メンタリストDaiGo
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689.091
Follower
675
Following
9.339
Tweets
923,5
Durchschn. Engagement
3.359
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Mentalist_DaiGo 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:2010-05-18
- Verifizierung:No
- Standort:知識のNetflix【Dラボ】こちら⬇️
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.249
- Durchschn. Likes/Tweet:737,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:185,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The inclusion of promotional links suggests a strategy to maintain engagement and drive traffic.
737,7
Durchschn. Likes/Tweet
185,8
Durchschn. Retweets/Tweet
2.396.848
Likes gesamt
603.575
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
294
Median Likes
26
Median Retweets
731
75. Perzentil
60.323
Top Tweet
1,34
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
74,3%
Original
13,2%
Antworten
3,3%
Retweets
9,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
73,8%
Mit Links
8,6%
Mit #Tags
12,7%
Mit @Erwaenungen
9,3%
Mit Emojis
82
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.249 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 followers are likely interested in personal development, social commentary, and critical thinking. They are also drawn to his candid and sometimes controversial take on current events.
Average
Zielgruppenqualität
23,9%
Verdachtsindex
34,2%
Niedrige Qualität %
13
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
43,0%
Leere Bio
34,7%
<10 Tweets
4,4%
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.
30.707.648
Potenzielle Gesamtreichweite
13
Median Follower-Reichweite
84
75. Perzentil Reichweite
3,8%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,1%
>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 3.249 analysiert239.966
Kombiniertes Engagement
162.656
Likes gesamt
77.310
Retweets gesamt
47.993
Durchschn. pro Tweet
RT @FIJ_factcheck: 【注意喚起】 安倍元首相銃撃事件に絡み、誤情報・偽情報が出回る恐れがあります。家族や友人から回ってきた情報、インフルエンサーが拡散している情報などでも、それを再拡散する前に、正しい情報か立ち止まって確認するようにしてください。
誹謗中傷してる暇があるなら、自分を磨いて成功したらいい。 つまるところ、誹謗中傷するような奴らは、自分の惨めな現実から目を背けたいだけなわけだ。 まあ、そんな奴らが自分を磨いたところで、光るかどうかは知らんがね。
安倍元総理が亡くなられたとのNHK速報を見ました。 ただの大学院生の頃に、TVに出始めたばかりの僕を 桜の会に呼んでいただいた時の気さくな笑顔が今でも記憶に残っています。 心よりご冥福をお祈りします。
スシローもう行けないとか言う薄情な人たちには驚きだ。 むしろスシローは被害者であり、今までスシローのおかげでうまい寿司を安価で食べてきた人たちは、今こそスシローを支えるべき時。 スシローが潰れて、安価に寿司が食えなくなって困るのはあなたですよと言いたい。 #スシローを救いたい
誹謗中傷で追い詰めると、謝ってくるアンチがいるけど【仕事でストレス溜まってた会社員】とか【むしゃくしゃしてた主婦】が多い。 悪いけど、容赦しないよ？ 他人の人生を潰そうとしたんだ。 同じく、あなたの人生を潰すまでやりますよ僕は？ 示談などない。自分の軽率さを悔やむがいい。
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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