Esin Davutoğlu Şenol
Professor of Medicine, Infectious Diseases Specialist, works at Gazi University, Faculty of Medicine , Head of Adult Vaccination Center
401.680
Follower
1.884
Following
78.922
Tweets
615,5
Durchschn. Engagement
400
Gelistet
Yes
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @esenol 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:2010-07-04
- Verifizierung:Yes
- Standort:Ankara-Türkiye
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.223
- Durchschn. Likes/Tweet:206,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:408,6
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.223 TweetsDr. @esenol's tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. His messages resonate with followers, encouraging discussion and emotional responses.
206,9
Durchschn. Likes/Tweet
408,6
Durchschn. Retweets/Tweet
666.824
Likes gesamt
1.316.978
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
6
Median Likes
13
Median Retweets
349
75. Perzentil
38.451
Top Tweet
1,53
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
12,0%
Original
25,7%
Antworten
34,1%
Retweets
28,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
41,9%
Mit Links
10,6%
Mit #Tags
61,1%
Mit @Erwaenungen
14,7%
Mit Emojis
115
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.223 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.223 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 medical professionals, public health advocates, and individuals interested in social and political discourse. The content appeals to those seeking both informative and opinionated perspectives.
Average
Zielgruppenqualität
32,6%
Verdachtsindex
49,1%
Niedrige Qualität %
11
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
69,3%
Leere Bio
39,7%
<10 Tweets
5,3%
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.
37.697.766
Potenzielle Gesamtreichweite
11
Median Follower-Reichweite
62
75. Perzentil Reichweite
3,1%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.223 analysiert146.318
Kombiniertes Engagement
35.500
Likes gesamt
110.818
Retweets gesamt
29.264
Durchschn. pro Tweet
Bağışlayamayacağım sizi Meral Hanım.. Enkaz altında yüzbinlerce kişi kaldı.. Yakınlarının çaresizlikle tanıklık ettikleri bu trajedide kaybedilen günler.. ya ölüm ya uzuv, sağlık kaybı getirdi Hepimiz uzatılmış bir ölüme çarptırılmış gibiyiz Sizsiz olacak ama olacak
RT @KingcArsi: Kulüpler kötü yönetildiğinde "YÖNETİM İSTİFA" deriz. Ülke kötü yönetildiği zaman da "HÜKÜMET İSTİFA" deriz. Demokrasilerd…
RT @kilicdarogluk: Buyurun, engellenen kampanyamızın ilk filmi. 418 milyar doların her kuruşunu söke söke alacağım. Son günlerinizin keyfin…
RT @haluklevent: Mobil tuvalet desteklerini kurabilecek, gerekli altyapıyı yapabilecek,temiz su -tanker kısmını yürütüp afet sonuna kadar b…
RT @kilicdarogluk: Engellenen kampanyamızın ikinci filmi. https://t.co/TbNqC1Q1xr
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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