Khairul Hafidz
Mr @liyanazainal; Abah Nadhra, Safiya & Ayyan; UNPAD; Founder & Chairman of MedTweetMY; Member of Malaysian Medical Council (MMC); DrPH candidate, UPM; #GGMU
247.675
Follower
342
Following
102.252
Tweets
554,5
Durchschn. Engagement
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @khairul_hafidz 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:2010-08-13
- Verifizierung:No
- Standort:Malaysia
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.195
- Durchschn. Likes/Tweet:225,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:329,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.195 TweetsHis tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The content is often shared and discussed, reflecting its relevance and impact.
225,4
Durchschn. Likes/Tweet
329,1
Durchschn. Retweets/Tweet
720.274
Likes gesamt
1.051.343
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
5
Median Likes
6
Median Retweets
111
75. Perzentil
166.240
Top Tweet
2,24
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
40,8%
Original
30,0%
Antworten
24,0%
Retweets
5,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
19,8%
Mit Links
9,5%
Mit #Tags
47,1%
Mit @Erwaenungen
7,1%
Mit Emojis
112
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.195 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.195 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 FollowernHis audience includes fellow medical professionals, Malaysian citizens, and individuals interested in public health and social issues. He also reaches a broader audience through his personal and family-related posts.
Average
Zielgruppenqualität
27,4%
Verdachtsindex
32,1%
Niedrige Qualität %
6
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
37,1%
Leere Bio
36,9%
<10 Tweets
4,3%
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.
14.473.808
Potenzielle Gesamtreichweite
6
Median Follower-Reichweite
53
75. Perzentil Reichweite
1,9%
>1K Follower
0,3%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,0%
>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 3.195 analysiert339.327
Kombiniertes Engagement
27.501
Likes gesamt
311.826
Retweets gesamt
67.865
Durchschn. pro Tweet
RT @brfootball: LIONEL MESSI HAS COMPLETED FOOTBALL 🐐 https://t.co/IvDeNtckee
Siapa pun PM kita, Kita kena reply sebenarnya.
RT @FabrizioRomano: Lionel Andrés Messi ⭐️🇦🇷 #Messi 10 La Liga 1 Ligue 1 7 Copa del Rey 7 Supercopa de España 4 Champions League 3 UEFA S…
RT @Khairykj: Apabila kalah dalam peperangan, Panglima besar mesti ada maruah untuk mengambil tanggungjawab. Lebih2 lagi bila strategi pera…
RT @NBA: 20 seasons. 1,410 games. 38,388 points. One #ScoringKing https://t.co/Z8gxCnBET5
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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