Rachel Schraer
Senior reporter for @BBCNews and @BBCTrending, covering health and misinformation. Send me things to investigate: [email protected]. uk
11.903
Follower
3.080
Following
4.861
Tweets
306,2
Durchschn. Engagement
215
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @rachelschraer 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:2012-04-14
- Verifizierung:No
- Standort:Debunk bed
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.237
- Durchschn. Likes/Tweet:19,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:286,8
- Analysierte Follower:11.418
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.237 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement is consistent across her posts, suggesting a loyal and active following.
19,4
Durchschn. Likes/Tweet
286,8
Durchschn. Retweets/Tweet
62.850
Likes gesamt
928.365
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
5
75. Perzentil
90.907
Top Tweet
25,73
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Conversationalist
Highly engaged in discussions
13,7%
Original
68,3%
Antworten
12,8%
Retweets
5,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
34,1%
Mit Links
2,5%
Mit #Tags
77,2%
Mit @Erwaenungen
5,8%
Mit Emojis
160
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.237 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.237 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 11.418 FollowernHer audience includes news consumers, health professionals, and individuals interested in misinformation and public health. Her work reaches a broad audience interested in factual and timely health reporting.
Good
Zielgruppenqualität
18,0%
Verdachtsindex
12,8%
Niedrige Qualität %
440
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
21,0%
Leere Bio
7,5%
<10 Tweets
37,8%
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.
75.493.278
Potenzielle Gesamtreichweite
440
Median Follower-Reichweite
1.777
75. Perzentil Reichweite
35,0%
>1K Follower
7,0%
>10K Follower
1,5%
>50K Follower
0,6%
>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 3.237 analysiert297.591
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
297.591
Retweets gesamt
59.518
Durchschn. pro Tweet
RT @paulisci: A Brief History of Nobody Wants to Work Anymore 🧵
RT @duttypaul: In these covid times make sure u have the right temperature https://t.co/o0Tgju4CDJ
RT @MageOfSolitude: I relate to vampires because I, too, must be clearly and specifically invited in before I have the audacity to try to participate in anything
RT @youngbuckeen: Me when I get ten emails in a minute at work https://t.co/aMNjqawvzp
RT @Freddygray31: This must be the greatest typo ever. https://t.co/o9d5iCwzfR
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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