51.889
Follower
68.499
Following
412
Tweets
11,2
Durchschn. Engagement
228
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @NinaMuzic 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:2009-09-22
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:325
- Durchschn. Likes/Tweet:2,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:8,8
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 325 TweetsHer tweets receive moderate engagement, with an average of 14 likes and 6 retweets. This suggests her content resonates with a dedicated but not highly active audience.
2,4
Durchschn. Likes/Tweet
8,8
Durchschn. Retweets/Tweet
785
Likes gesamt
2.849
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2
Median Likes
0
Median Retweets
4
75. Perzentil
2.288
Top Tweet
0,22
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
77,2%
Original
20,9%
Antworten
1,5%
Retweets
0,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
74,8%
Mit Links
1,8%
Mit #Tags
26,5%
Mit @Erwaenungen
0,6%
Mit Emojis
34
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 325 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 325 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 10.000 FollowernHer followers likely appreciate motivational and inspirational content. The audience seems to be interested in personal development and business insights.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
268
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
149.077.482
Potenzielle Gesamtreichweite
268
Median Follower-Reichweite
1.275
75. Perzentil Reichweite
28,3%
>1K Follower
9,8%
>10K Follower
4,1%
>50K Follower
2,5%
>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 325 analysiert2.711
Kombiniertes Engagement
22
Likes gesamt
2.689
Retweets gesamt
542
Durchschn. pro Tweet
RT @msupolice: UPDATE: The suspect has been located off campus. It appears he has died from a self-inflicted gunshot wound. There is no longer a threat to campus and the shelter-in-place has been lifted. https://t.co/6s2KGvoKpV
RT @rooprajfox2: BREAKING: Suspect in #MSU shooting found dead at Lake Lansing Road just moments ago. https://t.co/SbEVMHqKr4
RT @BarstoolMSU: DO NOT GO TO CAMPUS TOMORROW PER MSU POLICE
RT @rooprajfox2: BREAKING: suspect in #MSU shooting. Retweet. https://t.co/UiFXSF8RJn
"Imperfect action is better than perfect inaction." Harry Truman
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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