毎日新聞 校閲センター
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116.898
Follower
44.826
Following
38.888
Tweets
104,4
Durchschn. Engagement
1.857
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @mainichi_kotoba 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:2011-04-07
- Verifizierung:No
- Standort:東京・竹橋／大阪・梅田
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:78,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:26,3
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe account maintains a consistent level of engagement with average likes and retweets, indicating a loyal and active audience. Its content often sparks discussions and questions from followers.
78,2
Durchschn. Likes/Tweet
26,3
Durchschn. Retweets/Tweet
254.010
Likes gesamt
85.332
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
46
Median Likes
11
Median Retweets
93
75. Perzentil
39.176
Top Tweet
0,89
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
90,0%
Original
0,6%
Antworten
9,2%
Retweets
0,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
98,7%
Mit Links
60,0%
Mit #Tags
9,4%
Mit @Erwaenungen
5,4%
Mit Emojis
114
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 10.000 FollowernThe primary audience includes students, language learners, and professionals interested in Japanese language and writing. It also appeals to those working in journalism, editing, and content creation.
Good
Zielgruppenqualität
17,4%
Verdachtsindex
22,1%
Niedrige Qualität %
38
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
30,2%
Leere Bio
19,5%
<10 Tweets
5,5%
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.
4.120.887
Potenzielle Gesamtreichweite
38
Median Follower-Reichweite
182
75. Perzentil Reichweite
5,1%
>1K Follower
0,5%
>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.
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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 3.250 analysiert72.913
Kombiniertes Engagement
49.091
Likes gesamt
23.822
Retweets gesamt
14.583
Durchschn. pro Tweet
「欲しい」は、「～が欲しい」という場合は漢字ですが、「～してほしい」など動詞に付いて「そうしてもらいたい」といった意味になる場合は平仮名にします。こういった付属的な意味を添えるため補助的に使われる語は漢字にしないのが基本になっています。 https://t.co/DjYuy6LdX4
RT @Pokemon_cojp: 藤田ニコルさんのお名前の記載に誤りがございました。 誤：藤田二コルさん 正：藤田ニコルさん お詫びして訂正させていただきます。
「～して欲しい」は「～してほしい」と、ひらがなで書くルールがあることを紹介したところ、多くの反響をいただきました。漢字で書けるのにひらがなで書く言葉は他にもいろいろあります。その理由や見分け方、どんなものがあるかなど、少し詳しく説明してみます。 https://t.co/M5Go1Ayeev
法的に結婚することを「入籍する」と表現されることは多いのですが、入籍とは、既にある戸籍に入ること。現在は結婚すると新しい戸籍が作られるのが基本なので「入籍」は誤用になります。 https://t.co/kjY8hM3EP0
よく混同される言葉の代表格「おざなり」と「なおざり」。ものすごくざっくり言えば、「おざなり」は「その場しのぎ」、「なおざり」は「軽視・放置」です。写真の例のように「分配の視点がおざなり」では意味が通じないので「なおざり」が適切です。 https://t.co/GhQ8DjvlxZ
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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