LLM - Twitter アカウントの実行とその検索方法
公開: 2025-11-04ソーシャルメディアは急速に変化していますが、常に良い方向に進んでいるわけではありません。
過去 2 年間で、新しい種類のユーザーが静かに Twitter (現在は X) に溢れてきました。それは、GPT や Claude などの大規模言語モデル (LLM)によって運営されるAI を活用したアカウントです。
これらのアカウントは眠らず、考えず、関心もありません。返信の生成、スレッドの投稿、トレンドの追跡がすべて自動的に行われます。表面的には彼らは人間のように見えます。しかし実際にはそうではありません。
LLM が運営する Twitter アカウントの時代へようこそ。人工的なエンゲージメントにより、本物の会話とアルゴリズムによるノイズの間の境界線があいまいになります。
LLM が運営する Twitter アカウントとは何ですか?
LLM が運営する Twitter アカウントは、AI テキスト生成モデルを使用して管理または部分的に自動化されたプロファイルです。彼らはツイートを投稿したり、他の人に返信したり、説得力のある口調やユーモアを真似したりすることさえできます。
しかし、ここに問題があります。これらのアカウントは魅力的ではなく、模倣しているだけです。
価値の低い、繰り返しの、または文脈のない返信でタイムラインを溢れさせます。彼らは人気のあるコンテンツを出典を明示せずに再投稿します。プロンプトとテンプレートを使用して「バイラル スタイル」のツイートを生成します。
接続しているのではなく、複製しているのです。
CHEQ の 2024 年のボット活動レポートによると、現在、ソーシャル メディア活動の 38%以上が自動アカウントまたは AI 支援アカウントから発生しています。 X だけに関して、独立した研究者は、新規アカウントの 20% 以上がLLM 主導のアクティビティの兆候を示していると推定しています。
つまり、新しいフォロワーを 5 人獲得するたびに、1 人が機械になる可能性があります。
LLM が実行するアカウントが Twitter エクスペリエンスに与える影響
最初は、それらは無害に見え、お世辞にさえ見えます。彼らはあなたの投稿に「いいね！」をし、ツイートに返信し、時にはあなたを引用します。しかし、時間の経過とともに、それらの存在によりネットワークが薄れてしまいます。
実際の被害を引き起こす仕組みは次のとおりです。
- フィード汚染: LLM アカウントは 1 時間あたり何千件もの投稿を生成し、大量の AI ノイズに有意義な会話を埋もれさせます。
- エンゲージメントのインフレ:指標を歪め、実際の視聴者の行動を覆い隠しながら、人気があるかのような錯覚を生み出します。
- 広告の無駄: X で広告を掲載すると、クリック、購入、エンゲージメントが発生しない AI 主導のプロフィールにキャンペーンが表示される可能性があります。
- アルゴリズムの混乱: X のレコメンデーション システムはエンゲージメントから学習します。ボットが関与すると、アルゴリズムが視聴者の興味を誤解し、リーチの関連性が低くなります。
つまり、LLM が実行するアカウントでは、フィードが忙しそうに見えても、空っぽに感じられます。
エンゲージメントは高まりますが、つながりは失われます。
AI 主導のエンゲージメントの隠れたコスト
これらのアカウントを背景の雑音として無視するのは簡単ですが、経済状況は残酷です。
フォロワーの 20% がLLM が実行するボットである場合、それは次のことを意味します。
- インプレッションの 20% が無駄になります。
- 広告予算の 20% が消費されます。
- エンゲージメント データの 20% は無意味です。
それを数字に表してみましょう:
キャンペーンに 500 ドルを費やし、インプレッションの 5 分の 1 が人間以外のアカウントに到達した場合、支出のうち 100 ドルは即座に蒸発します。
これに 1 年間の広告を掛け合わせると、LLM 汚染の隠れたコストは数千ドルを超える可能性があります。すべて実際にコンバージョンが発生することはありません。
これは単なる社会問題ではありません。それはデータの問題、経済の問題、そして信頼性の危機です。
LLM 実行アカウントを特定する方法
AI が実行するプロファイルを見つけるのは必ずしも簡単ではありません。プロファイルはますます賢くなり、高速になり、より人間らしくなってきています。しかし、それらを知らせる重要なシグナルがあります。
探すべきものは次のとおりです。
