MoodysAnalytics ECON
https://t.co/oSAuIVIhKa covers the global economy in real time, featuring data and analysis by Mark Zandi and the Moody's Analytics economics team.
20.610
Follower
1.109
Following
27.523
Tweets
11,6
Durchschn. Engagement
820
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @economics_ma 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:2010-04-22
- Verifizierung:No
- Standort:West Chester, PA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:500
- Durchschn. Likes/Tweet:1,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:10,0
- Analysierte Follower:20.414
Engagement-Analyse
Basierend auf 500 TweetsThe account has a moderate engagement rate, with an average of 12 likes and 6 retweets per tweet. The engagement appears to be consistent, suggesting a loyal and active follower base.
1,7
Durchschn. Likes/Tweet
10,0
Durchschn. Retweets/Tweet
834
Likes gesamt
4.977
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
1
Median Retweets
6
75. Perzentil
1.052
Top Tweet
0,56
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
56,4%
Original
17,0%
Antworten
25,6%
Retweets
1,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
74,0%
Mit Links
61,8%
Mit #Tags
44,2%
Mit @Erwaenungen
1,2%
Mit Emojis
188
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 500 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 500 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 20.414 FollowernThe audience is likely interested in macroeconomic trends, financial markets, and policy analysis. They are likely professionals, investors, or students seeking expert insights into economic conditions.
Average
Zielgruppenqualität
25,9%
Verdachtsindex
27,4%
Niedrige Qualität %
72
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
39,2%
Leere Bio
22,8%
<10 Tweets
23,5%
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.
75.953.903
Potenzielle Gesamtreichweite
72
Median Follower-Reichweite
304
75. Perzentil Reichweite
11,8%
>1K Follower
2,5%
>10K Follower
0,8%
>50K Follower
0,4%
>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 500 analysiert2.250
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
2.250
Retweets gesamt
450
Durchschn. pro Tweet
RT @Markzandi: Understanding what is behind the painfully high CPI inflation is key to understanding where it is headed and when. This tabl…
RT @Markzandi: Inflation has peaked. This, despite tomorrow’s blaring headlines on January consumer price inflation. Inflation peaked in Oc…
RT @Markzandi: The Inflation Reduction Act seems likely to cross the legislative finish line. My analysis of its economic impact will be ou…
RT @nytimes: A top economist will warn a Senate panel on Tuesday that Republicans’ refusal to raise the nation’s borrowing cap could put mi…
RT @Markzandi: November’s weaker than expected job gain looks like a head fake. The job market is MUCH stronger than this headline would su…
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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