Jean-François Copé
Ancien Ministre, Maire de Meaux. Président de la CAPM. Co-auteur du livre "L'IA va-t-elle aussi tuer la démocratie ?" avec Laurent Alexandre.
324.500
Follower
2.640
Following
7.283
Tweets
49,4
Durchschn. Engagement
2.113
Gelistet
No
Verifiziert
Kontouebersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @jf_cope in mehreren Dimensionen. Wir analysieren Tweet-Inhalte, Engagement-Muster, Zielgruppendemografie, Posting-Gewohnheiten und Netzwerkverbindungen, um umsetzbare Erkenntnisse ueber die Social-Media-Strategie und den Einfluss dieses Kontos zu liefern.
Kontoklassifizierung
- Kontogroesse: Macro-Influencer (100K+)
- Kontoalter:2010-01-15
- Verifizierung:No
- Standort:France
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.076
- Durchschn. Likes/Tweet:15,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:33,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.076 TweetsHis tweets typically receive a moderate to high level of engagement, with an average of 375 likes and 1,850 retweets. This suggests a strong level of interest and interaction from his followers.
15,6
Durchschn. Likes/Tweet
33,8
Durchschn. Retweets/Tweet
48.062
Likes gesamt
103.938
Retweets gesamt
Engagement-Qualitaetsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefaelschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
5
Median Likes
19
Median Retweets
53
75. Perzentil
15.057
Top Tweet
0,15
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
58,1%
Original
5,6%
Antworten
33,3%
Retweets
3,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
45,9%
Mit Links
58,8%
Mit #Tags
55,2%
Mit @Erwaenungen
11,0%
Mit Emojis
124
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.076 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschluesselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.076 TweetsEngagement nach Stunde (UTC)
Posting-Haeufigkeit 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 fuer Posts variieren erheblich basierend auf der Zielgruppendemografie, Zeitzonenverteilung und Inhaltstyp. Konten mit globalem Publikum sehen oft Engagement ueber mehrere Zeitfenster verteilt, waehrend solche mit regionalem Fokus konzentriertere Spitzen haben koennen.
Zielgruppen-Demografie
Basierend auf 50.000 FollowernHis audience primarily consists of political enthusiasts and followers of French politics. They are likely interested in policy debates, governance, and the impact of technology on democracy.
Average
Zielgruppenqualitaet
32,5%
Verdachtsindex
38,5%
Niedrige Qualitaet %
17
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitaets-Signale
Niedrigere Prozentsaetze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
48,4%
Leere Bio
43,3%
<10 Tweets
11,6%
Massen-Following (>2K)
0,0%
Neu (<90 Tage)
Kostenlose Analyse: Diese Qualitaetsmetriken verwenden heuristische Signale (leere Bios, wenige Tweets, verdaechtige Verhaeltnisse). Fuer 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 fuer sekundaere Verstaerkung schafft.
40.945.941
Potenzielle Gesamtreichweite
17
Median Follower-Reichweite
88
75. Perzentil Reichweite
3,9%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>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 groesseres Potenzial fuer Content-Verstaerkung durch sekundaeres Teilen.
Die Altersverteilung der Konten erzaehlt auch eine Geschichte: Eine Follower-Basis mit vielen neuen Konten koennte auf kuerzliches virales Wachstum hinweisen, waehrend 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 3.076 analysiert23.462
Kombiniertes Engagement
1.963
Likes gesamt
21.499
Retweets gesamt
4.692
Durchschn. pro Tweet
L'UMP soutient @MBarnier qui a toutes les qualités pour devenir un excellent président de la Commission européenne ! http://t.co/F9kqq79IV2
RT @PPE: .@jf_cope "J'ai une pensée émue pour les combattants tombés de la place maidan."
Pour une fois où je n'avais pas demandé sa démission 😉... #Taubira
1/2Depuis des semaines, je répète qu’un pacte de gouvernement est vital entre Macron et LR afin de lutter contre la montée des extrêmes. L’extrême gauche comme l’extrême droite sont des dangers absolus pour la France. Ils incarnent l’un et l’autre violence, tension et sectarisme.
Dimanche je vote et je fais voter @FrancoisFillon ! ➡️ https://t.co/cMB93Ge3JG
Wichtige Erkenntnisse
Ueber diese Analyse
Diese Analyse wurde mit den Datenextraktions- und Analyse-Tools von twtData erstellt. Die Metriken basieren auf oeffentlich verfuegbaren Twitter/X-Daten und bieten Einblicke in die Social-Media-Praesenz, das Engagement und die Zielgruppenmerkmale des Kontos. Fuer umfassendere Analysen oder benutzerdefinierte Berichte kontaktieren Sie uns oder erkunden Sie unsere Datenprodukte.
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