Статья посвящена лингвистическому анализу механизмов вирального распространения контента в условиях алгоритмически управляемой цифровой медиасреды. Актуальность исследования обусловлена трансформацией публичной коммуникации на цифровых платформах, где селекция и масштабирование сообщений все чаще осуществляются на основе формализуемых показателей вовлеченности, а не межличностных связей. Это требует пересмотра традиционных подходов к анализу публичной речи и разработки понятийного аппарата, учитывающего алгоритмическое опосредование дискурса. Проблема исследования заключается в выявлении устойчивых лингвистических характеристик алгоритмически усиливаемого контента и в описании структуры алгоритмического идиолекта – специфического речевого регистра, адаптированного к критериям платформенного отбора и ранжирования сообщений. Особое внимание уделяется соотношению формальных языковых средств, дискурсивной организации сообщений и метрик, используемых алгоритмами цифровых платформ. Исследование базируется на междисциплинарном подходе, сочетающем методы медиалингвистики, теории коммуникации и прикладного анализа данных. Эмпирическую базу составил корпус из 2000 постов социальных сетей (январь–июнь 2025 года), разделенных на виральную и контрольную подвыборки. В работе применялись количественные методы анализа, включая расчет средней длины предложений, частотности экспрессивных конструкций, автоматизированный анализ тональности текста и контент-анализ прагматических и мультимодальных элементов. Статистическая значимость различий проверялась с использованием t-критерия Стьюдента и χ²-критерия. Результаты показывают, что виральный контент характеризуется синтаксической редукцией, повышенной экспрессивностью, поляризацией тональности, ориентацией на бинарные оппозиции и высокой степенью мультимодальности, существенно повышающей вовлеченность. На основе совокупности выявленных признаков обосновано выделение алгоритмического идиолекта виральности как стандартизированного языкового регистра цифровой коммуникации, оптимизированного под алгоритмические механизмы платформ.