Elon이 이번에 언급한 두 가지 개선 방향을 추천 시스템 언어로 번역하면 다음과 같습니다.

① 'Following' 콘텐츠의 가중치 향상 → '팔로우 관계(following relationship)'를 단순히 수많은 특징 중 하나가 아닌, 강력한 신호(hard signal)로 재정립하는 것.
② 소량의 좋아요 행동에 기반한 유사 콘텐츠 증폭 억제 → 우연한 하나의 동작이 피드 주제를 고착화시키는 것을 방지하는 것.

이 두 가지를 합치면 결국 한 가지 목표를 추구하고 있습니다. 즉, 알고리즘을 '단기 체류 시간 최대화'에서 '장기적인 만족도와 다양성' 방향으로 미세 조정(fine-tuning)하는 것입니다.

이는 크리에이터에게 생각보다 훨씬 큰 영향을 미칩니다.

팔로워의 가치가 상승하고 있습니다. 예전에는 콘텐츠가 알고리즘에 의해 팔로우하지 않는 사람들에게 쉽게 노출될 수도 있었지만, 다른 사람들의 화제성(hot topic)에 의해 빼앗기기도 쉬웠습니다. 이제 알고리즘은 'Following'을 더 존중한다는 것은, 안정적이고 상호작용할 의지가 있는 핵심 잠재 고객층이 더욱 신뢰할 수 있는 도달(reach)의 원천이 된다는 의미입니다. 스레드(Thread), 시리즈 콘텐츠, 깊이 있는 답변 상호작용 등의 ROI가 높아질 것입니다. 왜냐하면 이들이 팔로워 기반 피드 안에서 더 오래 생존하기 때문입니다.

단일 화제 의존의 위험은 증가하고 있습니다.
예전에는 월드컵, AI 모델 출시, 선거 기간 동안 집중