Der produktivste Poster auf X ist eine Maschine — und die Zweitplatzierten verkaufen Convenience-Store-Snacks

Wir haben 325.553 öffentliche X- (Twitter-) Profile in einen Suchindex gezogen — Bio, Beitrittsdatum, Follower- und Following-Zahlen sowie die Gesamtzahl der Posts für jedes — und das Naheliegendste getan, was man mit einer solchen Tabelle machen kann: nach der Person sortiert, die am meisten gepostet hat.

Die Antwort ist keine Person. Sie ist kaum mehr als einen Rundungsfehler davon entfernt, vollständig nicht-menschlich zu sein.

Die Spitze der Rangliste ist automatisiert

Hier sind die zwölf Konten mit den höchsten Gesamt-Postzahlen im Korpus, Stand des Crawls im Juli 2026:

@grok, der Chatbot von xAI, steht mit 131.619.111 Posts an der Spitze — weil er jedem, der ihn markiert, automatisch antwortet, den ganzen Tag, für immer. Teilt man durch die Tage seit dem Beitritt im November 2023, ergibt das 133.515 Posts pro Tag, also 1,55 pro Sekunde, ohne Pause über 986 Tage gehalten. Kein Mensch hält das durch. Dieses eine Konto ist für 2,8 % der 4,69 Milliarden Posts im gesamten Korpus verantwortlich.

Dann wird es seltsam. Die Positionen zwei bis zwölf sind fast durchweg japanische Verbrauchermarken-Konten mit Antwort-Automatisierung — Lawson und FamilyMart (Convenience-Stores), Suntory und Asahi (Getränke), Subway und Mos Burger (Fast Food), Gusto (Familienrestaurants), Don Quijote (Discount-Handel), Koikeya (Snacks). Das sind Kampagnen-Konten: Folge uns, zitiere den Tweet, ein Bot antwortet sofort mit deinem Gewinnergebnis. Japanische Marken übernahmen diese „Instant-Win“-Mechanik Jahre bevor sie anderswo verbreitet war, und die Post-Zähler zeigen es — jede dieser Marken hat jeden Journalisten, Politiker und Prominenten in unserem Sample um den Faktor Tausend oder mehr übertroffen.

Wir weisen deutlich darauf hin, weil es eine echte Eigenschaft der Daten ist, kein Skandal: Automatisierte Konten sind legitim, und sie dominieren die Volumen-Rangliste so vollständig, dass ein Mensch erst weit unten in der Liste auftaucht. „Wer postet am meisten“ ist eine Frage über Software.

Volumen und Reichweite sind kaum verbunden

Das intuitive Modell — mehr posten, mehr Follower — überlebt den Kontakt mit den Zahlen nicht. Am klarsten sieht man es an den pro Post gewonnenen Followern:

@emiliaclarke — 2 Posts, 1,1 Mio. Follower534.137

@taylorswift13 — 887 Posts, 82,0 Mio. Follower92.401

@akiko_lawson — 50,5 Mio. Posts, 9,9 Mio. Follower0,196

@grok — 131,6 Mio. Posts, 8,9 Mio. Follower0,067

@grok wandelt Aufwand in Publikum mit 0,067 Followern pro Post um. Taylor Swift wandelt mit 92.401 um — sie hat in ihrem Leben 887 Mal gepostet und wird von 82 Millionen Menschen gefolgt. Das ist ein 1,37-Millionen-facher Effizienzunterschied zwischen dem aktivsten Konto im Sample und einem der meistgefolgten. Sie tun nicht dasselbe mit unterschiedlicher Intensität; sie tun Unterschiedliches.

