Ariel Epstein
aka Prop Queen 👸🏼 | Sports Betting Host & Analyst for @fanaticsbook_pb @mlbnetwork & @nbatv | Rep: @wme | cameo: https://www.cameo.com/arielepstein
70.547
Follower
2.144
Following
45.448
Tweets
36,0
Durchschn. Engagement
679
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @ArielEpstein 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:2009-02-25
- Verifizierung:No
- Standort:New York, NY
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.240
- Durchschn. Likes/Tweet:29,0
- Durchschn. Retweets/Tweet:7,0
- Analysierte Follower:10.997
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.240 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes, indicating strong audience interaction. Retweets are relatively low, suggesting a focus on organic engagement rather than viral content.
29,0
Durchschn. Likes/Tweet
7,0
Durchschn. Retweets/Tweet
93.934
Likes gesamt
22.696
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2
Median Likes
0
Median Retweets
22
75. Perzentil
5.016
Top Tweet
0,51
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
14,5%
Original
54,7%
Antworten
15,0%
Retweets
15,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
42,3%
Mit Links
9,7%
Mit #Tags
86,5%
Mit @Erwaenungen
31,4%
Mit Emojis
89
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.240 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.240 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 10.997 FollowernHer audience includes sports enthusiasts, betting fans, and followers of entertainment and lifestyle content. The mix of professional and personal posts suggests a broad appeal across different demographics.
Average
Zielgruppenqualität
20,6%
Verdachtsindex
27,7%
Niedrige Qualität %
91
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
44,8%
Leere Bio
16,3%
<10 Tweets
16,9%
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.
16.076.768
Potenzielle Gesamtreichweite
91
Median Follower-Reichweite
261
75. Perzentil Reichweite
7,1%
>1K Follower
1,5%
>10K Follower
0,5%
>50K Follower
0,2%
>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 3.240 analysiert18.947
Kombiniertes Engagement
9.174
Likes gesamt
9.773
Retweets gesamt
3.789
Durchschn. pro Tweet
Blondes have more fun @PaigeSpiranac https://t.co/3SUFEKtmTr
Last licks with @kellyinvegas 🩵 https://t.co/mUGO9Gs6sH
RT @CodifyBaseball: Tonight, Shohei Ohtani: ⚾️ hit a baseball 114.0 MPH ⚾️ threw a baseball 101.6 MPH ⚾️ ran to first in 4.16 seconds If that sounds completely insane, that's because it is. https://t.co/V2HudsuqTb
RT @JohnCena: There are little wins scattered thru each day, be open enough to recognize and receive them.
RT @jonmorosi: Sources: Aaron Judge is in agreement with the #Yankees. @MLBNetwork @MLB
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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