おかりえ／松岡里枝
元Popteenモデル・アパレルブランドefla運営&ディレクター・主婦・女の子ママ🌸可愛いものが好き🌸 @efla_official
93.085
Follower
220
Following
11.242
Tweets
79,0
Durchschn. Engagement
495
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @okarie1023 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:2010-12-26
- Verifizierung:No
- Standort:東京都
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.192
- Durchschn. Likes/Tweet:69,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:9,4
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.192 TweetsHer tweets receive a moderate level of engagement, with an average of 2,133 likes and 336 retweets per tweet.
69,6
Durchschn. Likes/Tweet
9,4
Durchschn. Retweets/Tweet
222.107
Likes gesamt
29.904
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
22
Median Likes
3
Median Retweets
116
75. Perzentil
14.737
Top Tweet
0,85
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
54,9%
Original
30,5%
Antworten
6,7%
Retweets
7,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
62,1%
Mit Links
2,3%
Mit #Tags
41,3%
Mit @Erwaenungen
86,5%
Mit Emojis
84
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.192 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.192 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 audience includes fans of her modeling career, followers of her fashion brand, and parents interested in her parenting journey.
Average
Zielgruppenqualität
21,5%
Verdachtsindex
23,1%
Niedrige Qualität %
44
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
36,4%
Leere Bio
15,4%
<10 Tweets
14,5%
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.
15.809.313
Potenzielle Gesamtreichweite
44
Median Follower-Reichweite
181
75. Perzentil Reichweite
4,6%
>1K Follower
0,6%
>10K Follower
0,2%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.192 analysiert20.618
Kombiniertes Engagement
16.003
Likes gesamt
4.615
Retweets gesamt
4.124
Durchschn. pro Tweet
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RT @ntvsorajiro: このあとも、同じような規模の地震が起きる恐れがあります。落ちてきそうな物や、倒れてきそうな物に注意して下さい。さらに大きな地震が起きるケースもありますので、十分に注意してください。先ほどの揺れで、建物が傷んでいたり、崖や斜面が不安定になっています。危険な場所から離れて下さい。
RT @livedoornews: 【いい話】特急故障「受験生いませんか？」駅員がタクシーで送る https://t.co/SUV7zINFRu 駅員が7人の受験生を3台のタクシーで試験会場まで送った。電車代の払い戻しはせず、タクシー代はJR北海道が負担したという。
【ご報告💐】 先日、無事に元気な女の子を 出産しました🥰 母子共に健康です🤱🏻✨ これから始まる新生活、 大変なことも沢山あると思いますが 私達らしく楽しく過ごせたらと思います☺️💓 https://t.co/GaQxdeMUew
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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