Justin Wu
Building Web3 Communities @DCENTRALCon ex-@PiCoreTeam π #CLONEX Thoughts are my own, about trading & alpha.
261.815
Follower
42.949
Following
20.684
Tweets
363,4
Durchschn. Engagement
2.172
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @hackapreneur 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:2012-04-30
- Verifizierung:No
- Standort:Metaverse
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.224
- Durchschn. Likes/Tweet:26,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:336,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.224 TweetsOn average, their tweets receive a decent number of likes and retweets, indicating a moderately engaged audience. Their content often sparks conversations and interactions.
26,6
Durchschn. Likes/Tweet
336,8
Durchschn. Retweets/Tweet
85.805
Likes gesamt
1.085.897
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
3
Median Retweets
56
75. Perzentil
203.593
Top Tweet
1,39
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
8,8%
Original
44,1%
Antworten
39,3%
Retweets
7,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
34,9%
Mit Links
16,5%
Mit #Tags
86,8%
Mit @Erwaenungen
22,8%
Mit Emojis
104
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.224 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.224 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 FollowernTheir audience is primarily interested in blockchain, Web3, and community-driven projects. They engage with followers who are active in the Pi Network and related ecosystems.
Average
Zielgruppenqualität
20,8%
Verdachtsindex
23,7%
Niedrige Qualität %
38
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
34,9%
Leere Bio
22,1%
<10 Tweets
11,6%
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.
77.726.038
Potenzielle Gesamtreichweite
38
Median Follower-Reichweite
178
75. Perzentil Reichweite
8,9%
>1K Follower
1,6%
>10K Follower
0,4%
>50K Follower
0,2%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.224 analysiert451.576
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
451.576
Retweets gesamt
90.315
Durchschn. pro Tweet
RT @elonmusk: https://t.co/Q9OjlJhi7f
RT @elonmusk: https://t.co/OjhQJvruTy
RT @FedorovMykhailo: Starlink — here. Thanks, @elonmusk https://t.co/dZbaYqWYCf
RT @VitalikButerin: And we finalized! Happy merge all. This is a big moment for the Ethereum ecosystem. Everyone who helped make the merge…
RT @elonmusk: Twitter is simply the most interesting place on the Internet. That’s why you’re reading this tweet right now.
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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