Justin Berk
Meteorologist (CBM) 20+yrs TV, Baltimore, College Prof, weather geek, husband,dad and outdoor lover. #FITF, Founder of The Maryland Trek, Just In Power Kids
51.114
Follower
1.212
Following
32.050
Tweets
26,3
Durchschn. Engagement
553
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @JustinWeather 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:2008-01-08
- Verifizierung:No
- Standort:Baltimore, MD
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:24,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:2,3
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsJustin's tweets typically receive a moderate level of engagement, with an average of 629 likes and 122 retweets per post, indicating a loyal and active audience.
24,1
Durchschn. Likes/Tweet
2,3
Durchschn. Retweets/Tweet
78.181
Likes gesamt
7.432
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
16
Median Likes
1
Median Retweets
28
75. Perzentil
3.848
Top Tweet
0,52
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
73,5%
Original
17,2%
Antworten
0,0%
Retweets
9,3%
Zitate
0,0%
Threads
2,5%
Mit Medien
80,5%
Mit Links
16,7%
Mit #Tags
21,6%
Mit @Erwaenungen
65,8%
Mit Emojis
194
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.250 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 FollowernHis followers are likely interested in weather, outdoor activities, and local events, with a mix of students, parents, and nature enthusiasts.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
18
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.
21.554.838
Potenzielle Gesamtreichweite
18
Median Follower-Reichweite
103
75. Perzentil Reichweite
4,8%
>1K Follower
0,6%
>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.
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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 3.250 analysiert5.714
Kombiniertes Engagement
4.774
Likes gesamt
940
Retweets gesamt
1.143
Durchschn. pro Tweet
Winner! Crescent sunrise ☀️🌙🌎❤️ #PartialSolarEclipse over Baltimore from my friend Tim Shahan #SolarEclipse https://t.co/C7yXaUtKDn
This evening in Frederick, MD A storm showed up over the horizon... Or, was it Baby Yoda? Thanks to Tera Foster German for capturing this epic moment. https://t.co/o5vwJT4dva
The next time the sun sets BEFORE 7 PM in Baltimore will be September 25th. 😀
#dustdevil🌪️ in Frederick MD on Wed May 24 ~3:30 PM. 🎥 Krista Novak 🚨 Siren unrelated. 👉 Winds 40 to 60 mph, but can get stronger. 👉 Height ~ 100 Ft ☀️ Sunny days, formed when ground gets very warm/air rising quickly, surrounding air rushes in forming the vortex. https://t.co/Dm
Clear in central Maryland for the #LunarEclipse2021 Bowie MD Thanks Jeff Reetz https://t.co/HcfS3vch5d
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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