Subramanian Swamy
President of Virat Hindustan Sangam, fmr Cabinet Minister, Six terms MP, Member BJP, Harvard Ph.D (Economics), former Professor, I give as good as I get.
10.890.208
Follower
123
Following
116.888
Tweets
400,6
Durchschn. Engagement
4.921
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Swamy39 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: Mega-Influencer (1M+)
- Kontoalter:2009-07-28
- Verifizierung:No
- Standort:New Delhi
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.237
- Durchschn. Likes/Tweet:311,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:88,8
- Analysierte Follower:50.000
- Analysierte Following:25
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.237 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement suggests a politically active and interested audience.
311,8
Durchschn. Likes/Tweet
88,8
Durchschn. Retweets/Tweet
1.009.163
Likes gesamt
287.448
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
11
Median Likes
23
Median Retweets
152
75. Perzentil
30.095
Top Tweet
0,04
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
13,7%
Original
37,1%
Antworten
48,7%
Retweets
0,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
21,3%
Mit Links
5,2%
Mit #Tags
86,9%
Mit @Erwaenungen
6,7%
Mit Emojis
159
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.237 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.237 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 political enthusiasts and followers of his political activities. Many are interested in his opinions on economic and governance issues.
Below Average
Zielgruppenqualität
39,6%
Verdachtsindex
58,7%
Niedrige Qualität %
2
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
68,8%
Leere Bio
64,2%
<10 Tweets
1,3%
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.
3.306.714
Potenzielle Gesamtreichweite
2
Median Follower-Reichweite
9
75. Perzentil Reichweite
0,8%
>1K Follower
0,1%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.237 analysiert128.697
Kombiniertes Engagement
112.044
Likes gesamt
16.653
Retweets gesamt
25.739
Durchschn. pro Tweet
A former Union Minister’s discovery: https://t.co/DyFHVPJHLQ
At my renovated office at my residence in Nizamuddin https://t.co/DGn9ogucmW
My advice to Modi: Nationalise the entire commercial properties of Adani & Co for “ negative” payment and later auction the properties.
Is this a Budget presented today? It is a grocery store shopkeeper’s Bill — A decent Budget should disclose what are the Objectives. If it is GDP growth rate then disclose the level of investment and rate of return; the priorities, the economic strategy, &resource mobilisatio
Modi government is unable to fix the economy or Chinese aggression but is taking on SC for nothing more that seeking the right to appoint loyal dummies as Judges. Is this called governance or dadagiri?
Netzwerk & Following-Analyse
Basierend auf 25 gefolgten KontenFollowing-Qualitätssignale
Wen dieses Konto zu folgen wählt, zeigt seine Informationsdiaet und Netzwerkqualität.
0,0%
Verifizierte Konten
0,0%
Hohe Autoritaet (>50K)
80,0%
Inaktive Konten
44,0%
Niedrige Qualität
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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