Pankaj Nain IPS
IPS Officer (2007 Batch) Haryana Cadre (Engineer, MDPM, LLB), OSD CMO Haryana. DIG Anti Corruption Bureau, Haryana . Views are personal
251.471
Follower
242
Following
6.361
Tweets
712,5
Durchschn. Engagement
105
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @ipspankajnain 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:2010-05-18
- Verifizierung:No
- Standort:Chandigarh, India
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.127
- Durchschn. Likes/Tweet:583,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:129,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.127 TweetsThe account consistently receives high likes and retweets, indicating strong public interest in their content. Their tweets often spark discussion and share personal narratives.
583,5
Durchschn. Likes/Tweet
129,1
Durchschn. Retweets/Tweet
1.824.546
Likes gesamt
403.577
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
161
Median Likes
17
Median Retweets
546
75. Perzentil
44.928
Top Tweet
2,83
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
61,3%
Original
5,3%
Antworten
17,5%
Retweets
15,9%
Zitate
0,0%
Threads
1,2%
Mit Medien
78,3%
Mit Links
48,7%
Mit #Tags
51,6%
Mit @Erwaenungen
39,8%
Mit Emojis
125
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.127 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.127 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 FollowernThe audience includes government officials, law enforcement personnel, and socially conscious citizens. They are likely interested in public service, justice, and current affairs.
Average
Zielgruppenqualität
31,1%
Verdachtsindex
32,7%
Niedrige Qualität %
7
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
41,0%
Leere Bio
39,8%
<10 Tweets
8,7%
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.
25.951.555
Potenzielle Gesamtreichweite
7
Median Follower-Reichweite
42
75. Perzentil Reichweite
2,4%
>1K Follower
0,2%
>10K Follower
0,1%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.127 analysiert187.479
Kombiniertes Engagement
133.827
Likes gesamt
53.652
Retweets gesamt
37.496
Durchschn. pro Tweet
#नेत्रेश_शर्मा जी - आपकी ये तस्वीर ख़ाकी के इतिहास में हमेशा याद की जाएगी🙏🙏 #करौली_हिंसा https://t.co/ehqJcahPo9
And the Oscar award for best actor goes to ... Too good 👌👌 https://t.co/xq0iEkZQZF
RT @Neeraj_chopra1: मेरी आप सभी से विनती है की मेरे comments को अपने गंदे एजेंडा को आगे बढ़ाने का माध्यम न बनाए। Sports हम सबको एकजूट होकर…
Confidence हो तो लालू प्रसाद यादव जैसा 👌👌 Too Good https://t.co/oePUyBrycU
बचपन में जब आती थी दीवाली, तो बन्दूक के लिए थे रोते । आज बन्दूक है हाथों में, पर दिवाली पर हम घर नहीं होते।। Salute to 1000s of men in uniform who are performing duties , while we celebrate festival. #HappyDeepavali https://t.co/hC1tcz2f4r
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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