Alejandra #CeasefireNow

Alejandra #CeasefireNow

@Esqueer_

Clinical Instructor, Harvard Law Cyberlaw Clinic. Gender & Tech. Bylines: @Wired @Slate. Views = my own. She/Her.

Boston, MA https://www.facebook.com/unsupportedbrowser Beigetreten 2011-11-10 Analysedatum: 16. Dez 2025

150.613

Follower

1.490

Following

23.541

Tweets

4.680,2

Durchschn. Engagement

716

Gelistet

No

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Esqueer_ 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:2011-11-10
  • Verifizierung:No
  • Standort:Boston, MA

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:3.229
  • Durchschn. Likes/Tweet:3.135,6
  • Durchschn. Retweets/Tweet:1.544,6
  • Analysierte Follower:50.000

Engagement-Analyse

Basierend auf 3.229 Tweets

Her tweets consistently receive high engagement, with an average of 193,001 likes and 24,712 retweets per tweet. This indicates a highly active and interested audience that values her insights and opinions.

3.135,6

Durchschn. Likes/Tweet

1.544,6

Durchschn. Retweets/Tweet

10.124.801

Likes gesamt

4.987.641

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

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

263

Median Likes

139

Median Retweets

2.887

75. Perzentil

583.588

Top Tweet

31,07

Engagement pro 1K Follower

Normalisierte Einflussmetrik

Viral Spikes

Engagement-Muster

Few posts get most engagement

Posting-Verhalten

Inhaltsstil und Formatpraeferenzen

Mixed

Balanced content approach

15,1%

Original

48,3%

Antworten

29,5%

Retweets

7,2%

Zitate

0,0%

Threads

0,7%

Mit Medien

66,4%

Mit Links

1,4%

Mit #Tags

53,7%

Mit @Erwaenungen

1,5%

Mit Emojis

194

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#wvpol (5) #txlege (2) #protecttranskids (2) #trans (2) #auschwitz (2) #ksleg (1) #brokenlawpodcast (1) #gunreformnow (1) #wakeupwithlinda (1) #transdayofvisibility (1)

Meisterwaehnt

@erininthemorn (193) @esqueer_ (109) @aridrennen (71) @junlper (45) @elonmusk (31) @theserfstv (28) @rottenindenmark (24) @stevanzetti (22) @mattwalshblog (20) @benryanwriter (20)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 3.229 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 487 (15%)
Antworten 1.559 (48%)
Retweets 951 (29%)
Zitat-Tweets 232 (7%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 3.229 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 50.000 Followern

Her audience includes law students, tech professionals, and socially conscious individuals interested in gender and digital rights. She also attracts followers who engage with her sharp critiques of online misogyny and power structures.

Good

Zielgruppenqualität

17,3%

Verdachtsindex

15,1%

Niedrige Qualität %

90

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

23,0%

Leere Bio

10,8%

<10 Tweets

17,8%

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.

73.584.738

Potenzielle Gesamtreichweite

90

Median Follower-Reichweite

364

75. Perzentil Reichweite

12,7%

>1K Follower

1,9%

>10K Follower

0,4%

>50K Follower

0,2%

>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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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 3.229 analysiert

2.083.987

Kombiniertes Engagement

989.460

Likes gesamt

1.094.527

Retweets gesamt

416.797

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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