Matthew Dellavedova

Matthew Dellavedova

@matthewdelly

https://vida.page/matthewdelly Beigetreten 2010-09-09 Analysedatum: 16. Dez 2025

169.159

Follower

1.860

Following

3.838

Tweets

255,5

Durchschn. Engagement

801

Gelistet

No

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @matthewdelly 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:2010-09-09
  • Verifizierung:No
  • Standort:Nicht angegeben

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:3.242
  • Durchschn. Likes/Tweet:211,4
  • Durchschn. Retweets/Tweet:44,1
  • Analysierte Follower:50.000

Engagement-Analyse

Basierend auf 3.242 Tweets

His tweets receive high engagement, with an average of 12,557 likes and 2,943 retweets per post.

211,4

Durchschn. Likes/Tweet

44,1

Durchschn. Retweets/Tweet

685.227

Likes gesamt

143.082

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

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

37

Median Likes

7

Median Retweets

181

75. Perzentil

31.646

Top Tweet

1,51

Engagement pro 1K Follower

Normalisierte Einflussmetrik

Viral Spikes

Engagement-Muster

Few posts get most engagement

Posting-Verhalten

Inhaltsstil und Formatpraeferenzen

Mixed

Balanced content approach

50,0%

Original

27,2%

Antworten

8,7%

Retweets

14,1%

Zitate

0,0%

Threads

0,5%

Mit Medien

57,4%

Mit Links

32,9%

Mit #Tags

60,1%

Mit @Erwaenungen

34,1%

Mit Emojis

81

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#allforone (79) #bitcoin (48) #boomers (37) #goboomers (37) #allin216 (35) #allincle (32) #fearthedeer (25) #repost (24) #gocavs (24) #allforcle (24)

Meisterwaehnt

@matthewdelly (183) @cavs (112) @smcgaels (75) @eightsleep (70) @joeingles7 (51) @mitchyoung3 (44) @bucks (43) @basketballaus (41) @patty_mills (37) @m_franceschetti (36)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 3.242 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 1.621 (50%)
Antworten 883 (27%)
Retweets 281 (9%)
Zitat-Tweets 457 (14%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 3.242 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

His audience appears to be a mix of personal connections and local supporters, particularly in Cleveland.

Average

Zielgruppenqualität

29,5%

Verdachtsindex

35,2%

Niedrige Qualität %

22

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

46,1%

Leere Bio

34,0%

<10 Tweets

12,2%

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.

81.417.829

Potenzielle Gesamtreichweite

22

Median Follower-Reichweite

127

75. Perzentil Reichweite

4,5%

>1K Follower

0,9%

>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.

Follower-Daten kaufen

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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 3.242 analysiert

109.911

Kombiniertes Engagement

89.886

Likes gesamt

20.025

Retweets gesamt

21.982

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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