ChatGPT的出现，让全世界第一次直观感受到AI技术已经不再只是概念，而是真正能够改变使用方式和生产效率的工具。这种变化，也迅速影响到了Web3领域，越来越多项目开始思考AI与Web3能否结合，并由此诞生了AI+Web3这条热门赛道。
在这一过程中，Twitter依然是AI+Web3项目最核心的传播平台。但很多团队很快发现一个现实问题：信息发出去了，账号数据看起来也还行，可真正参与讨论的人却很少。问题并不在内容本身，而在于没有提前筛选Twitter活跃用户，导致触达的对象早已不在讨论环境中。
AI+Web3项目失败往往不是因为技术，而是没筛选Twitter活跃用户
不少AI+Web3项目在推广初期会误以为，只要概念足够新、模型足够强，就一定会有人讨论。但现实是，如果没有筛选Twitter活跃用户，信息很容易被投放到一批已经不再活跃的账号上。
这些账号在历史上可能参与过Web3热点，但如今已经很少登录Twitter，更不会参与AI或Web3相关讨论。即便你不断优化话术，如果没有先筛选Twitter活跃用户，结果依然是低互动、低回应、低转化。
在AI+Web3场景下，筛选Twitter活跃用户意味着筛“是否还在场”
和传统营销不同，AI+Web3项目更依赖“讨论链条”。是否有人愿意提问、转发、补充观点，直接决定了项目是否能被持续看见。因此，筛选Twitter活跃用户并不是为了找粉丝多的人，而是为了确认这些账号是否仍在使用Twitter，是否仍在关注AI或Web3话题。
如果一个账号已经不再活跃，那么无论它曾经多有影响力，都无法为项目带来任何实际价值。这也是为什么，在AI+Web3项目中，筛选Twitter活跃用户是所有营销动作的前提条件。
时间维度，是筛选Twitter活跃用户最直接有效的判断方式
在实际操作中，最简单、也最有效的方法，就是用时间来判断账号是否仍然活跃。筛选Twitter活跃用户根据你设定的时间，筛选出哪些是在指定时间有活跃的目标用户，这一步可以非常直观地判断：这些账号最近是否还在使用Twitter。
对于AI+Web3项目而言，将时间范围限定在近7天或15天，往往可以大幅提高讨论命中率。虽然用户数量会减少，但留下来的，才是真正值得继续触达的对象。也正因为如此，时间筛选几乎是每一次筛选Twitter活跃用户时最先执行的步骤。
只有先筛选Twitter活跃用户，内容输出才有意义
很多团队在内容层面投入大量精力，却忽略了一个前提：内容是否被“仍然活跃的人”看到。如果没有筛选Twitter活跃用户，再好的内容也只是在无效账号之间流转。
当你先完成筛选Twitter活跃用户，再进行推文发布或私信触达，互动率和讨论深度往往会发生明显变化。原因很简单，你面对的是一批仍在阅读、仍在思考、仍在参与AI+Web3讨论的人。
Twitter云控如何让筛选Twitter活跃用户变成系统能力
在AI+Web3项目中，用户状态并不是一次性判断，而是需要持续更新。如果每次都依赖人工查看账号状态，不仅效率低，而且判断标准很难保持一致。
Twitter云控将筛选Twitter活跃用户作为Twitter超级裂变采集中的核心功能之一，把活跃判断变成系统规则，而不是临时动作。哪些账号在指定时间内活跃，哪些账号已经失效，都可以通过系统持续筛选。
这种方式的价值在于：无论你采集多少用户，筛选Twitter活跃用户始终是默认发生的，而不是事后补救。
AI+Web3项目为什么必须持续筛选Twitter活跃用户
AI+Web3并不是一次性营销，而是长期沟通和持续共建。用户是否还在活跃，随时都可能发生变化。如果只筛选一次Twitter活跃用户，很快就会再次混入大量失效账号。
通过Twitter云控持续筛选Twitter活跃用户，可以让用户池始终保持在“当前讨论周期”内，而不是停留在过去的数据中。这一点，对AI+Web3项目的社区建设尤为重要。
AI+Web3的第一步，永远是筛选Twitter活跃用户
很多AI+Web3项目在推广中走了弯路，并不是因为方向不对，而是忽略了一个最基础的问题：有没有先筛选Twitter活跃用户。
只有当你确认触达的对象仍然活跃、仍然在关注AI+Web3话题，后续的传播、讨论和转化才有意义。从这个角度看，筛选Twitter活跃用户不是技术细节，而是决定AI+Web3项目能否真正跑通的底层条件。