Umělé nafukování počtu sledujících prostřednictvím nákupu „následovníků“ jsou jednou z cest, jak si firmy či uživatelé na Twitteru vylepšují skóre – větší číslo prostě vypadá líp. Může ale být zneužíváno i jako zbraň – prostě někdo někomu přihodí pár desítek tisíc falešných sledujících účtů, a pak ho obviní, že si následovníky kupuje.
Poznat falešné účty na Twitteru je čím dál tím složitější – dnes je pohánějí robotické stroje, které jim zajišťují i kompletní obsah. Tweetují, retweetují, hvězdičkují, nahrávají fotografie. Samozřejmě zpravidla texty i fotky vykrádají z jiných účtů či prostě z Internetu, ale pořád vypadají „jako živé“.
Jak poznat falešný účet?
Poznat falešný účet na Twitteru není snadné. Proto některé služby pro analýzu sledujících dělí účty na reálné, neaktivní a falešné (fake). Právě neaktivní účty jsou velký problém – pokud se podíváte do přehledu 30 nejvýznamnějších českých účtů, zjistíte, že procento sledujících, které můžeme označit za neaktivní, je v řadě případů velmi vysoké.
Ještě nedávno přitom stačilo k rozpoznání falešného účtu na Twitteru pár jednoduchých kritérií. Jaké mohou být některé příznaky?
- Prázdné bio, nevyplněná fotografie, nesmyslné jméno, zjevně automaticky generovaná „přezdívka“, nevyplněné místo, odkud uživatel je
- Vysoký počet sledovaných
- Vysoký počet sledovaných vs. nízký počet sledujících
- Obsah tweetů je typický spam, nedává smysl, pouze odpovídá dalším uživatelům, nadměrně používá zkracovače a odkazy vůbec
- Nemá žádné tweety nebo naopak pořád dokola tweetuje to samé
Tato kritéria berte samozřejmě s rezervou, několik uvedených bodů splní i účet někoho, kdo pouze pasivně sleduje další účty a sám Twitter aktivně nepoužívá.
Jak zjistit, jestli nemáte příliš podezřelých sledujících
Pokud chcete zjistit, jak je na tom je z pohledu „kvality“ sledujících váš vlastní (či cizí) účet, máte řadu možností.
První z nich je Twitter Audit – ten vám ale poskytne pouze odhad reální vs. falešní. Neanalyzuje také všechny sledující, ale pouze vzorek 5000 z nich. Pro rozhodnutí se dívá na počet tweetů, datum posledního tweetu a poměr sledujících/sledovaných.
Poněkud lepší výsledky může dát Fake Follower Check od Status People – poskytuje totiž tři čísla: reální sledující, neaktivní a falešní (fake). Samozřejmě platí, že pořád jsou to jenom odhady založené na tom, že se služba podívá na zhruba stejné metriky jako služba předchozí. Ale pohled na neaktivní ukazuje, že hrají dost významnou roli. Je také dost pravděpodobné, že analyzuje všechny sledující, protože se snadno může stát že narazíte na limit API Twitteru.
Aplikaci pro kontrolu sledujících mají i Social Bakers v podobě Fake Follower App. Nerozlišuje obvyklé tři kategorie (reálné, neaktivní a fake účty), ale používá své členění na „dobré“, „neaktivní“ a „podezřelé či prázdné“. A mimo spočtení tří čísel vám i ukáže to, co zjistila, takže ji případně můžete zkusit rovnou využít pro odstranění nechtěných sledujících.
Chcete zkusit odstranit falešné sledující?
K odstranění falešných sledujících budete také potřebovat nějakou tu službu. Některé z těch, které slouží ke správě účtu, mají možnost zjistit přehled „podezřelých“ účtů a pak možnost je odstranit. Jedinou možností, jak na Twitteru odstranit sledujícího, je přitom zablokování takového účtu.
Většina služeb pro správu účtu (a odstranění falešných či nechtěných sledujících) má dvě podstatné vady. Tou první je, že jsou zpravidla placené. A tou druhou je to, že vám dovolí odstranit maximálně tisíc sledujících denně (víc pravděpodobně neumožňuje API).
Můžete – na vlastní nebezpečí – zkusit třeba followersbegone.com. Pokud byste snad službě nedůvěřovali, je k dispozici její kompletní zdrojový kód. Funguje tak, že spustíte kód v JavaScriptu „nad“ vaším přehledem sledujících a necháte jej běžet. Na konci dostanete přehled účtů, které by teoreticky mohly být falešnými sledujícími. Dozvíte se, kolik jich script našel, a jedním kliknutím se jich (všech) můžete zbavit.
Samozřejmě, nezapomeňte, je to nevratný proces. Než se tak vrhnete do případné čistky ve vašich sledujících, nezapomeňte na to, že všechny pomůcky na detekci falešných sledujících mají vysoké procento chybovosti. A běžně budou za falešné označovat i účty, které falešné nejsou.
