高橋 凛
アービング所属/新潟出身 R-1SE Force2023/温泉ソムリエ/大福ちゃん😼と暮らしてます
313.101
Follower
938
Following
610
Tweets
593,1
Durchschn. Engagement
1.398
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @rin_rin_t 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:2013-12-25
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.244
- Durchschn. Likes/Tweet:535,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:57,2
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.244 TweetsHer tweets receive high engagement with an average of 13,188 likes and 642 retweets per tweet. She effectively uses links and visual content to drive interaction.
535,9
Durchschn. Likes/Tweet
57,2
Durchschn. Retweets/Tweet
1.738.574
Likes gesamt
185.599
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
174
Median Likes
7
Median Retweets
468
75. Perzentil
81.505
Top Tweet
1,89
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
41,4%
Original
21,6%
Antworten
9,8%
Retweets
27,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
60,8%
Mit Links
20,3%
Mit #Tags
32,6%
Mit @Erwaenungen
81,8%
Mit Emojis
71
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.244 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.244 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 50.000 FollowernHer audience is primarily interested in entertainment, fashion, and lifestyle content. They are likely young adults and teenagers who follow Japanese influencers and event promotions.
Average
Zielgruppenqualität
34,1%
Verdachtsindex
44,9%
Niedrige Qualität %
33
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
58,5%
Leere Bio
42,1%
<10 Tweets
16,5%
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.
10.364.690
Potenzielle Gesamtreichweite
33
Median Follower-Reichweite
106
75. Perzentil Reichweite
2,1%
>1K Follower
0,2%
>10K Follower
0,0%
>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 3.244 analysiert164.540
Kombiniertes Engagement
64.153
Likes gesamt
100.387
Retweets gesamt
32.908
Durchschn. pro Tweet
RT @aoitokakeru0920: 先日予防注射に向かう車内で2人の鳴き声が「ヤバ～い」に聞こえてしまい撮ったけど何度聞いても笑ってしまう🤣 2人とも頑張ったね✨ 🐈「やばーい」🐈「え～ん」🐈「やば～い」🐈「やっば～い」🐈「ヤバーい」🐈「ヤバいー」🐈「ヤヴァ～イ」🐈「ヤヴ…
イベントでバタバタしていて告知できないと思うので、今のうちにしておきますね✨ 1月29日東京Lily撮影会は本日20時から予約開始です🌸📸🐰 https://t.co/tvmNbZFIFy https://t.co/GW7jR5zVvp
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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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