点赞只有 0.66 分，回复 5 分，复制链接分享 20 分。这三个数字来自 X 公开的推荐代码，被一条推文扒了出来。

算法在猜你的读者下一步做什么。让人回你、转你、存下来，内容就被推。点赞这种浅层动作，在权重表里几乎可以忽略。

权重差距有多大

把三个数字放在一起看：回复是点赞的 7.5 倍，复制链接分享是点赞的 30 倍。平台用这套分值明确表态，它要的是对话和外部传播，不是随手一划的赞。

对做 AI 内容的账号来说，这意味着发帖前要倒推一件事：目标读者看完之后会做什么动作。会回复什么、转发给谁、保存下来干什么用。想清楚这个，再反向构造钩子、金句和可保存的清单。

六条对应权重的实操

推文给出的六条战术，每一条都直接映射到代码里的权重指标：

  1. 设置能引发争议或共鸣的提问，拉回复
  2. 制造便于截图转发的金句，拉转发
  3. 制作清单或速查表，诱导复制链接收藏，拉分享
  4. 蹭热点话题标签
  5. 前置视觉冲击
  6. 保持高频发帖，训练模型

这六条不是拍脑袋的经验，背后是同一套逻辑：算法预测的是读者后续的互动行为，你设计的动作越接近高权重行为，内容被推的概率越高。

清单和速查表之所以被单独拎出来，是因为它们天然对应「复制链接分享」这个 20 分动作。读者存下来是为了以后用，这个动作在算法眼里比点个赞重得多。

高频发帖那条则指向另一层：模型需要样本去学习你的内容适合推给谁。发得少，模型对你的判断就模糊。

整套策略的核心只有一句话：别盯着点赞，盯着读者下一步会做什么。