Neil Irwin
Chief Economic Correspondent at Axios and author of Axios Macro newsletter. Author of "The Alchemists" and "How to Win"; Formerly: NYT, WashPost.
97.199
Follower
1.750
Following
2.684
Tweets
92,2
Durchschn. Engagement
2.825
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Neil_Irwin 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: Mid-Tier (10K+)
- Kontoalter:2010-06-15
- Verifizierung:No
- Standort:Washington, DC
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:2.516
- Durchschn. Likes/Tweet:55,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:37,1
- Analysierte Follower:10.999
Engagement-Analyse
Basierend auf 2.516 TweetsIrwin's tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. His content is often shared widely, especially when it touches on significant economic or political events.
55,1
Durchschn. Likes/Tweet
37,1
Durchschn. Retweets/Tweet
138.664
Likes gesamt
93.402
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
8
Median Likes
2
Median Retweets
32
75. Perzentil
20.228
Top Tweet
0,95
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
48,0%
Original
25,4%
Antworten
13,1%
Retweets
13,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
42,3%
Mit Links
1,0%
Mit #Tags
38,1%
Mit @Erwaenungen
0,4%
Mit Emojis
145
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 2.516 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 2.516 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 10.999 FollowernHis audience includes economics professionals, policymakers, and interested readers who follow macroeconomic trends. The engagement suggests a mix of experts and general followers interested in global affairs.
Average
Zielgruppenqualität
27,1%
Verdachtsindex
27,2%
Niedrige Qualität %
85
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
38,6%
Leere Bio
22,1%
<10 Tweets
28,1%
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.
44.425.037
Potenzielle Gesamtreichweite
85
Median Follower-Reichweite
379
75. Perzentil Reichweite
13,6%
>1K Follower
2,8%
>10K Follower
0,7%
>50K Follower
0,4%
>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 2.516 analysiert78.133
Kombiniertes Engagement
35.722
Likes gesamt
42.411
Retweets gesamt
15.627
Durchschn. pro Tweet
RT @rodger: everybody born between 1985 and 1995 saw the Super Bowl halftime show lineup and was like “sweet, instead of doing a show for old people like the Rolling Stones or Paul McCartney or The Who they did one for us young people” and then 10 seconds later it hit us
RT @realDonaldTrump: BIGGEST STOCK MARKET RISE IN HISTORY YESTERDAY!
We're currently living in the brief moment between when Finance/Econ Twitter has realized that the new Covid lockdowns in Shenzhen are going to have hugely bad consequences for US inflation, but that has not yet become a widely-reported conventional wisdom.
I am very much guilty of this, but it is weird how much more attention American elites pay to UK politics than to Mexican politics given that Mexico has twice the population, shares a long border, and is a much bigger trading partner.
Whoa, 6.9% annualized GDP growth in 4q.
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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