Rahul sinha
Tv Journalist देश से बड़ा कुछ नहीं , न्यूज़ मित्रों से रोज़ शाम 7 बजे “सत्ता” में मुलाक़ात @Tv9bharatvarsh पर
435.258
Follower
118
Following
12.118
Tweets
1.266,1
Durchschn. Engagement
133
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RahulSinhaTV 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:2012-12-06
- Verifizierung:No
- Standort:Noida, India
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.246
- Durchschn. Likes/Tweet:979,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:286,4
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsHis tweets are well-received, with high average likes and retweets, indicating strong audience interaction. The content often sparks discussion and debate, particularly on sensitive topics.
979,6
Durchschn. Likes/Tweet
286,4
Durchschn. Retweets/Tweet
3.179.906
Likes gesamt
929.815
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
35
Median Likes
11
Median Retweets
835
75. Perzentil
47.213
Top Tweet
2,91
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
36,7%
Original
1,7%
Antworten
38,2%
Retweets
23,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
45,5%
Mit Links
32,0%
Mit #Tags
54,4%
Mit @Erwaenungen
5,9%
Mit Emojis
124
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 primarily interested in news, politics, and media analysis. They engage with his content regularly, especially around scheduled news segments and commentary.
Average
Zielgruppenqualität
24,7%
Verdachtsindex
22,0%
Niedrige Qualität %
35
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
32,2%
Leere Bio
20,4%
<10 Tweets
17,8%
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.
24.956.493
Potenzielle Gesamtreichweite
35
Median Follower-Reichweite
165
75. Perzentil Reichweite
6,4%
>1K Follower
0,4%
>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.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.246 analysiert187.697
Kombiniertes Engagement
132.322
Likes gesamt
55.375
Retweets gesamt
37.539
Durchschn. pro Tweet
आज से नई शुरुआत @TV9Bharatvarsh के साथ https://t.co/WTT9rsGckT
18 साल बाद मेरा और ज़ी न्यूज़ का साथ अब छूट गया है। एक पूरी उम्र इस संस्थान के साथ गुज़ारी । क्यों छूटा ज़ी न्यूज़ और बहुत सारी बातें आज शाम 5 बजे फ़ेसबुक पर लाइव में बताऊँगा
RT @mangeshkarlata: #IndiaTogether #IndiaAgainstPropaganda https://t.co/JpUKyoB4vn
फ़्रांस की चार्ली हेब्दो ने फिर पैगंबर मोहम्मद का कार्टून छापा -मैग्जीन ने कहा हम नहीं झुकेंगे
उत्तर प्रदेश के मुख्यमंत्री योगी आदित्य नाथ ने अनुराग कश्यप समेत बॉलीवु़ड के कई लोगो की 2017 में 50000 रू महीने की पेशन बंद कर दी थी.यूपी की अखिलेश सरकार ने यश भारती सम्मान के तहत ये पेंशन शुरू की थी..ये खुलासा एक आरटीआई से हुआ था,हर महीने इतने नुकसान के हिसाब से गुस्सा जायज़ है
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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