Jak jsou na tom nejvýznamnější česko-slovenské účty
Pokud využijeme Klaboseni.cz, získáme následující žebříček třiceti nejvýznamnějších česko-slovenských účtů na Twitteru. Klábosení k určení „pořadí“ využívá Klout, takže vám uvedený žebříček může připadat poněkud zvláštní.
Z uvedeného vzorku těžko něco obecného vyvodit. Je ale například vidět, že nízký počet reálných sledujících nutně neznamená, že ti ostatní jsou falešní. Na seznamu je také vidět vysoké procento neaktivních účtů, ale zdaleka nejde říci, že vysoký počet sledujících přináší zvýšené riziko výskytu falešných či neaktivních účtů.
Například Ivo64 sledující v zásadě nabírá pouze tak, že zkouší sledovat jiné lidi a doufá v reciproční sledování svého účtu. Poměrně mu to vychází a paradoxně to vede k tomu, že má prakticky rekordní poměr s ohledem na reálné sledující.
Zdaleka ale nemá na PragueBob, jeden z nejznámějších problematických účtů na českém Twitteru, který používá stejnou taktiku už několik let (aktuálně 75 453 sledujících a 75 437 sledovaných a 98 % reálných, 2 % neaktivních a 0 % falešných). Svou taktiku dotáhl k dokonalosti v tom, že vás začne sledovat a pokud mu to neoplatíte, své sledování ukončí. A bude to opakovat několik týdnů každých několik dní.
Osobně se domnívám, že cokoliv nad 30% podíl v neaktivních i falešných je důvod, proč se na případné složení sledujících podívat podrobněji.
V každém případě, počet sledujících na Twitteru není použitelnou metrikou s nějakou vypovídající hodnotou. Mnohem použitelnější by byla míra zapojení sledujících (hvězdičky, retweety, odpovědi, zmínky) a tím vyvolané další šíření tweetů.
Účet | Sleduje | Sledující | % Reální sledující (Twitter Audit) |
Reální / neaktivní /fake (Status People) |
|||
Reální | Neaktivní | Fake | |||||
1. | ProSyn | 1 316 | 54 351 | 54 % | 45 % | 36 % | 19 % |
2. | Ivo64 | 6 682 | 6 997 | 95 % | 97 % | 3 % | 0 % |
3. | zdenekstybar | 316 | 33 565 | 50 % | 42 % | 36 % | 22 % |
4. | denniksme | 107 | 26 551 | 22 % | 21 % | 41 % | 38 % |
5. | cermak | 457 | 21 560 | 44 % | 36 % | 31 % | 33 % |
6. | Cibulkova | 12 | 35 256 | 58 % | 30 % | 46 % | 24 % |
7. | josefslerka | 1 002 | 5 672 | 76 % | 58 % | 30 % | 12 % |
8. | Medvidekpu | 608 | 5 926 | 74 % | 59 % | 27 % | 14 % |
9. | jindrichsidlo | 422 | 9 133 | 50 % | 34 % | 36 % | 30 % |
10. | JohnyMachette | 124 | 7 291 | 67 % | 53 % | 27 % | 20 % |
11. | jakubptacin | 472 | 1 562 | 88 % | 77 % | 20 % | 3 % |
12. | socialbakers | 1 606 | 58 787 | 89 % | 82 % | 13 % | 5 % |
13. | petrmara | 174 | 9 407 | 58 % | 59 % | 25 % | 16 % |
14. | Queens_CZ | 203 | 1 971 | 75 % | 50 % | 38 % | 12 % |
15. | baldachyn | 444 | 3 806 | 70 % | 53 % | 33 % | 14 % |
16. | Michelle_LSKT | 372 | 4 226 | 82 % | 63 % | 28 % | 9 % |
17. | Shaana_CZ | 184 | 871 | 87 % | 67 % | 28 % | 5 % |
18. | zbiejczuk | 1 038 | 4 018 | 82 % | 68 % | 24 % | 8 % |
19. | RomanStanek | 1 530 | 7 605 | 83 % | 80 % | 15 % | 5 % |
20. | michaldragan | 86 | 5 595 | 19 % | 20 % | 56 % | 24 % |
21. | prchal | 968 | 1 927 | 83 % | 69 % | 21 % | 10 % |
22. | necodymiconer | 1 116 | 1 652 | 82 % | 68 % | 24 % | 8 % |
23. | panKaplan | 389 | 1 173 | 88 % | 67 % | 24 % | 9 % |
24. | PeterHandzus | 741 | 2 230 | 92 % | 87 % | 10 % | 3 % |
25. | janrezab | 2 871 | 8 842 | 89 % | 87 % | 10 % | 3 % |
26. | MarekP | 101 | 6 668 | 68 % | 51 % | 30 % | 19 % |
27. | O2_CZ | 3 494 | 4 205 | 66 % | 48 % | 34 % | 18 % |
28. | AwwBieber | 16 129 | 264 759 | 89 % | 73 % | 21 % | 6 % |
29. | michal_truban | 405 | 3 200 | 80 % | 68 % | 24 % | 8 % |
30. | ladab | 373 | 3 428 | 82 % | 66 % | 27 % | 7 % |