Jaime Rivera
Gadget lover, YouTuber, runner. Spinning and fitness amateur. CCO at Pocketnow. Opinions are my own.
54.299
Follower
761
Following
18.323
Tweets
71,5
Durchschn. Engagement
524
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Jaime_Rivera 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:2009-03-03
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.243
- Durchschn. Likes/Tweet:61,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:9,7
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.243 TweetsHis tweets typically receive around 2,269 likes and 171 retweets on average, indicating a moderately engaged audience. The content often sparks discussions, especially around tech and personal experiences.
61,7
Durchschn. Likes/Tweet
9,7
Durchschn. Retweets/Tweet
200.243
Likes gesamt
31.549
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
13
Median Likes
0
Median Retweets
56
75. Perzentil
13.297
Top Tweet
1,32
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
37,4%
Original
58,0%
Antworten
0,5%
Retweets
4,1%
Zitate
0,0%
Threads
1,8%
Mit Medien
28,4%
Mit Links
4,3%
Mit #Tags
67,1%
Mit @Erwaenungen
20,8%
Mit Emojis
120
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.243 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.243 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 9.998 FollowernJaime's audience includes tech enthusiasts, fitness lovers, and individuals interested in personal stories and opinions. His content appeals to a broad demographic interested in gadgets, productivity, and social issues.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
23
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.
21.119.179
Potenzielle Gesamtreichweite
23
Median Follower-Reichweite
108
75. Perzentil Reichweite
3,8%
>1K Follower
0,7%
>10K Follower
0,2%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.243 analysiert30.859
Kombiniertes Engagement
6.708
Likes gesamt
24.151
Retweets gesamt
6.172
Durchschn. pro Tweet
RT @MaddowBlog: How coronavirus testing works in a country that takes the problem seriously. https://t.co/NaYZcDND9o
RT @CaseyPrattABC7: Nothing else on here matters. Just watch this in full. https://t.co/dkjcaRIGIT
RT @BGrueskin: Someone give this fellow a column on the NYT op-ed page. https://t.co/7kFpHrB7w0
Today my mother has been hospitalized for COVID-19, all for doing her job as a hospital worker serving others. It breaks my heart to see her cry as she’s worried more for the health of my step father, who has respiratory conditions, or my grandfather because of his age.
Now if only Facebook, Instagram and WhatsApp would just crash for longer periods of time. I sense a major world-wide boost in productivity and self esteem.
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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