Sheera Frenkel

Sheera Frenkel

@sheeraf

NYT Reporter and author of NYT Bestseller AN UGLY TRUTH, with @ceciliakang. Raising two kids and a cat in Oakland. Tell me a story: sheera.frenkel@nytimes.com

Oakland, CA Beigetreten 2009-02-04 Analysedatum: 16. Dez 2025

65.058

Follower

2.106

Following

24.190

Tweets

499,0

Durchschn. Engagement

2.082

Gelistet

No

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @sheeraf 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:2009-02-04
  • Verifizierung:No
  • Standort:Oakland, CA

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:3.204
  • Durchschn. Likes/Tweet:65,8
  • Durchschn. Retweets/Tweet:433,2
  • Analysierte Follower:9.998

Engagement-Analyse

Basierend auf 3.204 Tweets

Sheera Frenkel's tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. Her content is both informative and relatable, contributing to her high engagement rates.

65,8

Durchschn. Likes/Tweet

433,2

Durchschn. Retweets/Tweet

210.664

Likes gesamt

1.388.015

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.

1

Median Likes

2

Median Retweets

55

75. Perzentil

109.696

Top Tweet

7,67

Engagement pro 1K Follower

Normalisierte Einflussmetrik

Viral Spikes

Engagement-Muster

Few posts get most engagement

Posting-Verhalten

Inhaltsstil und Formatpraeferenzen

Mixed

Balanced content approach

17,3%

Original

41,4%

Antworten

33,6%

Retweets

7,7%

Zitate

0,0%

Threads

1,2%

Mit Medien

47,7%

Mit Links

3,2%

Mit #Tags

78,3%

Mit @Erwaenungen

5,6%

Mit Emojis

157

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#anuglytruth (15) #facebook (6) #2 (3) #covid19 (3) #afghanistan (3) #apandemicyear (3) #kqedyouthtakeover (2) #meta (2) #inners (2) #1 (2)

Meisterwaehnt

@ceciliakang (404) @sheeraf (270) @nytimes (143) @rmac18 (89) @mikeisaac (67) @karaswisher (31) @noupside (31) @__apf__ (29) @shiraovide (29) @ayadakhtar (25)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 3.204 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 553 (17%)
Antworten 1.327 (41%)
Retweets 1.078 (34%)
Zitat-Tweets 246 (8%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 3.204 Tweets

Engagement 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 9.998 Followern

Her audience includes readers of The New York Times, followers of true crime and investigative journalism, and parents interested in real-life stories. She also attracts those curious about media and technology issues.

Average

Zielgruppenqualität

23,2%

Verdachtsindex

18,2%

Niedrige Qualität %

161

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

27,8%

Leere Bio

13,9%

<10 Tweets

34,2%

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.

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Follower-Reichweite & Einfluss

Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.

51.179.435

Potenzielle Gesamtreichweite

161

Median Follower-Reichweite

671

75. Perzentil Reichweite

19,4%

>1K Follower

4,0%

>10K Follower

1,0%

>50K Follower

0,6%

>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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Tweet-Daten kaufen

Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.

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Virale Tweets

Top 5 nach Likes+RTs von 3.204 analysiert

431.066

Kombiniertes Engagement

80.506

Likes gesamt

350.560

Retweets gesamt

86.213

Durchschn. pro Tweet

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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