March For Science
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293.124
Follower
1.763
Following
23.406
Tweets
1.536,7
Durchschn. Engagement
2.406
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @MarchForScience 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:2017-01-23
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.201
- Durchschn. Likes/Tweet:28,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:1.507,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.201 TweetsThe account maintains a consistent level of engagement, with an average of 2,900 likes and 652 retweets per tweet. Its content often generates emotional responses, as seen in the high engagement with empathetic and thought-provoking tweets.
28,8
Durchschn. Likes/Tweet
1.507,9
Durchschn. Retweets/Tweet
92.235
Likes gesamt
4.826.677
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
110
Median Retweets
747
75. Perzentil
419.694
Top Tweet
5,24
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
10,8%
Original
5,1%
Antworten
79,0%
Retweets
5,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
22,9%
Mit Links
17,4%
Mit #Tags
86,1%
Mit @Erwaenungen
7,7%
Mit Emojis
138
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.201 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.201 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 FollowernThe audience likely includes scientists, educators, activists, and individuals concerned with public health and environmental issues. They are engaged with content that sparks discussion and debate.
Average
Zielgruppenqualität
24,6%
Verdachtsindex
25,6%
Niedrige Qualität %
42
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
30,0%
Leere Bio
29,7%
<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.
101.192.650
Potenzielle Gesamtreichweite
42
Median Follower-Reichweite
276
75. Perzentil Reichweite
10,7%
>1K Follower
1,6%
>10K Follower
0,4%
>50K Follower
0,2%
>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 3.201 analysiert807.996
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
807.996
Retweets gesamt
161.599
Durchschn. pro Tweet
RT @GretaThunberg: this is what happens when you don’t recycle your pizza boxes
RT @TheAmandaGorman: It takes a monster to kill children. But to watch monsters kill children again and again and do nothing isn’t just ins…
RT @EmilyKrebs6: Can’t mandate masks but you can mandate pregnancy. What a country.
RT @andy23tran: What's going on here? https://t.co/3jwbRazJhc
RT @WendyACronin: "Omicron's mild. Let it rip." One month later: "Why isn't my trash getting picked up? Where's the produce at the grocery…
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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