DrSkiDance - trust me I’m a doctor
I bomb atomically, Socrates' philosophies and hypotheses can't define how I be dropping these mockeries Lyrically perform armed robbery Flee with the lottery,🫶
73.232
Follower
1.052
Following
2.255
Tweets
574,1
Durchschn. Engagement
561
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @MLGSundance 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:2008-05-05
- Verifizierung:No
- Standort:New York
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:2.105
- Durchschn. Likes/Tweet:16,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:557,6
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 2.105 TweetsThe account has moderate engagement with an average of 932 likes and 76 retweets per tweet. This suggests a dedicated but not overwhelmingly active follower base.
16,5
Durchschn. Likes/Tweet
557,6
Durchschn. Retweets/Tweet
34.779
Likes gesamt
1.173.707
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2
Median Likes
0
Median Retweets
23
75. Perzentil
201.569
Top Tweet
7,84
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
18,5%
Original
32,6%
Antworten
32,1%
Retweets
16,7%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
60,0%
Mit Links
5,8%
Mit #Tags
68,5%
Mit @Erwaenungen
16,9%
Mit Emojis
110
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 2.105 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 2.105 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 9.998 FollowernThe audience likely includes fans of edgy content, sports enthusiasts, and those interested in social commentary. They may also be drawn to users who engage with controversial and thought-provoking material.
Average
Zielgruppenqualität
20,3%
Verdachtsindex
17,6%
Niedrige Qualität %
78
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
25,9%
Leere Bio
17,0%
<10 Tweets
16,4%
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.
58.738.752
Potenzielle Gesamtreichweite
78
Median Follower-Reichweite
321
75. Perzentil Reichweite
11,7%
>1K Follower
3,0%
>10K Follower
1,2%
>50K Follower
0,7%
>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 2.105 analysiert491.935
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
491.935
Retweets gesamt
98.387
Durchschn. pro Tweet
RT @WhiteHouse: Congresswoman Marjorie Taylor Greene had $183,504 in PPP loans forgiven. https://t.co/4FoCymt8TB
RT @realstewpeters: Ohio: Dead fish and cattle being reported as far as 100 miles away from the site. Journalists covering the story have been arrested. What the HELL is going on? https://t.co/IWfLutoaRo
RT @WhiteHouse: Congressman Matt Gaetz had $482,321 in PPP loans forgiven. https://t.co/XPgC0pETkp
RT @WhiteHouse: Congressman Mike Kelly had $987,237 in PPP loans forgiven. https://t.co/Syb5Oe8gDG
RT @WhiteHouse: Senator Cruz voted against this. https://t.co/mht1OgtvwL
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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