても埋もれる。そんな悩みの裏には、X特有のアルゴリズム評価のクセが大きく関係しています。
最近、Xのアルゴリズムでは「リプライへのリプライ」＝“会話の深さ”に極端なほど重きを置く傾向が顕著になってきています。いいねやリポストよりも、返信に対してさらに返信がつく方が、圧倒的に評価が高い――という構造です。
本記事では、この「リプライの重み」を中心に、Xのアルゴリズム評価基準を数値や事例をもとに解説し、どう運用に活かすかを具体的に考察していきます。
目次
X（旧Twitter）のアルゴリズムはどう動いているのか？
SNSにおけるアルゴリズムの役割は「どの投稿を誰にどの順で見せるか」を決定することにあります。Xも例外ではなく、独自のロジックで投稿の価値を判断し、表示順位に反映しています。
アルゴリズムの評価対象：何が“見られている”のか？
Xのアルゴリズムは、以下のようなアクションを評価対象にしています：
- リプライ
- リプライへのリプライ
- リポスト
- いいね
- プロフィールクリック
- リンククリック
- ブロック／ミュートなどのネガティブシグナル
この中で、特に注目されているのが「リプライへのリプライ（＝スレッドのやり取り）」です。単なるリアクションより、“会話が続くこと”をXは非常に重視しており、評価指標としての重みが大きいとされています。
2024〜2025年に公開された動作傾向の変化点
2023年末から2024年にかけて、Xのアルゴリズムに関するGitHubリークやエンジニアの発言が多数話題になりました。中でも注目されたのが「エンゲージメントごとの重み」データです。
- リプライ：+27ポイント
- リポスト：+20ポイント
- いいね：+10ポイント
- プロフィールクリック：+12ポイント
特に「リプライへのリプライ」はこの“リプライ評価”を二重に加算する構造が確認されており、いいねの2倍どころか2.7倍以上の評価を受けている可能性があります。
この傾向はインプレッション獲得やアルゴリズム上位表示を狙う際に、極めて戦略的に活かせる要素です。次章では、各エンゲージメントがどのように重み付けされているのかをさらに掘り下げていきます。
リプライ・リポスト・いいねの“重み”は本当に違う？
Xでの投稿がどれだけ表示されるか、つまり「インプレッションが稼げるか」は、ユーザーからの反応（エンゲージメント）によって大きく左右されます。ただし、ここで重要なのは“すべてのエンゲージメントが等価ではない”という点です。
リーク情報や開発者発言から読み解く重み付け一覧
Xの元開発者によるGitHub上の公開コード（2023年）や、それに続く分析では、エンゲージメントの種類ごとに以下のような“スコア重み”があると示されています：
| エンゲージメント | 重みスコア（推定） |
|---|---|
| リプライ | +27 |
| リポスト | +20 |
| プロフィールクリック | +12 |
| いいね | +10 |
| リプライへのリプライ | 実質 +54（2段階加算） |
つまり、「リプライへのリプライ」はリプライの重みを2回分加算される構造となっており、いいねの5倍以上の評価を得ている可能性があります。これは単なる返信よりも「やり取りが続く状態」＝会話の連鎖に高い価値があるとXが見なしている証です。
「リプライへのリプライ」が他より重視される理由とは？
アルゴリズムがこのような重みづけをしているのは、以下のような背景が考えられます：
- 人間らしい交流（会話）が可視化されている
- “反射的リアクション”ではなく熟考された関わりと認識される
- 会話が続く＝他ユーザーを巻き込む可能性が高い
XはSNSとして“発信”よりも“対話”を評価する方向に進化しているため、今後も「リプライへのリプライ」のような双方向的エンゲージメントの重要性は増していくと考えられます。
なぜ“リプライへのリプライ”が重要視されるのか？
単に「重みが高いから評価される」という話だけでは、運用者の行動は変わりません。重要なのは、“なぜXがそこを重視するのか”というロジックを理解することです。
Xが“会話の深さ”を評価軸にしている理由
X（旧Twitter）は、もともと速報性や拡散力が強みのSNSでしたが、イーロン・マスク体制以降、以下の方向に方針をシフトしています：
- 長文（記事）投稿の解禁
- 有料会員（Blue）への優遇表示
- AI活用による投稿評価の高度化
この中で「会話＝双方向コミュニケーション」が重視されているのは、以下の理由です：
- ユーザーの滞在時間が伸びる
- 投稿の信頼度が高く見える（誤情報排除にも有効）
- 関連ユーザーの巻き込みが自然に起きる
リプライ→リプライへのリプライ→さらに別ユーザーのリプライ…といったツリー構造が自然発生すると、投稿単体の価値が「コミュニティ的価値」へと昇華します。
リプライツリーの構造とアルゴリズム評価の関係
投稿に対するリプライが複数層に展開されると、Xはそれを“活発な会話”として検知し、その投稿やスレッド全体の評価を引き上げます。
特に以下の構造が有効です：
- 第1層：投稿に対する直接リプライ
- 第2層：そのリプライに対する返信（リプライへのリプライ）
- 第3層：他ユーザーの横入り参加リプライ
この構造を意図的に設計・誘導できれば、投稿は短時間でバズの起点を作る可能性を大きく高めることができます。