Patrick W. Watson
Economics journalist, editor @MauldinEcon. Opinions mine. Mastodon: @[email protected]. Also on Threads (pwwatson) and Bsky (patrickww).
69.988
Follower
37.259
Following
61.643
Tweets
690,9
Durchschn. Engagement
534
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @PatrickW 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:2007-12-12
- Verifizierung:No
- Standort:Dripping Springs, Texas
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.222
- Durchschn. Likes/Tweet:43,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:647,2
- Analysierte Follower:9.994
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.222 TweetsHis tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. He frequently engages with political figures and organizations, which drives further engagement.
43,7
Durchschn. Likes/Tweet
647,2
Durchschn. Retweets/Tweet
140.876
Likes gesamt
2.085.203
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
5
Median Likes
3
Median Retweets
75
75. Perzentil
90.243
Top Tweet
9,87
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
14,1%
Original
38,8%
Antworten
26,0%
Retweets
21,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
63,0%
Mit Links
1,1%
Mit #Tags
53,6%
Mit @Erwaenungen
5,4%
Mit Emojis
143
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.222 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.222 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 9.994 FollowernHis audience includes individuals interested in economics, politics, and policy discussions. He engages with both political figures and followers who are keen on economic analysis.
Average
Zielgruppenqualität
23,6%
Verdachtsindex
10,2%
Niedrige Qualität %
1.682
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
14,8%
Leere Bio
8,9%
<10 Tweets
64,2%
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.
99.401.563
Potenzielle Gesamtreichweite
1.682
Median Follower-Reichweite
5.488
75. Perzentil Reichweite
57,9%
>1K Follower
17,1%
>10K Follower
3,2%
>50K Follower
1,4%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.222 analysiert286.501
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
286.501
Retweets gesamt
57.300
Durchschn. pro Tweet
RT @paulisci: A Brief History of Nobody Wants to Work Anymore 🧵
RT @ava: An ignorant question leads Dr. King to offer a strong lesson in black history in two minutes flat. I can tell that he’s slightly irritated, but also determined to break it ALL the way down. Which he does brilliantly. A king. #MLK90 https://t.co/YJvvv4X22N
RT @RespectfulMemes: https://t.co/P6fbB7dfdG
RT @AMAZlNGNATURE: Copycat https://t.co/0tkhjbiLGz
RT @AnimalBeingBro5: The photographer's assistant https://t.co/tEwMU45u2F
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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