Rahul Shivshankar
Progressive Conservative author| journalist|Consulting Editor, Network 18| Ex-EIC Times Now|
238.238
Follower
691
Following
61.112
Tweets
483,5
Durchschn. Engagement
388
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RShivshankar 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:2012-07-15
- Verifizierung:No
- Standort:New Delhi
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:360,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:122,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHis tweets typically receive high engagement, with an average of 17,627 likes and 5,276 retweets, indicating a strong and active community. The content often sparks debate and discussion.
360,6
Durchschn. Likes/Tweet
122,9
Durchschn. Retweets/Tweet
1.171.939
Likes gesamt
399.528
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
9
Median Retweets
21
75. Perzentil
33.122
Top Tweet
2,03
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
9,6%
Original
0,2%
Antworten
89,8%
Retweets
0,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
3,3%
Mit Links
78,6%
Mit #Tags
90,3%
Mit @Erwaenungen
0,0%
Mit Emojis
151
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
Möchten Sie diesen Bericht als PDF?
Wir entwickeln PDF-Export für diese Analyseberichte. Registrieren Sie Ihr Interesse für frühen Zugang.
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 includes individuals interested in conservative viewpoints, media criticism, and political analysis. They are likely engaged in discussions around free speech and media integrity.
Average
Zielgruppenqualität
26,1%
Verdachtsindex
28,9%
Niedrige Qualität %
22
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
44,4%
Leere Bio
21,0%
<10 Tweets
11,9%
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.
50.545.937
Potenzielle Gesamtreichweite
22
Median Follower-Reichweite
94
75. Perzentil Reichweite
3,8%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>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.
Follower-Daten kaufen
Exportieren Sie die vollständige Follower-Liste mit Profildetails, Bios, Standorten und Follower-Zahlen als CSV.
Follower kaufen - ab $15Tweet-Daten kaufen
Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
Tweets kaufen - ab $15Virale Tweets
Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert130.690
Kombiniertes Engagement
102.478
Likes gesamt
28.212
Retweets gesamt
26.138
Durchschn. pro Tweet
Using NYT as a benchmark is like taking certificate from Pak on secularism. NYT trashed Manglayaan, inflated India's Covid deaths, brands Kashmir "living hell", linked SC Ayodhya order to majoritarianism, gave Imran platform on Art 370. Why lean on crooked foreign crutches?
Aamir's movie gets a jolt at the box office. Many from the ecosystem upset at the growing calls to boycott the film Laal Singh Chaddha. But many of them were happy to endorse similar hate poured upon Vivek Agnihotri's Kashmir Files.
Zubair didn't win NOBEL because he wasn't a "favourite". Perhaps not even nominated. TIME's "source", Urdal reveals fakery, says TIME never even called him but used his list. Zubair happily retweets. Even NOBEL PRO says it was "surmise". Ecosystem of 'fakes not fact checkers'?
Chola era Nataraja statue is of Lord Shiva's Tandav. Iconic living Brihadishvra temple is dedicated to Shaivism, Vaishnavism and Shaktism. Raja Raja Chola's sister Kundavai's inscriptions depicted devotion to Lord Vishnu. Yet to some Cholas aren't Hindus!
Nehru's India paid 20% of total funds needed by Pak to build dams & canals, including in PoK, across Indus water system so Pak could use 80% of the water! Indira's India wasted chance to get back PoK by handing back 93K Pak PoWs to Pak for nothing! Who were they pleasing?
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.
Benötigen Sie detaillierte Twitter-Analysen?
Erhalten Sie umfassende Einblicke zu jedem Twitter-Konto mit twtData.