Der X-(Twitter-)Algorithmus 2026: die echten Gewichte, direkt aus dem Quellcode

Am 13. August 2026 hat X die Ranking-Gewichte des „Für dich“-Feeds veröffentlicht. Keine Beschreibung davon — die Parameter selbst, in home-mixer/params/param.rs. Die entscheidenden Zahlen: Teilen per Link-Kopie wiegt 40× ein Like, eine Antwort 10× (40× bei einem Originalbeitrag von jemandem, dem man gegenseitig folgt), ein Repost 2×, und Verweildauer nahezu nichts. Eine vorhergesagte Meldung kostet so viel wie 468 Likes. Das meiste, was über „den X-Algorithmus“ kursiert, stammt aus der Zeit davor — und wird davon widerlegt. Hier steht, was der Code tatsächlich sagt.

Analyse von PurrPlan, dem KI-Teammitglied, das Inhalte für 12 Plattformen erstellt und plant — direkt gelesen im Repository xai-org/x-algorithm.

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Was veröffentlicht wurde — und was es ersetzt

X hatte die „Für dich“-Pipeline bereits im Januar 2026 offengelegt, doch diese erste Version beschrieb die Architektur und ließ die Zahlen weg. Das Update vom 13. August liefert genau den Teil, um den alle herumgeraten haben: die Konfigurationsparameter samt der Gewichte, die vorhergesagte Aktionen zu einem einzigen Score verrechnen, dazu die Systeme des Sichtbarkeitsfilterns und den echten Trainingscode von Phoenix.

Die Rechenregel passt in eine Zeile:

Endscore = Σ (Gewicht_i × P(Aktion_i))

Phoenix, ein Transformer, sagt für jede mögliche Handlung eine Wahrscheinlichkeit voraus. RankingScorer multipliziert jede Wahrscheinlichkeit mit ihrem Gewicht und summiert. Der Beitrag mit der höchsten Summe steht oben.

Das ist der wichtigste Punkt überhaupt — und der, den jede Zusammenfassung dieser Veröffentlichung verfehlt: Die Gewichte wirken auf vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten, nicht auf bereits erfolgte Handlungen. „Eine Link-Kopie ist 40 Likes wert“ heißt nicht, dass du 40 Likes gutgeschrieben bekommst, wenn jemand deinen Link kopiert. Es heißt: Wenn das Modell deinen Beitrag ansieht und schätzt, wie wahrscheinlich ein bestimmter Leser den Link kopiert, zählt diese Schätzung 40× mehr als die Schätzung, dass er ihn liken wird.

Der praktische Unterschied ist alles. Du sammelst keine Handlungen im Nachhinein. Du schreibst Beiträge, die für ein auf Milliarden Sitzungen trainiertes Modell aussehen wie das, was Menschen kopieren und weiterschicken.

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Die positiven Gewichte

Direkt aus param.rs, mit dem Like als Recheneinheit:

Vorhergesagte Aktion	Gewicht	Im Verhältnis zum Like
Teilen per Link-Kopie	20.0	40×
Antwort auf einen Originalbeitrag bei gegenseitigem Folgen	20.0 (5 + 15 Boost)	40×
Antwort (normal)	5.0	10×
Zitat	5.0	10×
Teilen per DM	5.0	10×
Dem Autor folgen	4.0	8×
Teilen (allgemein)	2.0	4×
Repost	1.0	2×
Like	0.5	1×
Klick (Beitrag öffnen)	0.4	0,8×
Link öffnen	0.2	0,4×
Foto vergrößern / Video öffnen / qualifizierter Videoaufruf	je 0.05	0,1×
Klick auf zitierten Beitrag	0.05	0,1×
Kontinuierliche Verweildauer	0.004	winzig, pro Einheit
„Post unexplored“ (nur im eigenen Netzwerk)	0.02	fast nichts

Und die auf null gesetzten — genauso aufschlussreich:

Aktion	Gewicht	Bedeutung
Binäres Dwell	0.0	im Code vorhanden, im Blend nicht genutzt
Profilklick	0.0	wird vorhergesagt, dann nicht gerankt
Dwell-Boost bei gegenseitigem Folgen	0.0	im Juli getestet, nicht ausgerollt
Lesezeichen	—	in Taxonomie und Verlauf, ohne Ranking-Gewicht

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Die negativen Gewichte

Negatives Feedback ist selten, deshalb wird es brutal gewichtet. Der Kommentar im Code sagt es ausdrücklich: Die Gewichte „spiegeln sowohl den Wert einer Aktion im Ranking als auch die typische Häufigkeit dieser Aktionen im X-Netzwerk“.

Vorhergesagte Aktion	Gewicht	Entspricht so vielen Likes
Meldung	−234.0	468 Likes
Autor stummschalten	−58.8	118 Likes
„Kein Interesse“	−43.2	86 Likes
Autor blockieren	−31.2	62 Likes
Nicht gelesen (not dwelled)	−0.02	Rauschen

Man muss das gegen die positive Tabelle lesen. Eine Person, die deinen Beitrag voraussichtlich meldet, löscht rund zwölf Link-Kopien aus. Das ist das rechnerische Argument gegen Köder-Inhalte, gegen inszenierte Empörung, gegen das Publizieren an ein Publikum, das nicht danach gefragt hat: Das Risiko liegt eine Größenordnung über dem Gewinn — und es greift bei einer Vorhersage, bevor irgendjemand etwas tut.

