Dr. Jennifer Kwan
Family Physician 🇨🇦👩🏻⚕️📈 Mon-Wed-Fri #COVID19Ontario updates. 🐶🍣🍜@McMasterFamMed alumna. @1010moment
84.278
Follower
6.675
Following
23.650
Tweets
125,3
Durchschn. Engagement
728
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @jkwan_md 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:2020-03-09
- Verifizierung:No
- Standort:Ontario, Canada
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.193
- Durchschn. Likes/Tweet:101,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:23,5
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.193 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The consistent engagement suggests her audience values her expertise and the relevance of her content.
101,8
Durchschn. Likes/Tweet
23,5
Durchschn. Retweets/Tweet
325.066
Likes gesamt
74.969
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
34
Median Likes
4
Median Retweets
64
75. Perzentil
14.109
Top Tweet
1,49
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
7,3%
Original
89,1%
Antworten
3,0%
Retweets
0,6%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
64,2%
Mit Links
30,9%
Mit #Tags
52,7%
Mit @Erwaenungen
40,4%
Mit Emojis
129
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.193 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.193 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 FollowernHer followers are primarily interested in health information, especially related to the pandemic, and are likely looking for reliable medical advice. They also engage with content that challenges misinformation and promotes scientific literacy.
Average
Zielgruppenqualität
25,4%
Verdachtsindex
31,6%
Niedrige Qualität %
38
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
41,9%
Leere Bio
28,9%
<10 Tweets
15,4%
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.
21.487.959
Potenzielle Gesamtreichweite
38
Median Follower-Reichweite
226
75. Perzentil Reichweite
8,3%
>1K Follower
0,9%
>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
Exportieren Sie die vollständige Follower-Liste mit Profildetails, Bios, Standorten und Follower-Zahlen als CSV.
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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 3.193 analysiert44.807
Kombiniertes Engagement
39.919
Likes gesamt
4.888
Retweets gesamt
8.961
Durchschn. pro Tweet
Today is March 674, 2020
Big Weather says there’s a snowstorm coming, but have you gone outside to do your own research? There is no snow!🚫❄️ Wake up! #ONStorm
Urine trouble if you think drinking pee cures covid-19
How hateful & selfish do you have to be, to offer a "bounty" for people to stalk frontline healthcare workers during a pandemic? I am grateful for @NaheedD's advocacy. Who's with me? #IStandWithDrDosani https://t.co/vcfS8bmtok
Thank YOU for being a part of my morning routine for 2+ years.☕️📈😊 But this is the end of my 10am #COVID19 updates... 1/🧵
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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