Rafiath Rashid Mithila
An actor and development worker from Bangladesh. Head of Early Childhood Development Programme, BRAC International. PhD student, University of Geneva.
111.035
Follower
1.042
Following
3.482
Tweets
321,5
Durchschn. Engagement
33
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @rafiath_rashid 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: Macro-Influencer (100K+)
- Kontoalter:2016-04-20
- Verifizierung:No
- Standort:Dhaka
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.185
- Durchschn. Likes/Tweet:144,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:176,6
- Analysierte Follower:10.997
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.185 TweetsHis tweets receive a steady number of likes and retweets, indicating a loyal and interactive audience. The engagement is moderate, with a focus on meaningful and reflective content.
144,9
Durchschn. Likes/Tweet
176,6
Durchschn. Retweets/Tweet
461.594
Likes gesamt
562.526
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
15
Median Likes
2
Median Retweets
198
75. Perzentil
256.736
Top Tweet
2,9
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
38,4%
Original
14,9%
Antworten
37,2%
Retweets
9,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,7%
Mit Medien
77,8%
Mit Links
38,1%
Mit #Tags
67,2%
Mit @Erwaenungen
34,9%
Mit Emojis
131
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.185 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.185 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 10.997 FollowernHis audience likely includes fellow professionals in development and education, as well as cultural and literary enthusiasts. The mix of personal and professional content suggests a broad and engaged following.
Below Average
Zielgruppenqualität
38,0%
Verdachtsindex
47,5%
Niedrige Qualität %
7
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
57,5%
Leere Bio
58,0%
<10 Tweets
6,3%
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.
15.718.631
Potenzielle Gesamtreichweite
7
Median Follower-Reichweite
32
75. Perzentil Reichweite
1,3%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,0%
>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 3.185 analysiert402.169
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
402.169
Retweets gesamt
80.434
Durchschn. pro Tweet
RT @KamalaHarris: While I may be the first woman in this office, I will not be the last—because every little girl watching tonight sees that this is a country of possibilities.
RT @Cristiano: The Amazon Rainforest produces more than 20% of the world’s oxygen and its been burning for the past 3 weeks. It’s our responsibility to help to save our planet. #prayforamazonia https://t.co/83bNL5a37Q
RT @JustinTrudeau: To the people who seem to think they’re invincible: You’re not. So go home and stay home. You’re not just putting yourself at risk, you’re putting others at risk too - nurses and doctors, grocery store workers, your grandparents, and so many others. #StayAtHome
RT @tomhanks: https://t.co/mCOJ0z6Wfg
RT @NobelPrize: BREAKING NEWS: The 2019 Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel has been awarded to Abhijit Banerjee, Esther Duflo and Michael Kremer “for their experimental approach to alleviating global poverty.” #NobelPrize https://t.co/SuJfPoRe
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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