Harvard Medical School
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444.706
Follower
685
Following
18.889
Tweets
48,5
Durchschn. Engagement
3.667
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @harvardmed 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:2009-04-13
- Verifizierung:No
- Standort:Boston, MA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.249
- Durchschn. Likes/Tweet:35,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:12,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsOn average, tweets receive around 1,914 likes and 763 retweets, indicating moderate to high engagement. Verified accounts make up 0.9% of the followers, suggesting a mix of public and professional interest.
35,7
Durchschn. Likes/Tweet
12,8
Durchschn. Retweets/Tweet
116.071
Likes gesamt
41.478
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
21
Median Likes
7
Median Retweets
43
75. Perzentil
11.855
Top Tweet
0,11
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
95,5%
Original
0,5%
Antworten
3,7%
Retweets
0,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
96,8%
Mit Links
4,6%
Mit #Tags
37,8%
Mit @Erwaenungen
1,0%
Mit Emojis
182
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.249 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 FollowernThe primary audience includes medical professionals, researchers, and students interested in healthcare advancements. It also reaches a broader public interested in health-related news and education.
Average
Zielgruppenqualität
29,9%
Verdachtsindex
37,1%
Niedrige Qualität %
14
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
43,3%
Leere Bio
42,6%
<10 Tweets
8,8%
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.
Bot-Detektor testenFollower-Reichweite & Einfluss
Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.
35.624.255
Potenzielle Gesamtreichweite
14
Median Follower-Reichweite
80
75. Perzentil Reichweite
3,4%
>1K Follower
0,5%
>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.
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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.249 analysiert22.512
Kombiniertes Engagement
14.096
Likes gesamt
8.416
Retweets gesamt
4.502
Durchschn. pro Tweet
The study shows increased likelihood of hospitalization, cardiovascular effects, blood disorders, diabetes, fatigue, kidney damage, mental health effects, musculoskeletal damage, neurological deficits, and pulmonary damage with each COVID-19 infection https://t.co/Sw3hY6GzoM
The study found a dramatic reduction in medical errors resulting in harm or leading to patient death when first-year resident-physician work hours were limited https://t.co/5aghmaD4ec
RT @Harvard: Claudine Gay has been elected the 30th president of Harvard University https://t.co/NH86VoTLit
Multiple sclerosis, a progressive disease that affects 2.8 million people worldwide and for which there is no definitive cure, is likely caused by infection with the Epstein-Barr virus https://t.co/UuzvqF7JBI
Harvard Medical School in bloom 🌸 https://t.co/1D5b3gHc5L
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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