让 o1 pro 帮忙分析了一下 Twitter 的评分算法
从这段泄露出来的 Twitter 排序公式可以看出，Twitter 对“高价值互动”有非常明显的偏好，而对“负面反馈”采取了非常严厉的惩罚。我们可以先逐行地看一下这些系数和含义，然后再给出一些优化和改进建议。
1. 公式拆解
1）高权重的正向信号：
is_replied_reply_engaged_by_author（+75）：
如果推文作者与某条回复进行互动，或这条回复是作者与读者之间的“深入对话”（reply engaged），那么就会有非常高的加权。这意味着对话作者对这条推文或回复作出回应，平台将其视为极其重要的信号，说明该推文内容非常有价值。is_replied（+27）：
只要有人给该推文回复，也会得到正向加权。虽然数值远低于和作者之间的深度互动，但依然是一个高分项，体现出 Twitter 对讨论和对话的重视。is_profile_clicked_and_profile_engaged（+12）：
若有人通过这条推文或链接点击了用户档案并进一步进行关注、收藏等操作，也能带来较高加分，表示推文吸引了读者对账号本身的兴趣。MAX(is_good_clicked_convo_desc_favorited_or_replied, is_good_clicked_convo_desc_v2)（+11）：
这里看起来是一个“好的对话行为”或“好的点击行为”的指标，取两者中的最大值，乘以 +11。说明平台想要找出对话中更深层次、优质的交互（比如点击推文后进行点赞或回复）并加以奖励。
2）中低权重的正向信号：
is_retweeted（+1.0）：
被转推获得的加权其实不算高，仅为 1 分。对比上面大几十的分值，可以看出 Twitter 对“转推”本身的价值定位低于“直接的对话回复与互动”。is_favorited（+0.5）：
点赞只有 +0.5，进一步说明 Twitter 认为“点赞”是最基础、最轻量级的肯定信号，权重相对较低。is_video_playback_50（+0.005）：
视频播放超过一半仅有 0.005 的加分，几乎可以忽略不计。可能是因为很多人看视频并不一定表示对内容非常认可，也可能是因为视频播放容易受自动播放、滑动浏览等因素影响，所以此项权重非常小。
3）负向信号：
is_negative_feedback_v2（-74）
如果有人对推文做出负面反馈（可能包括“不感兴趣”“屏蔽”之类的行为），直接扣 74 分。可以看出，这和“is_replied_reply_engaged_by_author”的正向加分相当，负面影响极大。is_report_tweet_clicked（-369）
如果有人点击“报告推文/举报”，会被惩罚性地扣 369 分，比负面反馈更严重得多。这基本上会让推文在推荐系统中瞬间“沉底”，意味着 Twitter 对“被举报”的内容加以强烈打压。
2. 观察与解读
互动的“质量”比“数量”更重要
最高分值的几个信号都与“深度互动”相关：尤其是跟作者本人的对话（75）和回复（27）。这说明 Twitter 非常看重用户之间真正的对话交流。转推和点赞虽然也有加分，但远远不及回复和深入互动。
鼓励关注档案与二次交互
“点击个人档案”并在档案页面进一步互动也有较高加分（12），说明 Twitter 希望用户不仅仅是快速浏览，而是更深入地关注创作者本身。
负面反馈和举报几乎“宣判死刑”
负面反馈分数（-74）和被举报（-369）的权重都非常高，一旦出现大规模负面反馈或被用户举报，该推文的排名将快速下滑。
音视频内容播放比重被严重弱化
视频播放仅有 +0.005，表明除非有人进一步对推文做出点赞、回复，否则单纯的视频观看不足以显著提高推文排序。
系统的“平衡点”
整体来看，Twitter 排名系统尽量挖掘“用户强互动”并过滤“用户强烈不满”的内容，让更多有讨论度、有价值的推文能浮到更前面。
3. 给出的改进/优化建议
对于创作者：
引导用户回复与讨论
既然“回复”乃至“作者与读者深度对话”是最高权重，那在内容创作时应注重引发读者的思考或讨论，提出开放性问题、鼓励读者留言等；同时，如果作者自己能多去回复互动，会有更大加成。
在推文中引导用户进一步点击或查看主页
适度在推文中提及一些个人主页里的信息、项目链接等，吸引读者点击档案页并进行后续操作（关注、查看更多内容），可以赢得那 +12 的不俗加分。
谨慎对待各种负面反馈
高度关注是否有人对你的推文点“我不感兴趣”或进行投诉/举报。负面反馈的扣分极为严重，需要创作者在选题、用词、态度方面保持谨慎，避免太过敏感和极端化的内容。
使用更多的富媒体（但要强调互动）
视频或图片本身对吸睛有帮助，但如果只靠播放量并不能带来高排序分数。应尽量在富媒体内容里引导用户进行更深入的互动，比如让他们发表评论、回复、点赞，从而把富媒体播放与更高层次的动作结合起来。
善用“对话”的氛围
Twitter 强调对话，对长链回复、问答、辩论等情形，分值会更高。如果你能引导粉丝之间相互讨论或多次回复，也能进一步提升推文权重。
对于平台（算法层面）的可能改进：
平衡过高的权重差距
目前从 75 分、27 分到 0.5、0.005 分的跨度非常大。对于某些类型的内容（如视频），即便产生了大量播放，也无法抵消几条负面反馈或一次举报带来的严重扣分。可以考虑在整体算法里对不同信号进行更平滑的加权，以免激励过度地“刷回复”或“刻意引战”，也避免优秀视频内容被埋没。
更精细地区分负面反馈类型
“不感兴趣” 和“真正冒犯或违规”有着本质区别，若将所有负面反馈都套用-74，会导致某些非恶意类反馈的影响过度。可以考虑引入更多维度，对反馈类型进行更细分的区隔，比如“无兴趣”“垃圾邮件”“仇恨言论”在算法层面的区别对待。
引入更多的正向反馈形式
除了点赞、回复、转推和点击主页，也可考虑把“发送私信（基于推文）”等更多信号纳入评分体系，精细衡量用户真实喜爱程度。
增加对优质多媒体内容的识别和加权
目前对视频播放仅给了极低加分，但在当下趋势里，优质视频或图文结合的推文往往对用户有更强的吸引力和创作成本。可以考虑引入更丰富的机器学习特征来识别是否是“高质量”视频或图文，从而更好地推荐给用户。
4. 结论
从这个排序公式可以明显看出：
最重要的是引发对话、激励读者回复，以及作者自己也积极参与回复。
负面反馈与被举报会带来巨大的扣分，需尽力避免。
简单的点赞或转推并不能给予很高的排名增益，相比之下“深度互动”更关键。
引导用户点击并进一步关注/互动可有效提升推文的可见度。
对于创作者而言，如果想在推文算法中获得更好的曝光，应该重点关注“与作者及读者的交互质量”、“减少和避免负面反馈”这两大方面。对于 Twitter 平台本身而言，也需要在信号加权、负面反馈细分以及对富媒体的评估上不断做迭代和优化，才能更加全面、精准地衡量内容质量。