Laura Tobin.
Meteorologist @gmb #NotAWeatherGirl I love the environment & Climate change, sweets & Bon Jovi Mummy to Charlotte-New Book-Enquiries [email protected]
208.468
Follower
2.214
Following
33.936
Tweets
223,5
Durchschn. Engagement
415
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Lauratobin1 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:2009-09-30
- Verifizierung:No
- Standort:London
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:114,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:108,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHer tweets typically receive a decent number of likes and retweets, indicating a loyal and interactive audience. The engagement suggests her content is both informative and shareable.
114,6
Durchschn. Likes/Tweet
108,9
Durchschn. Retweets/Tweet
372.419
Likes gesamt
353.983
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
42
Median Likes
5
Median Retweets
125
75. Perzentil
111.439
Top Tweet
1,07
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
35,8%
Original
13,6%
Antworten
24,4%
Retweets
26,3%
Zitate
0,0%
Threads
1,3%
Mit Medien
70,7%
Mit Links
30,3%
Mit #Tags
57,5%
Mit @Erwaenungen
48,5%
Mit Emojis
144
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 50.000 FollowernHer followers likely include weather enthusiasts, climate change advocates, and general audiences interested in environmental issues. They may also appreciate her personal touches and family life updates.
Average
Zielgruppenqualität
28,2%
Verdachtsindex
36,6%
Niedrige Qualität %
29
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
52,6%
Leere Bio
30,3%
<10 Tweets
13,9%
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.
49.399.263
Potenzielle Gesamtreichweite
29
Median Follower-Reichweite
147
75. Perzentil Reichweite
5,8%
>1K Follower
0,7%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert165.075
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
165.075
Retweets gesamt
33.015
Durchschn. pro Tweet
RT @NASAPersevere: I’m safe on Mars. Perseverance will get you anywhere. #CountdownToMars
RT @US_Stormwatch: The storm surge is so powerful from #HurricaneIan that it has brought a shark into the city streets of Fort Myers. 🎥@B…
RT @NobelPrize: BREAKING NEWS: The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2021 #NobelPrize in Physics to Syukuro Manab…
RT @TheRealBuzz: Dear Mike, Wherever you have been or will be, you will always have the Fire to Carry us deftly to new heights and to the f…
RT @mikeseidel: We were in the eye wall of Cat. 4 #Hurricane #Ian for over 5 hours and the back side was the worst. I haven't experienced a…
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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