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Beigetreten 2010-10-12 Analysedatum: 16. Dez 2025

235.308

Follower

2.972

Following

39.300

Tweets

27,1

Durchschn. Engagement

3.238

Gelistet

Yes

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @IBMcloud 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:2010-10-12
  • Verifizierung:Yes
  • Standort:Nicht angegeben

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:3.245
  • Durchschn. Likes/Tweet:8,4
  • Durchschn. Retweets/Tweet:18,7
  • Analysierte Follower:50.000
  • Analysierte Following:25

Engagement-Analyse

Basierend auf 3.245 Tweets

The average engagement per tweet is around 271 likes and 155 retweets, indicating a moderate level of interaction. The account's content is likely resonating with its target audience.

8,4

Durchschn. Likes/Tweet

18,7

Durchschn. Retweets/Tweet

27.348

Likes gesamt

60.562

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

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

0

Median Likes

1

Median Retweets

29

75. Perzentil

2.599

Top Tweet

0,12

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

26,1%

Original

53,3%

Antworten

19,3%

Retweets

1,3%

Zitate

0,0%

Threads

0,8%

Mit Medien

41,0%

Mit Links

33,4%

Mit #Tags

82,7%

Mit @Erwaenungen

29,9%

Mit Emojis

136

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#cloud (303) #ibmcloud (169) #ai (96) #think2019 (75) #hybridcloud (64) #multicloud (43) #think2020 (32) #kubernetes (28) #ibm (24) #kubecon (20)

Meisterwaehnt

@ibm (227) @ibmnews (65) @howardboville (53) @ibmdeveloper (43) @ibmcloud (40) @ibmwatson (35) @ibmibv (34) @redhat (34) @ibmpartners (26) @us (25)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 3.245 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 847 (26%)
Antworten 1.730 (53%)
Retweets 625 (19%)
Zitat-Tweets 43 (1%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 3.245 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

The primary audience is enterprise customers interested in cloud solutions and AI technologies. The content is tailored for professionals looking for technical guidance and service updates.

Average

Zielgruppenqualität

32,0%

Verdachtsindex

38,9%

Niedrige Qualität %

10

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

44,8%

Leere Bio

44,9%

<10 Tweets

9,6%

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.

14.233.216

Potenzielle Gesamtreichweite

10

Median Follower-Reichweite

59

75. Perzentil Reichweite

2,8%

>1K Follower

0,3%

>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.

Follower-Daten kaufen

Exportieren Sie die vollständige Follower-Liste mit Profildetails, Bios, Standorten und Follower-Zahlen als CSV.

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Tweet-Daten kaufen

Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.

Tweets kaufen - ab $15

Virale Tweets

Top 5 nach Likes+RTs von 3.245 analysiert

8.236

Kombiniertes Engagement

0

Likes gesamt

8.236

Retweets gesamt

1.647

Durchschn. pro Tweet

Netzwerk & Following-Analyse

Basierend auf 25 gefolgten Konten

Following-Qualitätssignale

Wen dieses Konto zu folgen wählt, zeigt seine Informationsdiaet und Netzwerkqualität.

0,0%

Verifizierte Konten

0,0%

Hohe Autoritaet (>50K)

28,0%

Inaktive Konten

36,0%

Niedrige Qualität

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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