Mathieu Bolard
iOS samurai, reverse engineering ninja. Cybersecurity expert.
74.083
Follower
123
Following
2.440
Tweets
214,5
Durchschn. Engagement
88
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @mattlawer 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:2008-05-23
- Verifizierung:No
- Standort:France
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:2.414
- Durchschn. Likes/Tweet:0,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:213,6
- Analysierte Follower:50.000
- Analysierte Following:123
Engagement-Analyse
Basierend auf 2.414 TweetsHis tweets receive moderate engagement with an average of 38 likes and 61 retweets, indicating a reasonably active and interested audience. The engagement is likely driven by his app updates and tech-related content.
0,8
Durchschn. Likes/Tweet
213,6
Durchschn. Retweets/Tweet
1.959
Likes gesamt
515.735
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
0
Median Retweets
2
75. Perzentil
98.387
Top Tweet
2,89
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
66,1%
Original
18,4%
Antworten
15,5%
Retweets
0,0%
Zitate
0,0%
Threads
1,2%
Mit Medien
77,8%
Mit Links
12,9%
Mit #Tags
41,5%
Mit @Erwaenungen
4,3%
Mit Emojis
93
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 2.414 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 2.414 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 FollowernHis audience includes mobile technology enthusiasts, cybersecurity professionals, and Apple users interested in app updates and product reviews. They are likely looking for insights into iOS development and security tools.
Good
Zielgruppenqualität
16,8%
Verdachtsindex
28,2%
Niedrige Qualität %
40
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
38,3%
Leere Bio
33,8%
<10 Tweets
3,4%
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.
22.504.840
Potenzielle Gesamtreichweite
40
Median Follower-Reichweite
122
75. Perzentil Reichweite
3,2%
>1K Follower
0,4%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 2.414 analysiert286.595
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
286.595
Retweets gesamt
57.319
Durchschn. pro Tweet
RT @raybelline: i have been laughing at this since yesterday. please turn your volume up 😂 https://t.co/SlTduFF2ff
RT @elonmusk: Oh btw I’m building a cyborg dragon
RT @hwitteman: That $35 that scientific journals charge you to read a paper goes 100% to the publisher, 0% to the authors. If you just email us to ask for our papers, we are allowed to send them to you for free, and we will be genuinely delighted to do so. https://t.co/NHEfiOMLfG
RT @Snowden: Facebook: "This is their information. They own it" BBC: "And you won’t sell it?" FB: "No! Of course not." Please help this 2009 interview of Facebook's CEO get seen by people who don't use Twitter. Here's a download link so you can pull and repost it: https://t.co/c
RT @Apple: Say hello to the future. iPhone X.
Netzwerk & Following-Analyse
Basierend auf 123 gefolgten KontenFollowing-Qualitätssignale
Wen dieses Konto zu folgen wählt, zeigt seine Informationsdiaet und Netzwerkqualität.
15,4%
Verifizierte Konten
35,8%
Hohe Autoritaet (>50K)
100,0%
Inaktive Konten
5,7%
Niedrige Qualität
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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