Brian Aspinall
Founder: @codebreakeredu - Keynote Speaker, TEDx Talker, Coder, 🇨🇦 Prime Minister's Award For Teaching Excellence, Author of 📚, Uni Instructor #CodeBreaker
88.791
Follower
69.743
Following
102.801
Tweets
22,7
Durchschn. Engagement
1.203
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @mraspinall 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:2009-05-26
- Verifizierung:No
- Standort:Harrow, Ontario
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.236
- Durchschn. Likes/Tweet:15,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:7,6
- Analysierte Follower:10.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.236 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The content is relatable and actionable, making it widely appreciated by his followers.
15,1
Durchschn. Likes/Tweet
7,6
Durchschn. Retweets/Tweet
48.855
Likes gesamt
24.690
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
5
Median Retweets
14
75. Perzentil
7.414
Top Tweet
0,26
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
22,2%
Original
27,7%
Antworten
48,8%
Retweets
1,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
69,1%
Mit Links
65,9%
Mit #Tags
84,9%
Mit @Erwaenungen
38,2%
Mit Emojis
196
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.236 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.236 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 10.998 FollowernHis audience primarily consists of educators, teachers, and parents interested in improving classroom dynamics. His content is also appealing to those looking for innovative teaching methods and student engagement techniques.
Good
Zielgruppenqualität
18,0%
Verdachtsindex
17,9%
Niedrige Qualität %
121
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
25,9%
Leere Bio
15,7%
<10 Tweets
20,0%
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.
13.213.494
Potenzielle Gesamtreichweite
121
Median Follower-Reichweite
425
75. Perzentil Reichweite
12,3%
>1K Follower
1,4%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.236 analysiert12.186
Kombiniertes Engagement
11.089
Likes gesamt
1.097
Retweets gesamt
2.437
Durchschn. pro Tweet
When kids show up late for school, they still showed up. Thank them, not scold them. “I’m happy you’re here" goes a very long way.
When I started calling parents to tell them what their kids did well, rather than always what they did wrong, my entire classroom dynamic changed for the better - and parents were happy to hear from me.
I once expected students to sit quietly for a 40 min lesson. I got frustrated when they got fidgety. This lead to me yelling. Then I found myself fidgety after only 20 minutes on a PD Day. Everything changed. I changed from “delivering curriculum” to “discovering curriculum.”
When kids cheat on assignments it is because they have been taught that grades outweigh the importance of knowing things. We need to fix this. #CodeBreaker https://t.co/KsdnT6azOA
Just because you don’t want to be an administrator doesn’t mean you can’t be a leader.
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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