Jennifer Arnold, MD
Mom, Neonatologist, Simulation Educator, Cancer Survivor & co-star of #LittleCouple. Tweets are meant to be helpful, not prescriptive #tweetiatrician #FOAMed
226.736
Follower
3.358
Following
17.453
Tweets
321,9
Durchschn. Engagement
524
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @JenArnoldMD 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:2012-06-11
- Verifizierung:No
- Standort:Boston, MA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.246
- Durchschn. Likes/Tweet:113,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:208,3
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsHer tweets typically receive around 2k likes and 50 retweets on average, indicating a highly engaged and supportive community. Her personal and professional content resonates well with followers.
113,6
Durchschn. Likes/Tweet
208,3
Durchschn. Retweets/Tweet
368.783
Likes gesamt
676.097
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
33
Median Likes
3
Median Retweets
131
75. Perzentil
535.375
Top Tweet
1,42
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
60,0%
Original
10,1%
Antworten
22,2%
Retweets
7,7%
Zitate
0,0%
Threads
3,3%
Mit Medien
69,4%
Mit Links
55,8%
Mit #Tags
61,5%
Mit @Erwaenungen
5,9%
Mit Emojis
141
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.246 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 FollowernHer audience includes medical professionals, parents, and individuals interested in healthcare and personal wellness. They are drawn to her blend of expertise and relatability.
Average
Zielgruppenqualität
26,3%
Verdachtsindex
34,9%
Niedrige Qualität %
19
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
52,6%
Leere Bio
27,7%
<10 Tweets
8,9%
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.
56.548.643
Potenzielle Gesamtreichweite
19
Median Follower-Reichweite
89
75. Perzentil Reichweite
4,8%
>1K Follower
0,8%
>10K Follower
0,3%
>50K Follower
0,2%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.246 analysiert608.218
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
608.218
Retweets gesamt
121.644
Durchschn. pro Tweet
RT @JoeBiden: America, I’m honored that you have chosen me to lead our great country. The work ahead of us will be hard, but I promise you…
RT @ScientistSwanda: Here I describe a brief overview of how the Pfizer/BioNTech or Moderna mRNA vaccines work. Taking a vaccine is one’s p…
RT @CDCgov: Outbreak Alert: Do not eat any romaine lettuce, including whole heads and hearts, chopped, organic and salad mixes with romaine…
RT @DrTomFrieden: I've worked on infectious disease outbreaks for 30 years. I've NEVER seen anything like the speed of Omicron. It's as inf…
RT @JoeBiden: Who we are. What we stand for. Who we are going to be. It's all at stake — and you have the power to determine the outcome.…
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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