Philly Cheese 🧀
Father first!!! https://t.co/3amFT0oFZ2
108.831
Follower
1.086
Following
20.951
Tweets
199,9
Durchschn. Engagement
823
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @dionwaiters3 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:2010-04-19
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.103
- Durchschn. Likes/Tweet:31,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:168,7
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.103 TweetsDion Waiters' tweets receive an average of 1,571 likes and 660 retweets, showing strong audience interaction. His verified status also contributes to higher engagement rates.
31,2
Durchschn. Likes/Tweet
168,7
Durchschn. Retweets/Tweet
96.716
Likes gesamt
523.425
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
3
Median Retweets
32
75. Perzentil
116.472
Top Tweet
1,84
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
52,5%
Original
5,1%
Antworten
35,2%
Retweets
7,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
45,3%
Mit Links
15,9%
Mit #Tags
76,0%
Mit @Erwaenungen
28,2%
Mit Emojis
88
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.103 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.103 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 10.000 FollowernHis followers likely include fans of his basketball career, fellow athletes, and general sports enthusiasts. The audience appears to be interested in both his personal life and professional achievements.
Average
Zielgruppenqualität
22,1%
Verdachtsindex
20,4%
Niedrige Qualität %
70
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
31,7%
Leere Bio
14,9%
<10 Tweets
18,9%
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.
43.524.980
Potenzielle Gesamtreichweite
70
Median Follower-Reichweite
289
75. Perzentil Reichweite
8,1%
>1K Follower
1,4%
>10K Follower
0,5%
>50K Follower
0,4%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.103 analysiert200.820
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
200.820
Retweets gesamt
40.164
Durchschn. pro Tweet
RT @RGIII: Please don’t share the video of the Damar Hamlin play. Share this because we are all Praying for him and his family. https://t.co/QnO7DpAo7u
RT @SportsArePhilly: Allen Iverson is eligible for the HOF in 2016. Should he be a first ballot? Retweet- Yes Favorite- No #Sixers http://t.co/7tn4SCNvIB
RT @RickRoss: No one cares , Hustle harder.
RT @Ballislife: We lost a legend 3 years ago today. RIP Kobe Bean Bryant 💜💛 https://t.co/xqq2tnH1Is
RT @lilbaby4PF: A mf a do anything to go viral 🤦🏽♂️ Bitches And niggas 😂😂😂
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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