Disha Parmar Vaidya
Human.
224.465
Follower
165
Following
10.182
Tweets
541,8
Durchschn. Engagement
144
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @disha11parmar 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:2012-06-13
- Verifizierung:No
- Standort:Mumbai, India
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.181
- Durchschn. Likes/Tweet:427,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:114,2
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.181 TweetsHer tweets receive an average of 13,899 likes and 3,684 retweets, showing strong audience interaction. The high engagement indicates her content resonates well with her followers.
427,6
Durchschn. Likes/Tweet
114,2
Durchschn. Retweets/Tweet
1.360.152
Likes gesamt
363.350
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
110
Median Likes
14
Median Retweets
352
75. Perzentil
22.103
Top Tweet
2,41
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
43,6%
Original
24,8%
Antworten
6,5%
Retweets
25,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
52,5%
Mit Links
16,8%
Mit #Tags
37,7%
Mit @Erwaenungen
49,1%
Mit Emojis
64
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
Möchten Sie diesen Bericht als PDF?
Wir entwickeln PDF-Export für diese Analyseberichte. Registrieren Sie Ihr Interesse für frühen Zugang.
Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.181 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.181 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 FollowernHer audience appears to be interested in personal stories, emotional content, and public figures. The engagement suggests a mix of personal and public interest in her tweets.
Below Average
Zielgruppenqualität
36,8%
Verdachtsindex
43,7%
Niedrige Qualität %
3
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
48,7%
Leere Bio
54,1%
<10 Tweets
6,7%
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.
22.256.013
Potenzielle Gesamtreichweite
3
Median Follower-Reichweite
18
75. Perzentil Reichweite
1,2%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,0%
>50K Follower
0,0%
>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
Exportieren Sie die vollständige Follower-Liste mit Profildetails, Bios, Standorten und Follower-Zahlen als CSV.
Follower kaufen - ab $15Tweet-Daten kaufen
Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
Tweets kaufen - ab $15Virale Tweets
Top 5 nach Likes+RTs von 3.181 analysiert93.241
Kombiniertes Engagement
82.727
Likes gesamt
10.514
Retweets gesamt
18.648
Durchschn. pro Tweet
My 🏆 is Home! @rahulvaidya23 https://t.co/DPBAbCB4tZ
The way Aly cried tonight.. My Heart skipped a beat! 💔💔
मैंने अपना जवाब भेज दिया है ..
Blessing your feed with a picture of two cuties!! ❣️🥰😘🤣 @rahulvaidya23 https://t.co/BUGCl1XRL2
Happy New Year You!! I Miss you! ❤️ https://t.co/M1CpntFdPV
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.
Benötigen Sie detaillierte Twitter-Analysen?
Erhalten Sie umfassende Einblicke zu jedem Twitter-Konto mit twtData.