Christina Warren
Sr Dev Advocate @GitHub, hosts: @ovrtrd @_RocketFM. Journalist turned developer. @[email protected]. Loves media, tech and OSS. opinions = own
101.371
Follower
14.075
Following
156.642
Tweets
521,6
Durchschn. Engagement
4.660
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @film_girl 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:2007-11-01
- Verifizierung:No
- Standort:SEA via NYC
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.218
- Durchschn. Likes/Tweet:16,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:504,7
- Analysierte Follower:9.990
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.218 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. She often responds to questions and comments, fostering a sense of community.
16,9
Durchschn. Likes/Tweet
504,7
Durchschn. Retweets/Tweet
54.372
Likes gesamt
1.624.001
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
25
75. Perzentil
240.848
Top Tweet
5,15
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
14,8%
Original
55,1%
Antworten
24,1%
Retweets
6,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,6%
Mit Medien
35,9%
Mit Links
6,2%
Mit #Tags
78,6%
Mit @Erwaenungen
3,6%
Mit Emojis
136
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.218 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.218 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 9.990 FollowernHer audience includes tech professionals, developers, and open-source enthusiasts. They are likely interested in workplace culture, software development, and media consumption.
Average
Zielgruppenqualität
20,3%
Verdachtsindex
16,7%
Niedrige Qualität %
129
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
24,6%
Leere Bio
14,4%
<10 Tweets
24,9%
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.
41.864.166
Potenzielle Gesamtreichweite
129
Median Follower-Reichweite
484
75. Perzentil Reichweite
15,0%
>1K Follower
3,3%
>10K Follower
0,7%
>50K Follower
0,4%
>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 3.218 analysiert581.611
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
581.611
Retweets gesamt
116.322
Durchschn. pro Tweet
RT @taylorswift13: In my Eras era. 💅 https://t.co/r2E2PWVm6Z
RT @taylorswift13: Meet me at midnight… …for the Lavender Haze music video premiere (!!!!!!!!!!!!!) https://t.co/auFTSVBP0A https://t.co/1zy4BhKWbK
RT @NASAInSight: My power’s really low, so this may be the last image I can send. Don’t worry about me though: my time here has been both productive and serene. If I can keep talking to my mission team, I will – but I’ll be signing off here soon. Thanks for staying with me. https
RT @taylorswift13: I can’t put into words what this means to me. For the @RecordingAcad and my peers to acknowledge me as a director, and in doing so, acknowledge my work to try and reclaim my music… I’m blown away. Thank you to all the fans who willed this to happen. https://t.c
RT @Tweet_Dec: Happy 6th anniversary to the greatest moment in the history of the internet https://t.co/QYAunxfrUR
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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