P. C. Sharma
MLA, Bhopal Dakshin-Paschim | Ex Cabinet Minister of Law and Legal Affairs Department,Public Relations, Sci&Tech,Civil Aviation .
109.090
Follower
131
Following
25.419
Tweets
748,1
Durchschn. Engagement
52
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @pcsharmainc 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:2016-04-24
- Verifizierung:No
- Standort:Bhopal, India
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:62,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:685,5
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHis tweets receive a moderate to high level of engagement, with an average of 1,742 likes and 805 retweets per tweet. The engagement is likely driven by political discourse and public sentiment.
62,6
Durchschn. Likes/Tweet
685,5
Durchschn. Retweets/Tweet
203.564
Likes gesamt
2.227.802
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
32
Median Likes
18
Median Retweets
252
75. Perzentil
59.244
Top Tweet
6,86
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
51,8%
Original
7,7%
Antworten
36,6%
Retweets
3,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
79,9%
Mit Links
52,8%
Mit #Tags
51,9%
Mit @Erwaenungen
4,0%
Mit Emojis
210
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.250 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 primarily consists of political supporters and followers interested in current affairs and governance. The engagement suggests a mix of political and entertainment-related content resonates with his followers.
Average
Zielgruppenqualität
29,8%
Verdachtsindex
34,9%
Niedrige Qualität %
9
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
42,4%
Leere Bio
42,7%
<10 Tweets
9,1%
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.
13.532.104
Potenzielle Gesamtreichweite
9
Median Follower-Reichweite
64
75. Perzentil Reichweite
3,7%
>1K Follower
0,2%
>10K Follower
0,0%
>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 3.250 analysiert165.919
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
165.919
Retweets gesamt
33.184
Durchschn. pro Tweet
RT @RahulGandhi: मैं भारत की आवाज़ के लिए लड़ रहा हूं। मैं हर कीमत चुकाने को तैयार हूं।
RT @RahulGandhi: मैंने प्रधानमंत्री की आखों में डर देखा है - वो डरते हैं अडानी पर संसद में मेरे अगले भाषण से। सीधा सवाल है - शेल कंपनियों द्वारा अडानी समूह में लगाया गया ₹20,000 करोड़ का विदेशी पैसा किसका है? ये सारा नाटक इसी सवाल से ध्यान भटकाने के लिए है।
RT @RahulGandhi: LIC की पूंजी, अडानी को! SBI की पूंजी, अडानी को! EPFO की पूंजी भी, अडानी को! ‘मोडानी’ के खुलासे के बाद भी, जनता के रिटायरमेंट का पैसा अडानी की कंपनियों में निवेश क्यों किया जा रहा है? प्रधानमंत्री जी, न जांच, न जवाब! आख़िर इतना डर क्यों?
RT @RahulGandhi: देश के खिलाड़ियों के साथ ऐसा बर्ताव बहुत ही शर्मनाक है। ‘बेटी बचाओ' बस ढोंग है! असल में भाजपा भारत की बेटियों पर अत्याचार करने से कभी पीछे नहीं हटी है। https://t.co/TRgPyM8UbF
RT @RahulGandhi: सच्चाई बोलने की कीमत है आज कल! वो जो भी कीमत होगी, मैं चुकाता जाऊंगा। https://t.co/1ZN6rbGFIu
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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