Simulateur de Viralité X : teste ton post avant de publier
Colle ton tweet ou ton début de thread. Le moteur reproduit la logique du vrai algorithme open source de X (Phoenix Weighted Scorer + Grox) publié en 2026 pour estimer son potentiel de viralité, avant que tu n'appuies sur Publier.
Probabilités Phoenix
Qualité & risque (Grox)
Forces
Faiblesses
Conseils actionnables
Comparaison avec des benchmarks
Pourquoi ce score ? Comment marche vraiment l'algorithme de X
X a publié en mai 2026 le code open source de son feed « For You ». Ce simulateur reproduit la logique des composants clés, sans boîte noire.
1. Phoenix : le modèle qui prédit l'engagement
Phoenix est un transformer (basé sur Grok) qui, pour chaque post, prédit une probabilité pour chaque type d'action : like, reply, repost, quote, click, profile click, dwell (temps de lecture), partage, suivi de l'auteur, et des signaux négatifs (not interested, mute, block, report).
2. Weighted Scorer : la somme pondérée
Le score final est Score = Σ (poids × P(action)). La hiérarchie des poids observée est Reply > Repost > Like > Dwell. Une réponse vaut bien plus qu'un like. Les signaux négatifs (report, block, mute) sont fortement déduits, avec un offset quand le score combiné passe sous zéro.
3. Grox : Banger Screen + Spam + Safety
Grox est la couche de compréhension de contenu. Le Banger Initial Screen attribue un quality_score de 0 à 1 (seuil de 0,4 pour être jugé « banger »), et détecte le slop (contenu sans valeur, IA bâclée). Les classifieurs spam et safety / PTOS peuvent écraser la portée, avec une surveillance renforcée des comptes à faible nombre de followers.
4. Author Diversity Scorer
Un même auteur vu plusieurs fois dans le feed est atténué : multiplicateur = (1 − floor) × decay^position + floor. Pertinent en mode thread et si tu postes beaucoup en peu de temps.
5. OON Scorer (Out-of-Network)
Les posts hors réseau (vus par des gens qui ne te suivent pas) sont multipliés par un facteur < 1 : l'in-network est priorisé. Pour percer hors de ton audience, il faut un score brut nettement plus élevé.
Limites
- Les poids numériques exacts ne sont pas publics : on utilise la hiérarchie documentée.
- La personnalisation par utilisateur (ton historique d'engagement) ne peut pas être simulée.
- C'est une estimation pédagogique, pas une garantie de viralité.
Questions fréquentes
Le simulateur est-il basé sur le vrai algorithme de X ?
Oui. Le moteur reproduit la logique du code open source publié par X en 2026 : Weighted Scorer de Phoenix (somme pondérée des probabilités d'engagement), Banger Initial Screen et filtres spam / safety de Grox, Author Diversity Scorer et facteur Out-of-Network. Les estimations restent une simulation pédagogique.
Pourquoi le reply pèse-t-il plus que le like ?
Parce que dans le Weighted Scorer, la hiérarchie des poids est Reply puis Repost puis Like puis Dwell. Une réponse demande un effort plus élevé qu'un like : c'est un signal d'intérêt bien plus fort, donc fortement pondéré.
Mon texte est-il envoyé quelque part ?
Non. Tout est calculé dans ton navigateur en JavaScript. Aucun texte n'est transmis ni stocké.
Un bon score garantit-il la viralité ?
Non. Aucun outil ne le peut. Le score mesure l'alignement de ton post avec les signaux que l'algorithme valorise. Le timing, l'audience, l'actualité et le hasard comptent aussi.
Comment maximiser mon score rapidement ?
Soigne le hook (première ligne courte et accrocheuse), provoque la réponse (question ou avis tranché), apporte une valeur claire, évite le lien externe en première position, limite les hashtags et l'appât à engagement, ajoute un média quand c'est pertinent.
Tu veux aller plus loin sur X ?
Mes tests, retours et méthodes de growth X et SEO black hat, sans bullshit.
Me suivre sur X (@CTRBooster75)Simulateur indépendant à vocation pédagogique. Non affilié à X Corp. Basé sur l'interprétation du code open source « For You » publié par X. Les scores sont des estimations et ne garantissent aucun résultat.