Manuel Adorni
Analista y consultor económico. Docente universitario. Haciendo radio por Rivadavia AM 630 y Radio Colonia y TV por Canal Metro y A24. Escribo en Infobae.
422.362
Follower
298
Following
24.562
Tweets
5.746,3
Durchschn. Engagement
766
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @madorni 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:2009-06-24
- Verifizierung:No
- Standort:Ciudad de Buenos Aires
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.246
- Durchschn. Likes/Tweet:4.876,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:869,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, suggesting strong audience interaction. The engagement is consistent across his posts, indicating a dedicated following.
4.876,4
Durchschn. Likes/Tweet
869,9
Durchschn. Retweets/Tweet
15.828.774
Likes gesamt
2.823.564
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3.519
Median Likes
444
Median Retweets
7.927
75. Perzentil
73.148
Top Tweet
13,61
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
69,8%
Original
22,6%
Antworten
2,6%
Retweets
5,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
56,5%
Mit Links
0,4%
Mit #Tags
30,0%
Mit @Erwaenungen
1,6%
Mit Emojis
114
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.246 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 is likely composed of politically engaged individuals and students interested in economic and political analysis. They are active on social media and interested in current affairs.
Average
Zielgruppenqualität
26,2%
Verdachtsindex
38,2%
Niedrige Qualität %
16
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
55,7%
Leere Bio
29,9%
<10 Tweets
7,0%
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.
41.551.695
Potenzielle Gesamtreichweite
16
Median Follower-Reichweite
99
75. Perzentil Reichweite
4,4%
>1K Follower
0,5%
>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 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.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.246 analysiert328.266
Kombiniertes Engagement
281.712
Likes gesamt
46.554
Retweets gesamt
65.653
Durchschn. pro Tweet
En una república sana la condena a Cristina Elisabet Fernández debería implicar indefectiblemente su inmediata renuncia. De no hacerlo, el Presidente Alberto Fernández debe pedírsela públicamente. Una persona condenada por corrupción no puede ejercer ningún cargo público. Fin.
Si el resultado de una elección a Presidente de la Nación es festejado por Nicolás Maduro, Evo Morales, Gabriel Boric y por todo el arco kirchnerista, el candidato electo no pudo haber sido jamás la mejor opción. Fin.
Argentina, un lugar. https://t.co/o1r1HP6FAI
Argentina, un lugar. https://t.co/FrLUZcMsNA
El Presidente Alberto Fernández acaba de decir que a partir de mañana van a empezar a escuchar las demandas de la gente. 21 meses tarde. Fin.
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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