Eddie Sheerr
Proud dad | Husband to @SQ85 | Chief Meteorologist at @NTVNewsNL | #nlwx | 🇺🇸 🇨🇦 | Views/opinions are my own
67.873
Follower
3.776
Following
74.306
Tweets
23,8
Durchschn. Engagement
246
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @EddieSheerr 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:2009-05-28
- Verifizierung:No
- Standort:St. John's, NL
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.242
- Durchschn. Likes/Tweet:17,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:6,4
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.242 TweetsEddie's tweets typically receive around 566 likes and 73 retweets, indicating moderate engagement. His content often sparks discussions around weather and local events.
17,4
Durchschn. Likes/Tweet
6,4
Durchschn. Retweets/Tweet
56.427
Likes gesamt
20.660
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
0
Median Retweets
17
75. Perzentil
4.950
Top Tweet
0,35
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
32,5%
Original
52,6%
Antworten
7,6%
Retweets
7,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,9%
Mit Medien
49,1%
Mit Links
42,2%
Mit #Tags
64,1%
Mit @Erwaenungen
1,4%
Mit Emojis
120
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.242 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.242 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 audience includes weather enthusiasts, local residents, and media professionals interested in accurate forecasts. They appreciate his blend of expertise and relatability.
Average
Zielgruppenqualität
31,5%
Verdachtsindex
50,0%
Niedrige Qualität %
13
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
61,5%
Leere Bio
48,7%
<10 Tweets
11,2%
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.
7.370.869
Potenzielle Gesamtreichweite
13
Median Follower-Reichweite
93
75. Perzentil Reichweite
4,8%
>1K Follower
0,8%
>10K Follower
0,2%
>50K Follower
0,1%
>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 3.242 analysiert11.508
Kombiniertes Engagement
1.252
Likes gesamt
10.256
Retweets gesamt
2.302
Durchschn. pro Tweet
RT @spann: Current view from a Troopers car in Cheyenne, Wyoming. Current conditions outside of Cheyenne are -18 with zero visibility. Video from Wyoming Highway Patrol https://t.co/TTa7PsrSG6
RT @AnthonyFarnell: Canada just surpassed 4 million hectares burned this year. For comparison, last year only 28 thousand hectares had burned by June 7th. That’s an increase of about 14400%. Wow! https://t.co/XEePXZuxQO
RT @NASA: Hey, you: Get a load of this cloud! High-altitude ice clouds (like this one) can help regulate Earth's temperature by reflecting energy from the Sun. A new @NASAEarth mission called PoISIR aims to study them in greater detail to improve climate forecasts. https://t.co/
Cold front inbound! 📸 Kevin Petten 📍Port de grave #NLwx https://t.co/JscsiZZ7OV
RT @IWeatherON: "How did the Quebec wildfires start all at once?!" is a question we've been receiving quite a bit. We were curious too so we decided to review the data. Using GOES-16 satellite data for fire hotspots and by overlay lightning data, the answer becomes pretty clear.
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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