Dr Wycliffe A. Oparanya
Governor-Emeritus of the great County of Kakamega. A lover of development. DPL ODM, Husband & Father. Former Min of Planning Former MP for Butere Constituency
461.441
Follower
833
Following
2.351
Tweets
166,0
Durchschn. Engagement
162
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @GovWOparanya 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:2014-03-31
- Verifizierung:No
- Standort:KAKAMEGA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:2.308
- Durchschn. Likes/Tweet:116,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:49,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 2.308 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong public interest and support. The engagement is consistent with his political influence and reach.
116,1
Durchschn. Likes/Tweet
49,9
Durchschn. Retweets/Tweet
268.072
Likes gesamt
115.109
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
5
Median Likes
6
Median Retweets
104
75. Perzentil
50.989
Top Tweet
0,36
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
45,1%
Original
16,5%
Antworten
38,0%
Retweets
0,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
40,7%
Mit Links
11,1%
Mit #Tags
66,6%
Mit @Erwaenungen
1,3%
Mit Emojis
159
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 2.308 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 2.308 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 FollowernHis audience primarily consists of political supporters and citizens interested in governance and development. He also engages with regional communities, especially in Western Kenya.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,0%
Verdachtsindex
54,9%
Niedrige Qualität %
10
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
69,1%
Leere Bio
61,9%
<10 Tweets
2,5%
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.
12.529.782
Potenzielle Gesamtreichweite
10
Median Follower-Reichweite
36
75. Perzentil Reichweite
1,0%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,0%
>50K Follower
0,0%
>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 2.308 analysiert78.912
Kombiniertes Engagement
23.671
Likes gesamt
55.241
Retweets gesamt
15.782
Durchschn. pro Tweet
RT @PreetBharara: I did not resign. Moments ago I was fired. Being the US Attorney in SDNY will forever be the greatest honor of my profess…
If Kenya Kwanza Alliance is the only option for me, I will rather resign from politics and go home to be a farmer than joining them.
We started from ground zero... slowly and perfectly, we are almost there. The Kakamega County Teaching and Referral Hospital... In God We Trust. https://t.co/287uLGOARw
We have two oxygen plants at Kakamega County General Hospital producing 300 and 250 liters of oxygen per minute. https://t.co/DaZPtDpr3h
As National Coalition Executive Council Chairman of Azimio, I take this opportunity to sincerely thank our supporters in Western region for delivering votes and majority of elective seats to our Presidential candidate Rt Hon @RailaOdinga in the just concluded General Elections.
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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