Nelle ultime settimane è emersa una novità di grande portata per chi usa quotidianamente X, il social network precedentemente noto come Twitter: la piattaforma ha reso pubblico il codice sorgente del suo algoritmo di raccomandazione, quello stesso sistema che decide quali post, account o contenuti appaiono nel feed degli utenti. Questa decisione segna un punto di svolta nella relazione tra X e le aziende che si affidano al social per comunicare, promuovere prodotti o costruire una presenza digitale, perché offre una trasparenza senza precedenti sui meccanismi che determinano visibilità e impatto dei contenuti pubblicati.
Fino a poco tempo fa, comprendere come l’algoritmo selezionasse e ordinasse i contenuti era un gioco di ipotesi: le aziende, i marketer e gli analisti cercavano di decifrare segnali indiretti, deduzioni empiriche e comportamenti aneddotici per capire cosa funzionasse meglio in termini di visibilità. Con il nuovo rilascio su GitHub sotto licenza open source (Apache 2.0), il codice è ora accessibile a chiunque voglia esaminarlo, studiarlo o persino modificare e adattare parti di esso per casi d’uso avanzati.
L’algoritmo in questione non è un semplice pezzo di codice legacy, ma un sofisticato sistema basato su un modello di intelligenza artificiale di tipo Transformer, derivato e migliorato rispetto alle versioni precedenti, con alla base la tecnologia Grok sviluppata da xAI. Questo significa che il sistema non fa più affidamento su regole manuali o euristiche predefinite, ma su un modello statistico in grado di apprendere e valutare i contenuti in base a segnali di qualità e interazione reali. Comprendere questo “motore” dietro alle raccomandazioni può fare la differenza tra una strategia social casuale e una costruita su dati e dinamiche effettive.
Dal punto di vista di un’azienda che utilizza X come canale di comunicazione, l’accesso al codice dell’algoritmo permette di vedere con i propri occhi quali sono i fattori che influenzano il ranking dei post. Per esempio, attraverso l’analisi diretta del repository si può scoprire che il sistema dà grande importanza a metriche come il tempo che un utente trascorre su un post (dwell time), le condivisioni private (share via direct message) e la rapidità con cui un contenuto riceve segnali di engagement nei primi minuti dalla pubblicazione. Questi dettagli, una volta oscuri, diventano ora accessibili e interpretabili, consentendo alle organizzazioni di adeguare i propri contenuti a ciò che l’algoritmo privilegia.
Una prima implicazione evidente emerge per la pianificazione delle campagne e delle pubblicazioni: dal nuovo codice risulta che il “finestra di velocità” nei primi 30 minuti è cruciale. I contenuti che non riescono a generare un certo livello di interazioni in questo periodo rischiano di essere rapidamente ignorati dal sistema di raccomandazione. Per un’azienda questo significa che coordinare team, advocacy interna e reti di partner per dare impulso immediato ai post non è più un elemento marginale, ma un fattore determinante per aumentare la visibilità organica.
Un altro elemento che emerge dall’analisi del codice è il modo in cui le risposte e le interazioni di bassa qualità vengono trattate. Al contrario di quanto succedeva in passato, dove rispondere a molti commenti poteva amplificare la diffusione di un post, il nuovo algoritmo sembra penalizzare interazioni superficiali o “spammy”. Questo spinge le aziende a ripensare il modo in cui gestiscono le conversazioni nei commenti, concentrandosi su risposte che generano valore reale, lunghe conversazioni significative o contenuti aggiuntivi capaci di trattenere l’attenzione degli utenti.
La trasparenza del codice consente anche di capire come la verifica dell’account e il livello di abbonamento influenzino la distribuzione dei contenuti. Anche se alcuni dei parametri specifici, come “costanti di ponderazione”, non sono stati ancora rilasciati, l’analisi indica che gli account verificati – soprattutto quelli delle organizzazioni o quelli con un abbonamento Premium – possono ottenere un “punteggio base” più alto, offrendo così un vantaggio strutturale nella competizione per la visibilità. Questo permette a brand e imprese di valutare con maggiore precisione l’investimento necessario per essere competitivi sulla piattaforma.
Non meno importante è il modo in cui il nuovo algoritmo affronta segnali negativi, come le segnalazioni (report) o le mutevoli preferenze degli utenti. Sembra infatti che segnali come la probabilità che un utente scelga di disinteressarsi o di silenziare definitivamente un account possano avere un impatto duraturo sui risultati futuri, non solo sul singolo post. Per un’azienda, questo significa che contenuti controversi o clickbait non solo possono generare reazioni immediate, ma anche creare effetti negativi a lungo termine sulla portata complessiva. Avere accesso alla logica di questi meccanismi permette di pianificare comunicazioni più attente, sicure e orientate alla costruzione di relazioni sostenibili con il pubblico.
Infine, la disponibilità pubblica del codice fa emergere un nuovo ruolo per i team interni dedicati all’analisi dei dati e alla strategia digitale. Non si tratta più di “seguire best practice generiche”, ma di monitorare attivamente sia il repository dell’algoritmo, sia le dichiarazioni ufficiali degli sviluppatori e dei product lead della piattaforma. Questo approccio combinato – osservazione diretta del codice e interpretazione delle comunicazioni pubbliche – può trasformarsi in uno strumento strategico per anticipare cambiamenti, adattare rapidamente le strategie di contenuto e ottenere un vantaggio competitivo nel panorama dei social media.