launders
141.849
Follower
793
Following
62.999
Tweets
358,8
Durchschn. Engagement
344
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @launders 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:2009-11-06
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.241
- Durchschn. Likes/Tweet:259,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:99,7
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.241 TweetsTheir tweets receive a high number of likes, indicating popularity, but retweets are relatively low, suggesting content is more viewed than shared. The average engagement reflects a mix of passive and active audience interaction.
259,1
Durchschn. Likes/Tweet
99,7
Durchschn. Retweets/Tweet
839.628
Likes gesamt
323.219
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
56
Median Likes
0
Median Retweets
302
75. Perzentil
108.641
Top Tweet
2,53
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
28,4%
Original
54,1%
Antworten
11,0%
Retweets
6,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
37,1%
Mit Links
3,5%
Mit #Tags
63,6%
Mit @Erwaenungen
16,2%
Mit Emojis
65
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.241 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.241 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 FollowernLaunders likely targets a broad audience interested in social media trends, gaming, and celebrity culture. Their content may appeal to younger demographics due to the nature of their tweets.
Average
Zielgruppenqualität
23,3%
Verdachtsindex
28,6%
Niedrige Qualität %
10
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
44,9%
Leere Bio
22,6%
<10 Tweets
1,9%
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.
1.005.375
Potenzielle Gesamtreichweite
10
Median Follower-Reichweite
43
75. Perzentil Reichweite
1,1%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,0%
>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.
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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 3.241 analysiert224.274
Kombiniertes Engagement
14.053
Likes gesamt
210.221
Retweets gesamt
44.855
Durchschn. pro Tweet
RT @DannyDeVito: gaming
RT @HasbullaHive: Maybe if I fall in love with my problems they will also leave me https://t.co/OkP1TpCOsa
RT @CatLoverCult: I paid 5$ for a edit and this is what I got https://t.co/ypI1vQcZ96
RT @itskrisbruh: No drip for 15 years is insane https://t.co/EewCUwyfZ6
https://t.co/HYGFXnvt1e
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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