Gavin Wood
Founded Polkadot, Kusama, Ethereum, Parity, Web3 Foundation. Building Polkadot. All things Web 3.0
393.072
Follower
156
Following
996
Tweets
644,3
Durchschn. Engagement
4.448
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @gavofyork 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:2009-04-21
- Verifizierung:No
- Standort:Zurich, Switzerland
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:599
- Durchschn. Likes/Tweet:341,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:302,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 599 TweetsTheir tweets typically receive high engagement, with an average of 7,576 likes and 1,763 retweets. The content often sparks debate and discussion, especially around the future of Web3 and the role of decentralization.
341,6
Durchschn. Likes/Tweet
302,7
Durchschn. Retweets/Tweet
204.641
Likes gesamt
181.314
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
4
Median Likes
22
Median Retweets
208
75. Perzentil
25.439
Top Tweet
1,64
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
25,0%
Original
20,4%
Antworten
43,1%
Retweets
11,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
48,2%
Mit Links
14,2%
Mit #Tags
84,3%
Mit @Erwaenungen
7,3%
Mit Emojis
139
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 599 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 599 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 FollowernGavofyork's audience primarily consists of developers, investors, and enthusiasts interested in blockchain and decentralized technologies. They engage with a mix of technical and strategic discussions about Web3.0 and crypto.
Average
Zielgruppenqualität
21,4%
Verdachtsindex
28,4%
Niedrige Qualität %
36
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
40,2%
Leere Bio
26,0%
<10 Tweets
8,8%
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.
64.651.340
Potenzielle Gesamtreichweite
36
Median Follower-Reichweite
135
75. Perzentil Reichweite
5,9%
>1K Follower
1,1%
>10K Follower
0,3%
>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.
Follower-Daten kaufen
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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
Tweets kaufen - ab $15Virale Tweets
Top 5 nach Likes+RTs von 599 analysiert96.484
Kombiniertes Engagement
41.538
Likes gesamt
54.946
Retweets gesamt
19.297
Durchschn. pro Tweet
RT @KyivIndependent: ⚡️SBU: Intercepted phone calls shows that Russian troops near Kharkiv were ordered to shoot at civilians, including ch…
Kudos to @facebook for giving us a very real demonstration of why the move to a decentralised Web 3 is necessary and, indeed, inevitable.
RT @NickKnudsenUS: Zelensky drinking coffee and chatting with his fellow Kyiv defenders this morning. Imagine what a moral boost it must b…
I’m sick of hearing crypto confused with a heavily-marketed centralised, mismanaged exchange. FTX’s failure is far from a harbinger of crypto. Quite the opposite: it’s a concrete demonstration of the need for more, better decentralised, trust-free technology.
Events of today in crypto just go to show that genuine decentralisation and well-designed security make a far more valuable proposition than some big tps numbers coming from an exclusive and closed set of servers. If you can't run a full-node yourself then it's just another bank.
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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