Heart_BMJ
Publishing research and reviews in #cardiovascular diseases. Companion #OpenAccess journal, @Open_HeartBMJ Published with @BritishCardioSo
58.150
Follower
10.848
Following
11.754
Tweets
31,6
Durchschn. Engagement
787
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Heart_BMJ 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:2009-05-22
- Verifizierung:No
- Standort:London, UK
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:19,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:12,0
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe account has an average of 396 likes and 149 retweets per tweet, suggesting moderate engagement. The content is well-received but not highly viral, indicating a niche but dedicated audience.
19,6
Durchschn. Likes/Tweet
12,0
Durchschn. Retweets/Tweet
63.754
Likes gesamt
38.870
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
7
Median Likes
6
Median Retweets
33
75. Perzentil
1.553
Top Tweet
0,54
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
71,9%
Original
1,7%
Antworten
25,1%
Retweets
1,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
97,0%
Mit Links
17,5%
Mit #Tags
37,4%
Mit @Erwaenungen
16,8%
Mit Emojis
178
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.250 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 10.000 FollowernThe primary audience includes medical professionals, researchers, and students in cardiovascular medicine. The content is likely intended for those seeking the latest research and clinical insights in cardiology.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
29
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
3.859.506
Potenzielle Gesamtreichweite
29
Median Follower-Reichweite
124
75. Perzentil Reichweite
3,8%
>1K Follower
0,5%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,0%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert4.377
Kombiniertes Engagement
1.612
Likes gesamt
2.765
Retweets gesamt
875
Durchschn. pro Tweet
RT @ICS_updates: As #COVID19 intensifies, so does the need to make sure you take the time to look after your #wellbeing. We've been working with @DrJulie_H to bring you resources & advice on how to sustain wellbeing during COVID-19 and beyond💙 Please share far and wide👉http
Role and relevance of risk stratification models in the modern-day management of non-ST elevation acute coronary syndromes https://t.co/xhXbEUqk8e https://t.co/54C7Fze5qC
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Hyponatraemia in heart failure: time for new solutions? https://t.co/9DAEFCMBYL https://t.co/DQkfwMrDZ2
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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