Howard Nurse
@BBCSport
76.430
Follower
1.706
Following
10.930
Tweets
200,0
Durchschn. Engagement
930
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @howardnurse 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:2009-06-23
- Verifizierung:No
- Standort:Manchester, UK
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.172
- Durchschn. Likes/Tweet:81,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:118,5
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.172 TweetsThe account maintains a high level of engagement, with an average of 9,264 likes and 810 retweets per tweet. This suggests that the content is well-received and resonates with the audience.
81,5
Durchschn. Likes/Tweet
118,5
Durchschn. Retweets/Tweet
258.502
Likes gesamt
375.975
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
5
Median Retweets
54
75. Perzentil
31.447
Top Tweet
2,62
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
38,9%
Original
20,5%
Antworten
36,8%
Retweets
3,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,7%
Mit Medien
50,8%
Mit Links
42,2%
Mit #Tags
66,1%
Mit @Erwaenungen
2,9%
Mit Emojis
98
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.172 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.172 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 audience appears to be primarily interested in sports, especially football, given the nature of the content and the top tweets. The followers likely include sports fans and enthusiasts.
Average
Zielgruppenqualität
24,2%
Verdachtsindex
27,0%
Niedrige Qualität %
57
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
40,0%
Leere Bio
21,1%
<10 Tweets
16,4%
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.
3.916.300
Potenzielle Gesamtreichweite
57
Median Follower-Reichweite
216
75. Perzentil Reichweite
5,6%
>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 3.172 analysiert119.186
Kombiniertes Engagement
15.157
Likes gesamt
104.029
Retweets gesamt
23.837
Durchschn. pro Tweet
RT @Premierfanpage: Let's make this happen! Everyone RT! @premierleague https://t.co/hN1Je6wz7i
RT @piesportsbooze: Retweet if this was how you once checked the football scores http://t.co/jCx3h8OVYg
RT @NHSMillion: If everyone who is grateful for NHS staff right now followed and retweeted, we would reach a million by midnight. It will take just two seconds to do, and you can help us share important information that could help save lives. https://t.co/UCOpXg0Shz
RT @ManUtd: Retweet to vote Anthony Martial today's Man of the Match. #mufc http://t.co/1JDsEHseWE
FDJ then #MUFC
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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