Christian Odendahl

Christian Odendahl

@COdendahl

European economics editor @TheEconomist. Tweets may contain humour despite my nationality. In German @OdendahlC.

London https://www.economist.com/finance-and-economics Beigetreten 2011-12-17 Analysedatum: 16. Dez 2025

43.248

Follower

3.132

Following

2.912

Tweets

147,3

Durchschn. Engagement

876

Gelistet

No

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @COdendahl in mehreren Dimensionen. Wir analysieren Tweet-Inhalte, Engagement-Muster, Zielgruppendemografie, Posting-Gewohnheiten und Netzwerkverbindungen, um umsetzbare Erkenntnisse über die Social-Media-Strategie und den Einfluss dieses Kontos zu liefern.

Kontoklassifizierung

  • Kontogröße: Mid-Tier (10K+)
  • Kontoalter:2011-12-17
  • Verifizierung:No
  • Standort:London

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:597
  • Durchschn. Likes/Tweet:126,6
  • Durchschn. Retweets/Tweet:20,7
  • Analysierte Follower:42.084

Engagement-Analyse

Basierend auf 597 Tweets

Tweets typically receive around 831 likes and 152 retweets on average, indicating a moderate level of engagement. The verified status of 4.7% suggests a mix of personal and professional accounts following the user.

126,6

Durchschn. Likes/Tweet

20,7

Durchschn. Retweets/Tweet

75.585

Likes gesamt

12.360

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.

4

Median Likes

1

Median Retweets

23

75. Perzentil

33.496

Top Tweet

3,41

Engagement pro 1K Follower

Normalisierte Einflussmetrik

Viral Spikes

Engagement-Muster

Few posts get most engagement

Posting-Verhalten

Inhaltsstil und Formatpraeferenzen

Conversationalist

Highly engaged in discussions

24,1%

Original

58,0%

Antworten

7,9%

Retweets

10,1%

Zitate

0,0%

Threads

0,3%

Mit Medien

41,5%

Mit Links

21,8%

Mit #Tags

60,1%

Mit @Erwaenungen

3,7%

Mit Emojis

133

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#inflation (18) #berlin (7) #ukraine (7) #scholz (7) #merkel (5) #brexit (5) #russia (5) #ecb (4) #climate (3) #leopard2 (3)

Meisterwaehnt

@theeconomist (31) @spignal (12) @mkreutzfeldt (10) @altenbockum (9) @vquaschning (9) @robinbrooksiif (8) @m_c_klein (7) @mkarnitschnig (7) @toby_n (6) @jennygnther (6)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 597 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 144 (24%)
Antworten 346 (58%)
Retweets 47 (8%)
Zitat-Tweets 60 (10%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 597 Tweets

Engagement nach Stunde (UTC)

Posting-Häufigkeit im Zeitverlauf

Timing-Erkenntnisse

Das Verstaendnis, wann ein Konto postet und wann seine Zielgruppe am reaktionsfreudigsten ist, liefert wertvolle Wettbewerbsinformationen. Die obigen Diagramme zeigen, wann die Inhalte dieses Kontos das meiste Engagement erhalten, was oft damit korreliert, wann ihre spezifische Zielgruppe auf der Plattform am aktivsten ist.

Spitzenzeiten für Posts variieren erheblich basierend auf der Zielgruppendemografie, Zeitzonenverteilung und Inhaltstyp. Konten mit globalem Publikum sehen oft Engagement über mehrere Zeitfenster verteilt, während solche mit regionalem Fokus konzentriertere Spitzen haben können.

Zielgruppen-Demografie

Basierend auf 42.084 Followern

The audience primarily consists of readers interested in economics, politics, and international relations. They are likely to be educated and globally aware, with an interest in European affairs.

Average

Zielgruppenqualität

23,2%

Verdachtsindex

20,1%

Niedrige Qualität %

181

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

30,1%

Leere Bio

14,6%

<10 Tweets

32,1%

Massen-Following (>2K)

0,0%

Neu (<90 Tage)

Kostenlose Analyse: Diese Qualitätsmetriken verwenden heuristische Signale (leere Bios, wenige Tweets, verdächtige Verhältnisse). Für ML-basierte Bot-Erkennung mit 95%+ Genauigkeit nutzen Sie unser spezielles Tool.

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Follower-Reichweite & Einfluss

Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.

170.425.613

Potenzielle Gesamtreichweite

181

Median Follower-Reichweite

807

75. Perzentil Reichweite

22,1%

>1K Follower

4,3%

>10K Follower

1,1%

>50K Follower

0,5%

>100K Follower

Warum Zielgruppen-Demografie wichtig ist

Das Verstaendnis, wer einem Konto folgt, zeigt die Art des Einflusses, den es hat. Konten, denen hauptsaechlich Nutzer mit wenigen Followern folgen, deuten auf breite, Mainstream-Anziehungskraft hin. Solche mit vielen hochfoellernden Followern haben größeres Potenzial für Content-Verstärkung durch sekundaeres Teilen.

Die Altersverteilung der Konten erzaehlt auch eine Geschichte: Eine Follower-Basis mit vielen neuen Konten könnte auf kürzliches virales Wachstum hinweisen, während etablierte Follower auf langfristigen, stabilen Einfluss hindeuten. Geografische Daten helfen, den kulturellen Kontext und die Zeitzonenverteilung der Zielgruppe zu verstehen.

Follower-Daten kaufen

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Tweet-Daten kaufen

Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.

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Virale Tweets

Top 5 nach Likes+RTs von 597 analysiert

50.904

Kombiniertes Engagement

43.316

Likes gesamt

7.588

Retweets gesamt

10.181

Durchschn. pro Tweet

Wichtige Erkenntnisse

Über diese Analyse

Diese Analyse wurde mit den Datenextraktions- und Analyse-Tools von twtData erstellt. Die Metriken basieren auf öffentlich verfügbaren Twitter/X-Daten und bieten Einblicke in die Social-Media-Praesenz, das Engagement und die Zielgruppenmerkmale des Kontos. Für umfassendere Analysen oder benutzerdefinierte Berichte kontaktieren Sie uns oder erkunden Sie unsere Datenprodukte.

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