Matthew Wright
tv/radio, occasional @hawkwindhq vocals VP @WildTroutTrust VP @SalmonTroutCons Pres @amwellmagna Agent [email protected] All views half-crazed
88.686
Follower
3.749
Following
8.427
Tweets
166,6
Durchschn. Engagement
178
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Matthew_Wright 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:2013-11-14
- Verifizierung:No
- Standort:Here n Now
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:44,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:121,7
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHis tweets typically receive around 3,514 likes and 825 retweets on average, indicating a moderate to high level of interaction. His content often goes viral, as seen with tweets that reach over 350,000 views.
44,9
Durchschn. Likes/Tweet
121,7
Durchschn. Retweets/Tweet
145.784
Likes gesamt
395.643
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2
Median Likes
0
Median Retweets
31
75. Perzentil
42.194
Top Tweet
1,88
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Conversationalist
Highly engaged in discussions
15,4%
Original
66,7%
Antworten
8,9%
Retweets
9,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
25,5%
Mit Links
9,3%
Mit #Tags
83,5%
Mit @Erwaenungen
44,7%
Mit Emojis
88
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 FollowernHis audience appears to be interested in politics, media, and social justice, with a focus on UK-based issues and public figures. The engagement suggests a mix of supporters and critics.
Average
Zielgruppenqualität
23,9%
Verdachtsindex
29,0%
Niedrige Qualität %
72
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
45,1%
Leere Bio
19,7%
<10 Tweets
20,5%
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.
23.371.224
Potenzielle Gesamtreichweite
72
Median Follower-Reichweite
339
75. Perzentil Reichweite
12,4%
>1K Follower
1,5%
>10K Follower
0,5%
>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.
Follower-Daten kaufen
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert112.373
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
112.373
Retweets gesamt
22.475
Durchschn. pro Tweet
RT @ByDonkeys: A historic failure https://t.co/wZiQKaf8MR
RT @ByDonkeys: We've found Michelle Mone's yacht https://t.co/Eflhc7fpOG
RT @ByDonkeys: Strap in, we’re going on a ride from Westminster to the Isle of Man. This is the story of Michelle Mone and that £29m. https://t.co/xymUqrF6tU
RT @ShippersUnbound: Suella Braverman did not mistakenly leak a meaningless document. She endlessly consulted a maverick. She deliberately emailed a policy doc not yet agreed to her pvt email. Then she sent it to John Hayes and someone she thought was his wife. Then lied to PM ab
RT @IndiaWilloughby: Therese Coffey on BBC Radio 4: “Poor people are richer than you think.” THAT is why you’re detested.
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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