Ein ehrlicher Vorbehalt hängt an diesem Diagramm: Die Post-Zahl ist das, was aktuell übrig ist, nicht alles je Geschriebene. Xs Zähler geht nach unten, wenn man löscht, und mehrere dieser postarmen Prominenten haben ihre Historie irgendwann gelöscht — Taylor Swift räumte bekanntermaßen 2017 ihr Konto leer. Das Ende „wenige Posts, riesige Gefolgschaft“ ist also teils eine Geschichte über Löschung, nicht nur über Zurückhaltung. Es weist ohnehin in dieselbe Richtung: Für die reichweitenstärksten Konten ist die laufende Post-Summe nahezu irrelevant dafür, wie viele Menschen ihnen folgen.

Fast niemand postet viel

Tritt man von den Extremen zurück, ist das mittlere X-Konto in unseren Daten still. Gesamt-Posts geteilt durch das Kontoalter ergibt eine Posting-Rate, und die Verteilung ist steil:

Median-Konto0,6 / Tag

75. Perzentil2,1 / Tag

90. Perzentil5,6 / Tag

99. Perzentil35 / Tag

Obere 0,6 % (≥50/Tag lebenslang)135 / Tag (p99,9)

Die Hälfte aller aktiven Konten postet weniger als 0,61 Mal pro Tag im Lebensdurchschnitt. Neunzig Prozent posten weniger als sechs Mal. Der Feuerwehrschlauch wird von einer winzigen Minderheit erzeugt: Die oberen 1 % der Konten erzeugten 35,3 % aller Posts, und allein die obersten 100 Konten — drei Hundertstel eines Prozents des Samples — produzierten 12,3 %. Das Posten auf X ist stärker konzentriert als das Folgen: Ein kleiner automatisierter Kern schreibt das meiste, während der lange Schwanz nur mitliest.

Der blaue Haken folgt dem Volumen

Hier ist der Befund, der irgendwo zwischen witzig und pointiert landet. Sortiert man die Konten danach, wie viel sie posten, und schaut, wie viele Xs blauen Haken tragen:

Der Haken steigt monoton mit dem Posting-Volumen. Unter den Konten, die ihre gesamte Existenz lang 100 oder mehr Mal pro Tag posten — die Maschinenmaßstab-Stufe — sind 68,4 % verifiziert, gegenüber einer Basisrate von 19,4 % im gesamten Korpus. Das Abzeichen, das die Verifizierung ursprünglich liefern sollte (dies ist ein echter, prominenter Mensch, kein automatisiertes Konto), korreliert nun am stärksten mit genau den Konten, die wie automatisierte Konten posten, denn ein bezahltes Abo ist genau das, was ein Hochdurchsatz-Marken- oder Bot-Konto kauft. Wir behaupten nicht, das Abzeichen sei bedeutungslos — wir weisen nur darauf hin, wo es sich empirisch häuft. (Zur Kehrseite dieser Geschichte — wie der Haken eher die Zahlungsbereitschaft als die Prominenz abbildet — das ist ein eigener Schnitt derselben Daten, den wir vielleicht später aufschreiben.)

Was das zeigt und was nicht

Was unserer Ansicht nach Bestand hat: Die Volumen-Rangliste auf X wird von Automatisierung dominiert, und das nicht knapp — ein Mensch schafft es überhaupt nicht an die Spitze unserer Liste. Posting-Rate und Followerzahl sind nahezu unabhängig und weichen an den Extremen um sechs Größenordnungen voneinander ab. Das Posten ist stark in einem kleinen automatisierten Kern konzentriert. Und der blaue Haken steigt sauber mit dem Posting-Volumen.

