Kate Quigley
Comedian. Savage. Empath. Bikini Bomber. All around good guy. https://www.facebook.com/unsupportedbrowser ☀
93.573
Follower
1.072
Following
29.890
Tweets
178,6
Durchschn. Engagement
402
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @KateQFunny 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:2011-04-18
- Verifizierung:No
- Standort:Los Angeles, CA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.217
- Durchschn. Likes/Tweet:108,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:70,6
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.217 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes, indicating strong audience approval. Retweets are less frequent, suggesting a more organic and personal form of engagement rather than viral sharing.
108,1
Durchschn. Likes/Tweet
70,6
Durchschn. Retweets/Tweet
347.608
Likes gesamt
227.078
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
27
Median Likes
1
Median Retweets
141
75. Perzentil
116.413
Top Tweet
1,91
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
44,1%
Original
39,3%
Antworten
4,8%
Retweets
11,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,6%
Mit Medien
33,6%
Mit Links
2,5%
Mit #Tags
52,8%
Mit @Erwaenungen
24,9%
Mit Emojis
88
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.217 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.217 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 FollowernHer audience appears to be a mix of comedy enthusiasts and individuals who appreciate authenticity and emotional storytelling. They engage with her content through likes and retweets, showing support for her personal and professional journey.
Average
Zielgruppenqualität
28,6%
Verdachtsindex
31,4%
Niedrige Qualität %
54
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
46,7%
Leere Bio
24,2%
<10 Tweets
21,9%
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.
32.002.945
Potenzielle Gesamtreichweite
54
Median Follower-Reichweite
167
75. Perzentil Reichweite
5,0%
>1K Follower
0,9%
>10K Follower
0,4%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.217 analysiert188.012
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
188.012
Retweets gesamt
37.602
Durchschn. pro Tweet
RT @RGIII: Please don’t share the video of the Damar Hamlin play. Share this because we are all Praying for him and his family. https://t.co/QnO7DpAo7u
RT @CountingCrows: Maybe this year will be better than the last
RT @RexChapman: This bunny stretching and sneaking-in for the kiss is the Twitter content I’m here for...https://t.co/Y7ZwPbQ0K4
RT @FINALLEVEL: While my haters are talking shit…. https://t.co/s23cj0DCfG
RT @WillieGarson: BE KIND TO EACH OTHER......ALWAYS. LOVE TO ALL. APRROACH KINDNESS.
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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