Michael Weatherly

Michael Weatherly

@M_Weatherly

on the run

Beigetreten 2011-11-07 Analysedatum: 16. Dez 2025

462.755

Follower

322

Following

3.865

Tweets

906,1

Durchschn. Engagement

2.437

Gelistet

No

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @M_Weatherly 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:2011-11-07
  • Verifizierung:No
  • Standort:Nicht angegeben

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:3.219
  • Durchschn. Likes/Tweet:543,6
  • Durchschn. Retweets/Tweet:362,5
  • Analysierte Follower:50.000

Engagement-Analyse

Basierend auf 3.219 Tweets

Their tweets receive high engagement, with an average of 10,530 likes and 1,958 retweets per post.

543,6

Durchschn. Likes/Tweet

362,5

Durchschn. Retweets/Tweet

1.749.828

Likes gesamt

1.167.031

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.

213

Median Likes

50

Median Retweets

790

75. Perzentil

276.230

Top Tweet

1,96

Engagement pro 1K Follower

Normalisierte Einflussmetrik

Viral Spikes

Engagement-Muster

Few posts get most engagement

Posting-Verhalten

Inhaltsstil und Formatpraeferenzen

Mixed

Balanced content approach

61,9%

Original

23,1%

Antworten

7,4%

Retweets

7,7%

Zitate

0,0%

Threads

1,6%

Mit Medien

59,7%

Mit Links

27,9%

Mit #Tags

52,0%

Mit @Erwaenungen

1,0%

Mit Emojis

88

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#ncis (362) #bull (98) #ncis200 (25) #tiva (19) #hollywoodgamenight (16) #soundcloud (13) #np (12) #ncisla (12) #ncisnola (10) #bullcbs (9)

Meisterwaehnt

@m_weatherly (480) @youtube (134) @bullcbs (87) @realityxash (38) @ncis_cbs (37) @pauleyp (37) @briandietzen (27) @breana_m24 (22) @lucyappa (20) @nytimes (14)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 3.219 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 1.992 (62%)
Antworten 742 (23%)
Retweets 238 (7%)
Zitat-Tweets 247 (8%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 3.219 Tweets

Engagement 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 Followern

Their audience appears to be fans of their content, possibly fans of TV shows or personalities they reference.

Average

Zielgruppenqualität

25,8%

Verdachtsindex

32,5%

Niedrige Qualität %

22

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

46,9%

Leere Bio

27,4%

<10 Tweets

9,9%

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.

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Follower-Reichweite & Einfluss

Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.

32.306.075

Potenzielle Gesamtreichweite

22

Median Follower-Reichweite

100

75. Perzentil Reichweite

3,5%

>1K Follower

0,3%

>10K Follower

0,1%

>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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Virale Tweets

Top 5 nach Likes+RTs von 3.219 analysiert

737.632

Kombiniertes Engagement

0

Likes gesamt

737.632

Retweets gesamt

147.526

Durchschn. pro Tweet

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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