- 過度に一般的な返信:すぐに返信しますが、「それは興味深いですね!」などの曖昧でテンプレート化されたコメントが含まれます。または「完全に同意します！」 — 無関係なトピック間で。
- ノンストップ投稿: LLM 主導のアカウントの多くは、一貫したフレーズとリズムで24 時間 365 日投稿しますが、これは実際のユーザーでは維持できません。
- プロフィールの不規則性:多くの場合、明確な個人アイデンティティが欠如しています。一般的なユーザー名、固有の写真がなく、プロフィールの略歴は性格ではなくキーワードで埋め尽くされています。
- 文脈のないエンゲージメント:彼らはバイラルな投稿を急速にリツイートしたり、トレンドのハッシュタグが表示されてから数秒後に返信したりします。これは、好奇心ではなく自動化を示しています。
- コンテンツのリサイクル:他のユーザーの人気ツイートを言い換えたりコピーしたり、場合によっては同じハッシュタグや絵文字を付けて投稿します。
こうした兆候が多く見られるほど、そのアカウントが AI によって実行されている可能性が高くなります。
Circleboom が LLM-Run アカウントの検索と削除にどのように役立つか
AI が実行するアカウントを手動で検出することはほぼ不可能ですが、 Circleboomを使用すると簡単です。
Circleboomの一連のツールを使用すると、Twitter 視聴者を数分でクリーンアップ、分析、保護できます。
その方法は次のとおりです。
1. 偽アカウントと非アクティブアカウントの検出
Circleboom のアルゴリズムは、高頻度の投稿、同一のエンゲージメントのタイミング、LLM によって生成される動作に典型的な自動化フットプリントなど、不審なアクティビティ パターンを特定します。
2. ゴーストとボットの削除
ワンクリックでボット、偽のフォロワー、非アクティブなフォロワーを削除でき、即座にエンゲージメント率が向上し、分析の精度が向上します。
X 上に少なくとも 1 人の LLM-Run フォロワーがいる可能性は非常に高いです。しかし、彼らは人間のふりをするのが非常に上手なので、自分で発見することはできません。だからこそ、Circleboom を使用して、LLM-Run Twitter ボットを削除する必要があります ️
3. アカウントに関する洞察を得る
Circleboom のエンゲージメント アカウント機能は、誠実に交流するフォロワー、つまり一貫して返信、リツイート、エンゲージメントを行う実際の人々を特定します。これは、誇大宣伝から人間を分離するのに役立ちます。
本物の人々は本物の痕跡を残します。 Twitterではリツイートですよ！あなたの投稿を頻繁にリツイートするアカウントを見つけて、あなたの魅力的な視聴者にしてください。
4. 広告に対する視聴者の浄化
広告キャンペーンを実施していますか?クリーンで検証済みのフォロワー リストをX Ads Manager にエクスポートできます。つまり、広告はアルゴリズムではなく実際の人々に届くことになります。
結果：
- 偽のインプレッションまたは AI 主導のインプレッションが最大 90% 削減されます。
- 2 週間以内にエンゲージメント率が35% 増加。
- すべてのキャンペーン全体でCPA が低くなり、ROI が高くなります。
Circleboom を使用すると、視聴者をきれいにするだけでなく、視聴者を取り戻すことができます。
なぜそれが重要なのか
LLM が運営する Twitter アカウントの台頭は、ソーシャル メディアの転換点を示しています。
私たちはもはや、ネットワークの音量の大きさではなく、ネットワークがどれだけ活発であるかによって影響力を測ることはできません。
ソーシャル プラットフォームの未来は、最も多くのフォロワーを抱える人々に属するものではありません。それは最も本物のものを持つものに属します。
LLM は言語を模倣できますが、人間の意図を複製することはできません。そして、会話に基づいて構築された世界では、意図がすべてです。
だからこそ、 Circleboom の使命は明確です。それは、一度に 1 人の視聴者をクリーンにして、人間性をフィードに戻すことです。
最終的な考え
デジタル クラッタの次の波はスパムから来るのではなく、AI から来るでしょう。
しかし、あなたのフォロワーが人間的に聞こえるからといって、彼らが人間であるとは限りません。
Circleboomのようなインテリジェントなツールを使用すると、錯覚を明らかにし、人工的なものを取り除き、実際の人々、実際の関与、実際の影響など、本当に重要なものを中心にプレゼンスを再構築できます。
ソーシャルメディアの未来は再び人間です。
そしてそれは今日、聴衆を掃除することから始まります。