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Twitter Spam-Follower erkennen und löschen

Twitter (Avatare)

Twitter (Avatare)

Twitter-Spam bleibt ein Ärgernis. Ich gehe mindestens ein mal pro Woche meine follower-Liste durch und lösche die Spam-Follower. Aber wie kann man erkennen, ob es Spam-Acoounts sind oder nicht? Insbesondere bei den englisch-sprachigen Followern war ich lange Zeit nicht ganz schlüssig, wie ich das erkennen kann. Denn die Tweets sind relativ clever aufgebaut. Die Spam-Follower haben inzwischen auch meist individuelle Avatare. Und sogar das Account-Design ist oft nicht mehr nur Standard. Aber wie kann man den Spam identifizieren, ohne sich lange durch die Tweets zu kämpfen und einzeln zu prüfen, ob die Linkziele OK sind? Das war bisher ein Haufen Arbeit. Nun habe ich aber einen Weg gefunden, der verhältnismäßig einfach ist. Ich stelle ihn im Folgenden vor.

1. Twitter Spam-Follower erkennen

Wenn ich die Follower-Liste öffne, sehe ich die Personen/Accounts, die mir folgen. Beim Überfliegen der Bilder, Namen und Posts wird manchmal schnell deutlich, wer real und wer Spam ist. Aber bei den Fällen, wo man sich unsicher ist, gehe ich so vor: Ich suche eine auffällige Wortfolge, so vier bis fünf Worte, und kopiere sie. In dem Beispiel-Screenshot „live shows on Upstream.TV„:

„]How to delete twitter-spam [1]

How to find and delete twitter-spam (1)

Dann öffne ich in einem zweiten Browser-Tab nochmal Twitter, setze die Wortfolge in das Suchfeld ein und suche danach. An der  Ergebnisseite kann man erkennen, ob es sich um einen Spam-Account handelt oder nicht. Falls nicht, dann gibt es nur wenige Treffer und vor allem, verschiedene Tweets. Falls die Wortfolge jedoch aus einem Spam-Account stammt, wird der identische Tweet hunderte Male angezeigt. Das sieht dann so aus:

How to find and delete Twitter-Spam (2)

How to find and delete Twitter-Spam (2)

Ok, das beispiel ist vielleicht nicht optimal, weil zu offensichtlich. Aber ich hatte gerade keinen anderen Spammy zur Hand. Der Witz ist, dass Twitter-Spam nur in der Masse funktioniert. Wenn sich ein Spammer also die Mühe macht, einen Tweet zu schreiben, dann kopiert er das automatisch in die tausenden von Spam-Accounts, die er verwaltet.

Twitter Spam-Follower blockieren

Wenn man nun einen Spam-Account identifiziert hat, kann man ihn sehr einfach durch Klick auf den Pfeil rechts in der Liste blockieren.

How to delete Twitter-Spam ( blocking )

How to delete Twitter-Spam ( blocking )

Warum Twitter Spam löschen?

Diese Frage habe ich hier schon einmal behandelt („Twitter Spam Follower: Gut für die Statistik – oder besser löschen?„). Kurz gesagt: Ich gehe davon aus, dass sich Twitter-Spam negativ auf die „Beurteilung“ eines Twitter-Accounts auswirkt. Nach meiner Einschätzung können Tweet-Links auch für Suchmaschinen eine wichtige Rolle spielen. Aber nur, wenn der account vertrauenswürdig und „gepflegt“ ist.

Eine Sache ist mir noch aufgefallen: Seit einiger Zeit folgen mir immer wieder follower, die nicht einen Tweet geschrieben haben. Die Vermutung liegt nahe, dass solche Accounts die geschilderte Methode umgehen wollen. Wenn sie sich erst mal einige Zeit eingenistet haben, vergisst man sie leicht. Ich gehe damit so um: wer nichts twittert, wird blockiert.

Twitter Image (avatare) - Wie kann man Twitter Spam identifizieren?

Twitter Image (avatare) - Wie kann man Twitter Spam identifizieren?

Weiterführende Artikel

Kategorie: Allgemein   Autor: Martin Mißfeldt

10 Kommentare zu "Twitter Spam-Follower erkennen und löschen"

  1. Andreas

    Du machst Dir aber viel Arbeit ;)
    Ich lasse mir diese Arbeit von einem Tool erfolgreich abnehmen: http://www.nomoketo.de/anti-followerspam/
    Ich hoffe der Link geht in Ordnung, wollte nicht direkt meinen Artikel hier verlinken

    Gruß,
    Andreas

  2. tagSeoBlog

    Aha, danke. Kannte ich nicht. Den Link zu deinem artikel kannst Du selbstverständlich gerne posten.
    Ich habs getestet: habe tatsächlich einen übersehen. dafür ist es gut. Die follower allerdings mit dem Script zu blockieren ist mir zu hot. Wer weiß, was da im Hintergrund geschieht bzw. geschenen könnte (falls das Tool mal gehackt wird).
    Da geh ich lieber regelmäßig von Hand an.
    Gruß, Martin

  3. DocGoy

    Moin!
    Deine Methode mag zwar für Dich funktionieren, aber ab 50 neuen Followern pro Tag wird´s unübersichtlich und zeitraubend…
    Aber Twitter wäre nicht Twitter, wenn es da nicht Werkzeuge gäbe, die helfen.
    1) http://dossy.org/twitter/karma/ Hilft Dir alle zu finden, die z.B. gar nichts schreiben.
    2) http://www.twitblock.org/ gibt Dir einige Entscheidungshilfen, ob es sich um Spammer handelt oder nicht.
    Liebe Grüße und viel Spaß bei Twittern
    DocGoy

  4. Markus

    Eigentlich dürfte es mit den Followern doch so sein wie mit Links auf die eigene Website. Du kannst es Dir nicht raussuchen wer dich verlinkt. Ok bei Twitter kannst Du das schon in gewisser weise, aber ich glaube nicht das es dem eigenen Account schadet. Ich lösch auch welche die mir folgen und es offensichtlich ist, aber die mühe immer wieder mal alles durchzugehen, mach ich mir ehrlich gesagt nicht.

  5. Stefan Wienströer

    Danke für die Schleichwerbung, mein Pagename ist 2 Mal in den Bildern zu sehen XD

  6. Gerriet

    Heute erst haben einen Follower gehabt, der Abos per Mail versendet, angeblich mit Lehrgangsvideos etc. So dreist habe ich lange keinen bei Twitter gesehen, der hatte aber über 1000 Follower, entweder selbst erstellte Accounts oder halt solche die halt nicht drauf achten, wer ihnen folgt.

  7. tagSeoBlog

    @DocGoy: Völlig richtig: ab einer gewissen Anzahl kann man das nicht mehr händisch regeln. In diesen Sphären bewege ich mich (zum Glück) gar nicht.
    Die beschriebenen Tools sind wohl alle ganz gut, aber ich muss sagen: ich habe Skrupel, ständig irgendwelchen Twitter-Apps mein Passwort anzuvertrauen. Wer weiß, was damit passiert. Hat sich da mal jemand gedanken gemacht? Das Risiko des Datenklau bei Twitter-Apps?

    @Stefan: http://twitter.com/stevieswebsite :-)

Martin Mißfeldt

Autor: (Künstler, Firma DUPLICON Berlin) über Bilder, die Bildersuche im Internet sowie Bilder- und Video-Optimierung. Mehr

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