Rachel Wolfson
Reporter @cointelegraph | Host | Author | Speaker | Founder of Web3 Deep Dive podcast✍️[email protected]➡️ https://www.youtube.com/@Web3DeepDive…
30.739
Follower
8.490
Following
11.372
Tweets
10,1
Durchschn. Engagement
587
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Rachelwolf00 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:2013-08-21
- Verifizierung:No
- Standort:Austin/San Francisco
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:500
- Durchschn. Likes/Tweet:9,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:0,8
- Analysierte Follower:29.811
Engagement-Analyse
Basierend auf 500 TweetsHer tweets typically receive moderate engagement, with an average of 106 likes and 12 retweets. She frequently interacts with industry figures and promotes her podcast and contact information.
9,3
Durchschn. Likes/Tweet
0,8
Durchschn. Retweets/Tweet
4.633
Likes gesamt
395
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
11
75. Perzentil
239
Top Tweet
0,33
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Conversationalist
Highly engaged in discussions
32,0%
Original
64,0%
Antworten
2,0%
Retweets
2,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,4%
Mit Medien
22,8%
Mit Links
20,2%
Mit #Tags
81,2%
Mit @Erwaenungen
45,6%
Mit Emojis
76
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 500 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 500 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 29.811 FollowernHer audience primarily consists of Web3 enthusiasts, blockchain professionals, and investors interested in emerging technologies. She also engages with podcast listeners and industry participants.
Good
Zielgruppenqualität
16,9%
Verdachtsindex
10,9%
Niedrige Qualität %
326
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
17,3%
Leere Bio
7,6%
<10 Tweets
33,4%
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.
198.961.603
Potenzielle Gesamtreichweite
326
Median Follower-Reichweite
1.139
75. Perzentil Reichweite
27,2%
>1K Follower
5,9%
>10K Follower
1,7%
>50K Follower
0,9%
>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 500 analysiert779
Kombiniertes Engagement
704
Likes gesamt
75
Retweets gesamt
156
Durchschn. pro Tweet
So nice meeting with Jessica Tsai Chin, Algorand’s new CMO! 🚀 excited to see how she will help shape #web3 moving forward! @Algorand @AlgoFoundation https://t.co/NvWw8LaEbZ
Excited to see how @Algorand @AlgoFoundation is working hard to create diversity, inclusion and greater education for #Web3 https://t.co/cKz64OrNJF via @Cointelegraph #Algorand
Fun night out with @TiffanyFong_ in SF 🥂 https://t.co/uLKgjwSLHJ
Who wants to help me build a website? 👀👀💁♀️
Excited to announce that Web3 Deep Dive, my new podcast, is teaming up with @WRSTcollabs the Austin based Web3 innovation studio 🎙️🎧 we’ve got a ton of interviews planned. Looking forward to hosting guests here during @consensus2023 🙌 and beyond! https://t.co/NHZcsot77F
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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