Wolfram|Alpha
Official info source for Wolfram|Alpha, the computational intelligence engine by @WolframResearch founded by @stephen_wolfram.
64.192
Follower
768
Following
6.753
Tweets
8,3
Durchschn. Engagement
2.505
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Wolfram_Alpha 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:2009-04-24
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.202
- Durchschn. Likes/Tweet:4,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:3,9
- Analysierte Follower:9.996
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.202 TweetsThe account maintains an average of 125 likes and 36 retweets per tweet, indicating moderate engagement. The use of links and emojis suggests an effort to boost interaction and visibility.
4,3
Durchschn. Likes/Tweet
3,9
Durchschn. Retweets/Tweet
13.836
Likes gesamt
12.638
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
8
75. Perzentil
2.962
Top Tweet
0,13
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
42,5%
Original
50,1%
Antworten
5,9%
Retweets
1,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
77,9%
Mit Links
25,5%
Mit #Tags
67,6%
Mit @Erwaenungen
14,1%
Mit Emojis
96
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.202 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.202 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 9.996 FollowernThe primary audience includes users of Wolfram|Alpha, tech enthusiasts, and followers of Wolfram Research. The account also engages with a mix of individuals and brands through direct mentions.
Average
Zielgruppenqualität
25,7%
Verdachtsindex
26,3%
Niedrige Qualität %
48
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
37,5%
Leere Bio
23,1%
<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.
21.455.894
Potenzielle Gesamtreichweite
48
Median Follower-Reichweite
182
75. Perzentil Reichweite
6,3%
>1K Follower
0,9%
>10K Follower
0,2%
>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 3.202 analysiert6.640
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
6.640
Retweets gesamt
1.328
Durchschn. pro Tweet
RT @sama: we are starting our rollout of ChatGPT plugins. you can install plugins to help with a wide variety of tasks. we are excited to see what developers create! https://t.co/NQ684Yp2LK https://t.co/m7b6vJrj5D
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RT @pm85122: WolframAlpha先生に5000兆円欲しいって聞いてみたら「成功の公式:早起き、勤勉、石油王」って答えが帰ってきた https://t.co/EmFGVzqlqT
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RT @ajthebrand: 1. WolframAlpha Uses AI to answer complex questions in math, science, and life. https://t.co/q2xJ9gqQxG https://t.co/pmYRul8KOF
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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