Mary Lambert
singer-songwriter-poet, queer AF, fat lady. I co-wrote Same Love (and other crysongs), co-host The Manic Episodes pod, and voice Bertie from I♥️Arlo on Netflix.
80.901
Follower
1.820
Following
8.131
Tweets
2.615,0
Durchschn. Engagement
477
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @marylambertsing 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:2012-06-28
- Verifizierung:No
- Standort:seattle
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.157
- Durchschn. Likes/Tweet:135,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:2.479,1
- Analysierte Follower:10.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.157 TweetsHer tweets receive high average likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement is often polarized, with many users responding to her critiques and opinions.
135,9
Durchschn. Likes/Tweet
2.479,1
Durchschn. Retweets/Tweet
429.024
Likes gesamt
7.826.664
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
31
Median Likes
12
Median Retweets
307
75. Perzentil
256.740
Top Tweet
32,32
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
42,6%
Original
19,6%
Antworten
28,3%
Retweets
9,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,8%
Mit Medien
47,0%
Mit Links
9,4%
Mit #Tags
56,0%
Mit @Erwaenungen
10,9%
Mit Emojis
127
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.157 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.157 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 10.998 FollowernHer audience includes fans of her music, podcast listeners, and individuals interested in LGBTQ+ rights and social justice. They are likely engaged with political and cultural commentary.
Good
Zielgruppenqualität
17,3%
Verdachtsindex
13,8%
Niedrige Qualität %
90
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
19,7%
Leere Bio
13,3%
<10 Tweets
17,8%
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.
56.814.075
Potenzielle Gesamtreichweite
90
Median Follower-Reichweite
338
75. Perzentil Reichweite
10,8%
>1K Follower
2,0%
>10K Follower
0,6%
>50K Follower
0,3%
>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 3.157 analysiert1.135.740
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
1.135.740
Retweets gesamt
227.148
Durchschn. pro Tweet
RT @VP: Happy 55th, Barack! A brother to me, a best friend forever. https://t.co/uNsxouTKOO
RT @lotoysrus: Why y’all keep asking where the police at? Y’all ask where Miley’s at when Hannah’s on stage?
RT @TLBurkhalter: I’ve learned more about love from watching my dad reluctantly rearrange the living room so my mom can make snow angel boomerangs for her 29 Instagram followers than anything else in life https://t.co/nMHdWtY0dE
RT @bijanstephen: ok baby names dot com go off https://t.co/4jkDQHKsDP
RT @Filth800: so last summer i randomly met this 80 y/o woman on words with friends. we played 300+ games together and she actually ended up becoming a good friend of mine. today i got to go to florida and meet her in person💜 https://t.co/VXDbNS4eUo
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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