Boogie2988
Fat Francis From Youtube. Twitch Streamer. OG youtuber. twitter spammer. mental health advocate. Business contact: [email protected]
481.222
Follower
2.765
Following
107.162
Tweets
282,8
Durchschn. Engagement
1.096
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Boogie2988 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:2009-05-25
- Verifizierung:No
- Standort:the internet
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.246
- Durchschn. Likes/Tweet:53,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:229,0
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsHis tweets typically receive around 1,932 likes and 96 retweets on average, indicating a dedicated but not overly active follower base. The engagement is mostly organic and personal.
53,8
Durchschn. Likes/Tweet
229,0
Durchschn. Retweets/Tweet
174.659
Likes gesamt
743.337
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
5
Median Likes
0
Median Retweets
62
75. Perzentil
253.048
Top Tweet
0,59
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
24,7%
Original
65,1%
Antworten
5,8%
Retweets
4,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,7%
Mit Medien
24,6%
Mit Links
0,6%
Mit #Tags
63,6%
Mit @Erwaenungen
0,7%
Mit Emojis
130
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.246 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 fans of his YouTube and Twitch content, mental health supporters, and individuals interested in his personal journey. They engage with his tweets through likes and replies.
Average
Zielgruppenqualität
24,6%
Verdachtsindex
22,7%
Niedrige Qualität %
19
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
31,9%
Leere Bio
22,6%
<10 Tweets
10,1%
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.
64.858.488
Potenzielle Gesamtreichweite
19
Median Follower-Reichweite
80
75. Perzentil Reichweite
3,3%
>1K Follower
0,7%
>10K Follower
0,3%
>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 3.246 analysiert628.744
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
628.744
Retweets gesamt
125.749
Durchschn. pro Tweet
RT @elonmusk: Should I step down as head of Twitter? I will abide by the results of this poll.
RT @elonmusk: Reinstate former President Trump
RT @JoshuaPHilll: Wow. Didn’t know Bo Burnham was a real one. Couldn’t be more relevant https://t.co/DOBEcUEVJQ
RT @777jorgeivan: STOP using Halloween as an excuse to dress slutty - dress slutty every day
RT @andycompton_: This makes me laugh every time I see it. Every single time. I am 34 years old. https://t.co/ajnuhAPCEo
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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