Was das begrenzt:

• Dies ist ein geseedeter Korpus, keine Zufallsstichprobe von X. Die 325.553 Konten wurden aus unabhängigen Quellen ermittelt — Menschen, die prominent genug für einen Wikidata-Eintrag sind, öffentliche GitHub-Entwickler, Startup-Gründer, Journalisten — und dann wurden ihre Live-X-Profile gezogen. Er überrepräsentiert etablierte, westliche, entwicklernahe und prominente Konten und unterrepräsentiert brandneue und rein private. Behandelt also jeden absoluten Prozentsatz als beschreibend für diese Population, nicht für „X-Nutzer:innen“ im Allgemeinen. Die Form — Automatisierung dominiert das Volumen, Volumen entkoppelt von der Reichweite — ist das, was übertragbar ist.
• Post-Zählungen sind abzüglich Löschungen. Xs Zähler sinkt, wenn Posts entfernt werden, Bulk-Delete-Tools sind verbreitet, und der Effekt ist genau bei den volumenstarken Konten am größten. Lest posts als „aktuell überlebende Posts“, niemals als „alles je Geschriebene“.
• Follower- und Post-Zahlen sind eine Einzelmomentaufnahme. X gibt hier exakte Ganzzahlen aus (wir haben es geprüft — das sind echte Zählwerte, nicht die gerundeten „8,9 Mio.“, die das Webprofil zeigt), aber sie driften über die Zeit, und X hat dokumentiert, dass seine Zähler unter Last kurzzeitig null melden können.
• „Maschine“ ist eine Schlussfolgerung aus dem Verhalten, kein Etikett, das X liefert. Wir nennen ein Konto automatisiert, wenn es tausende Male pro Tag, jeden Tag, über Jahre postet — @grok, @AmazonHelp und die Marken-Kampagnen-Konten passen eindeutig dazu, aber wir haben nicht das Tooling jedes Kontos geprüft.

Nichts davon ändert das Bild an der Spitze. Das aktivste Konto auf X ist ein Sprachmodell, das Erwähnungen beantwortet, und die nächste Stufe darunter ist Convenience-Store-Marketing-Software. Die Menschen sind weiter unten und posten ein paarmal am Tag, wenn überhaupt.

Quellen

Methodik

Wir haben einen Suchindex aus 325.553 einzigartigen öffentlichen X-Profilen aufgebaut, geseedet aus unabhängigen öffentlichen Quellen und dann über Crawloras X-Profil-Endpunkt gegen das Live-Profil jedes Kontos aktualisiert. Jeder Datensatz enthält Benutzername, Anzeigename, Bio, Beitrittsdatum, Followerzahl, Following-Zahl, Gesamt-Postzahl und Verifizierungs-Flag. Wir zogen den vollständigen Korpus, indem wir den X-Users-Datensatz über Zeitfenster der Kontoerstellung paginierten, und glichen die Erhebung mit den Facet-Zählungen des Datensatzes ab — die gezogene Gesamtzahl stimmte bis auf 0,01 % mit dem unabhängigen Aggregat überein, was unsere Prüfung ist, dass die Stichprobe nicht stillschweigend abgeschnitten wird.

Die Posting-Rate ist die Gesamtzahl der Posts geteilt durch die Tage seit dem Beitrittsdatum des Kontos. Follower pro Post sind Follower geteilt durch die Gesamt-Posts. „Maschinenmaßstab“ ist eine Verhaltensschwelle (100+ Posts/Tag über das Kontoleben gehalten), kein Plattform-Etikett. Jede Zahl sind Exakt-Ganzzahl-Daten aus dem Profil-JSON, nicht die gerundeten Werte, die Xs Webprofil anzeigt; wir haben dies bestätigt, indem wir prüften, dass weniger als 0,1 % der Konten mit vielen Followern auf runden Zahlen liegen, was Rundungsartefakte der Anzeige ausschließt.

Wir veröffentlichen ausschließlich Aggregate — keine einzelnen Profildatensätze. Möchtest du deinen eigenen Schnitt fahren? Die Anleitung wie man Twitter/X scrapt führt durch die exakten Aufrufe, der X-Users-Datensatz ist direkt abfragbar, und Pricing deckt den Free-Tier ab. Für eine verwandte Studie zu Xs geschriebenen Rezensionen siehe was App-Rezensionen über X vor und nach der Musk-Übernahme sagen.