Liam Lewis
Fireman | PT/Online Coach | LLFitness | Co Owner @fearofzero | Property Developer/Investor | Insta & SC @Liamlew23
94.560
Follower
2.497
Following
9.295
Tweets
49,4
Durchschn. Engagement
40
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @LiamLew23 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:2011-05-29
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.131
- Durchschn. Likes/Tweet:33,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:16,2
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.131 TweetsLiam's tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating a strong and interactive audience. His use of humor and relatable content helps drive engagement and maintain a loyal following.
33,1
Durchschn. Likes/Tweet
16,2
Durchschn. Retweets/Tweet
103.759
Likes gesamt
50.848
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
12
Median Likes
3
Median Retweets
48
75. Perzentil
9.334
Top Tweet
0,52
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
52,2%
Original
30,3%
Antworten
12,6%
Retweets
4,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
30,5%
Mit Links
36,5%
Mit #Tags
62,5%
Mit @Erwaenungen
75,6%
Mit Emojis
91
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.131 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.131 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 audience appears to be interested in fitness, entertainment, and lifestyle topics, with a particular fondness for humor and pop culture references. They are likely to be active on social media platforms like Instagram and TikTok.
Average
Zielgruppenqualität
29,6%
Verdachtsindex
30,8%
Niedrige Qualität %
33
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
42,4%
Leere Bio
31,7%
<10 Tweets
17,1%
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.
8.013.454
Potenzielle Gesamtreichweite
33
Median Follower-Reichweite
138
75. Perzentil Reichweite
4,1%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.131 analysiert16.358
Kombiniertes Engagement
4.030
Likes gesamt
12.328
Retweets gesamt
3.272
Durchschn. pro Tweet
RT @vardy7: The most amazing feeling.....Fans were superb 👏🏼 #EURO2016 #england https://t.co/kB6FUo5dM0
Love this track from @tobtok feat. @emilheromusic - Higher on @hypem http://t.co/ov8mnz1c9s RT NOW! http://t.co/6CZqKXykhA
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Not one person had Sophie's back there .. Cowards! #LoveIsland
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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