Dave Lauer
Creating @UrvinFinance at https://t.co/wRGu09xo8l. Advocate for fair markets. Passionate about science & my kids. Believer in @WeTheInvestors_. 🇺🇲 in 🇨🇦
161.097
Follower
1.894
Following
21.555
Tweets
535,8
Durchschn. Engagement
652
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @dlauer 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: Macro-Influencer (100K+)
- Kontoalter:2008-06-23
- Verifizierung:No
- Standort:Ottawa, Ontario
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.248
- Durchschn. Likes/Tweet:438,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:97,0
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.248 Tweetsdlauer's tweets receive substantial engagement, indicating a strong and active audience. Their content often sparks discussion and debate, especially around market scandals and regulatory failures.
438,9
Durchschn. Likes/Tweet
97,0
Durchschn. Retweets/Tweet
1.425.509
Likes gesamt
314.923
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
122
Median Likes
10
Median Retweets
518
75. Perzentil
53.410
Top Tweet
3,33
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
13,8%
Original
66,9%
Antworten
5,7%
Retweets
13,7%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
37,7%
Mit Links
6,0%
Mit #Tags
56,8%
Mit @Erwaenungen
1,6%
Mit Emojis
183
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.248 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.248 TweetsEngagement 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 50.000 Followerndlauer's audience is primarily interested in finance, market trends, and regulatory affairs. They are likely investors, market analysts, and individuals passionate about fair trading practices.
Average
Zielgruppenqualität
24,3%
Verdachtsindex
30,6%
Niedrige Qualität %
37
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
45,3%
Leere Bio
24,7%
<10 Tweets
15,2%
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.
Bot-Detektor testenFollower-Reichweite & Einfluss
Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.
50.187.168
Potenzielle Gesamtreichweite
37
Median Follower-Reichweite
159
75. Perzentil Reichweite
6,0%
>1K Follower
0,8%
>10K Follower
0,2%
>50K Follower
0,1%
>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.
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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.248 analysiert122.240
Kombiniertes Engagement
26.541
Likes gesamt
95.699
Retweets gesamt
24.448
Durchschn. pro Tweet
RT @Ukraine: Stand with the people of Ukraine. Now accepting cryptocurrency donations. Bitcoin, Ethereum and USDT. BTC - 357a3So9CbsNfBBgF…
RT @DKThomp: What happened is scientists discovered chlorofluorocarbons were bad for the ozone, countries believed them, the Montreal Proto…
Pretty sure SBF just admitted the entire thing was one big ponzi in the twitter space just now.
This video series from the SEC is really just awful. The SEC is insulting the very investors it's supposed to be protecting and educating. But it's worse than that! For example, one of the videos is about margin investing.
According to analysis from @buyinsnet shorts are underwater in AMC and deeply underwater in GME. Squeeze prices (the price at which shorts are losing money) are $23.51 for AMC and $16.46 (!) for GME.
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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