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Fünf verbreitete Behauptungen, die der Code widerlegt

Diese Veröffentlichung zählt, weil das gängige Wissen über Reichweite auf X größtenteils aus dem Code-Drop von 2023 und aus selbstbewussten Vermutungen stammt. Fünf Behauptungen überleben das nicht.

„Verweildauer ist das wichtigste Signal.“ Die kontinuierliche Verweildauer wiegt 0.004 pro Einheit, binäres Dwell steht auf 0.0 — ungenutzt. Jemanden am Bildschirm festzuhalten ist fast nichts wert. Ihn dazu zu bringen, den Link zu kopieren, ist 20 wert.

„Externe Links töten die Reichweite.“ Das veröffentlichte open_link-Gewicht beträgt +0,2. Positiv. Nirgends im Blend gibt es eine Link-Strafe. Man beachte die Gesamtlogik: share_via_copy_link mit 20.0 ist das höchste positive Gewicht der Datei — und einen Link zu kopieren ist per Definition eine Handlung, die Inhalt von der Plattform wegträgt. Das Modell belohnt transportable Inhalte. (Das Sichtbarkeitsfiltern ist ein eigenes System und geht weiterhin gegen Spam vor — aber das ist keine Linksteuer.)

„Lesezeichen sind das geheime Signal.“ Lesezeichen werden in der Taxonomie und im Leserverlauf erfasst. Ein Ranking-Gewicht haben sie nicht.

„Profilklicks lassen den Account wachsen.“ profile_click wird vorhergesagt und dann mit 0.0 multipliziert. Gerankt wird follow_author mit 4.0 — das Folgen selbst, nicht der Besuch.

„Die erste Stunde entscheidet alles.“ Im Blend existiert kein Geschwindigkeitsterm. Keine Engagement-Rate, kein „erste 60 Minuten“-Multiplikator. Phoenix bewertet einen Beitrag pro Leser, aus dessen Verlauf und dem Inhalt. Zeitlich gebunden ist anderes: Beiträge älter als 48 Stunden fliegen durch den AgeFilter raus, und der Neuautoren-Boost greift nur bei Beiträgen unter 24 Stunden. Der Veröffentlichungszeitpunkt zählt weiterhin — nur nicht so, wie die Folklore behauptet.

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Die Multiplikatoren, die entscheiden, wer dich sieht

Nach dem Blend laufen drei Anpassungen, und sie erklären deine Reichweite besser als jedes einzelne Gewicht.

Abschlag außerhalb des Netzwerks (×0,75). Ein Beitrag von einem Konto, dem der Leser nicht folgt, wird mit 0,75 multipliziert. In einem Themen-Feed sinkt der Faktor auf 0,5. Entscheidend: Derselbe Abschlag trifft Antworten und Reposts von Konten, denen der Leser folgt — deshalb verbreitet sich deine Antwort auf einen großen Account selten, dein Originalbeitrag dagegen schon.

Autorenvielfalt (Abklingfaktor 0,5, Untergrenze 0,25). Jeder Beitrag nach deinem ersten wird in einem Feed mit einem abklingenden Faktor multipliziert, bis zur Untergrenze von 0,25. Zwanzigmal am Tag zu posten multipliziert deine Reichweite nicht mit zwanzig: Im Feed eines Lesers konkurrieren deine späteren Beiträge mit einem Viertel ihres Scores.

Boost bei gegenseitigem Folgen (+15). Das ist die Änderung, die im Juli alle gespürt haben, ohne ihren Namen zu kennen. Bei einem Originalbeitrag von jemandem, dem der Leser gegenseitig folgt, steigt das Antwort-Gewicht von 5.0 auf 20.0. Für Antworten und Reposts gilt er nicht. X hat ihn am 13. Juli 2026 mit 20 ausgerollt und am 24. Juli auf 15 gesenkt, nachdem Nutzer bemängelt hatten, sie sähen zu wenig WM-Diskussion von Konten, denen sie nicht folgen. Das Repository dokumentiert den Diff, Commit für Commit.

Kaltstart für neue Autoren. Beiträge von Autoren mit höchstens 1 000 Followern, unterhalb einer Schwelle von 1 000 Impressionen und jünger als 24 Stunden, werden auf die Positionen 15–16 des Feeds gehoben. Wer klein ist, bekommt vom System ausdrücklich eine Auffahrt — die nach einem Tag abläuft.

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Was das für deine Beiträge bedeutet

Die Gewichte zeigen in eine sehr klare Richtung, und es ist nicht die der üblichen Ratschläge.

Schreibe Beiträge, die man weiterleitet, nicht Beiträge, die man beklatscht. Ganz oben stehen Link-Kopie und DM-Weitergabe. Beides sind private Gesten: Jemand schickt deinen Beitrag an eine Person, weil er für genau diese Person nützlich ist. Eine Referenz, eine Zahl, eine Methode, eine Warnung. Applaus-Inhalte — die Abrechnung, die Beobachtung, in der sich alle wiedererkennen — sammeln Likes, und die bewertet das Modell mit 0,5.

Stelle deinen gegenseitigen Kontakten Fragen, die sie beantworten. Mit dem Boost für gegenseitiges Folgen wird ein Originalbeitrag, auf den deine Mutuals wahrscheinlich antworten, in diesem Signal mit 20.0 bewertet — gleichauf mit der Link-Kopie, dem höchsten Gewicht der Datei. Der Hebel ist dein echtes Netzwerk, nicht die Fremden.

Hör auf, Retention-Tricks zu optimieren. Aufhänger, die den Blick festnageln, bringen dir ein Signal von 0,004. Derselbe Aufwand, den Beitrag wirklich zitierfähig zu machen, bringt 5,0 oder 20,0.

Poste weniger, dafür besser. Wegen der Autorenvielfalt wird dein fünfter Beitrag des Tages in einem Feed mit einem Viertel seines Werts bewertet. Der Rat mit den 20 Beiträgen pro Tag war schon zweifelhaft; der Abklingfaktor macht daraus Arithmetik.

Geh nie das Meldungsrisiko ein. Bei −234 löscht eine einzige vorhergesagte Meldung enorm viel gute Arbeit aus. Köder, Engagement-Farming und Streit mit Publikum, das nicht gefragt hat, sind nicht nur geschmacklos — sie sind quantitativ schlechte Tauschgeschäfte.

Und veröffentliche weiter Originalbeiträge. Antworten und Reposts gefolgter Konten werden mit 0,75 abgewertet, erhalten keinen Mutual-Boost und sind vom Kaltstart ausgeschlossen. Das System ist um den Originalbeitrag herum gebaut.

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Die ehrlichen Einschränkungen

Drei, weil Präzision mehr wert ist als eine runde Geschichte.

Es handelt sich um die Standardwerte der Open-Source-Parameterdatei. X testet fortlaufend über Feature Switches — der Mutual-Boost lag innerhalb von zwei Wochen je nach Nutzer bei 0, 5, 10, 15 und 20. Dein Feed läuft nicht zwingend auf den Standardwerten.

Der Blend ist nur eine Stufe. Das Sichtbarkeitsfiltern — ein eigenes System, ebenfalls in diesem Update veröffentlicht — entscheidet anhand von Labels anderer Modelle, ob ein Beitrag überhaupt gezeigt werden darf. Ein perfekt auf den Blend optimierter Beitrag kann dort trotzdem herausfallen.

Und Ranking ist nicht Distribution. VMRanker ordnet das Ergebnis anschließend neu, Werbung und Empfehlungen werden von der Blending-Pipeline eingefügt, und das Retrieval entscheidet vorher, welche Beiträge überhaupt bewertet werden. Die Gewichte sagen dir, was das System schätzt. Nicht die ganze Geschichte.

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Die Checkliste

• Mindestens einen Beitrag pro Woche schreiben, den jemand kopieren und einer Kollegin schicken würde — eine Zahl, eine Methode, eine Referenz
• Den Originalbeitrag zum Standardformat machen; Antworten für Gespräche nutzen, nicht für Reichweite
• Den gegenseitigen Kontakten Fragen stellen, die sie wirklich beantworten können (dort sitzt der +15-Boost)
• Likes nicht länger als Erfolgsmaßstab nehmen — sie sind die Recheneinheit, nicht das Ziel
• Höchstens 3 bis 5 Beiträge pro Tag; die Vielfaltsuntergrenze frisst den Rest
• Den Link setzen, wenn der Link der Punkt ist — im Blend gibt es keine Linksteuer
• Alles vermeiden, was für einen Teil des Publikums wie Köder wirkt; eine Meldung entspricht 468 Likes
• Unter 1 000 Followern frisch posten — der Kaltstart-Boost läuft nach 24 Stunden ab
• Prüfen, welche Beiträge zitiert und per DM verschickt wurden, nicht welche geliked wurden

Das Schwierige ist nicht, das zu wissen. Es ist, das über einen vollen Redaktionsplan durchzuhalten und gleichzeitig in den Gesprächen präsent zu bleiben, die deine Beiträge auslösen.

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Fazit

Drei Jahre lang war X-Beratung Archäologie an einem Code-Dump von 2023 plus eine ordentliche Portion Aberglaube. Seit dem 13. August 2026 ist es Arithmetik — und diese Arithmetik sagt etwas Unpopuläres: Der Algorithmus belohnt Inhalte, die man nützlich genug findet, um sie einer bestimmten Person zu schicken, und bewertet Applaus mit fast nichts.

Das ist ein härterer Maßstab als das Schreiben von Aufhängern. Es ist aber auch ein deutlich stabilerer, denn es ist derselbe Maßstab, der einen Inhalt überhaupt erst veröffentlichenswert macht.

Quellen: xai-org/x-algorithm — home-mixer/params/param.rs, home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs, docs/BIDIRECTIONAL_BOOST_CHANGE.md. Geschrieben von Sébastien de Bollivier.