RMT
The official Twitter account of the National Union of Rail, Maritime and Transport Workers (RMT) https://linktr.ee/rmtunion
171.507
Follower
1.426
Following
45.247
Tweets
219,2
Durchschn. Engagement
578
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RMTunion 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:2009-03-23
- Verifizierung:No
- Standort:Britain
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.241
- Durchschn. Likes/Tweet:92,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:126,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.241 TweetsThe account consistently receives a high number of likes and retweets, reflecting strong audience interaction. The engagement is driven by timely and impactful content, such as breaking news and policy discussions.
92,3
Durchschn. Likes/Tweet
126,9
Durchschn. Retweets/Tweet
299.272
Likes gesamt
411.199
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
18
Median Retweets
111
75. Perzentil
39.184
Top Tweet
1,28
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
11,7%
Original
31,1%
Antworten
51,4%
Retweets
5,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
31,7%
Mit Links
16,3%
Mit #Tags
88,1%
Mit @Erwaenungen
13,6%
Mit Emojis
147
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.241 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.241 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 FollowernThe primary audience includes union members and supporters, as well as the general public interested in labor rights and transportation issues. The content is also likely to attract political and policy observers.
Good
Zielgruppenqualität
18,1%
Verdachtsindex
23,5%
Niedrige Qualität %
100
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
38,1%
Leere Bio
13,8%
<10 Tweets
15,1%
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.
78.420.900
Potenzielle Gesamtreichweite
100
Median Follower-Reichweite
366
75. Perzentil Reichweite
11,3%
>1K Follower
1,0%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.241 analysiert104.040
Kombiniertes Engagement
31.685
Likes gesamt
72.355
Retweets gesamt
20.808
Durchschn. pro Tweet
RT @ByDonkeys: 🚨MPs FOR HIRE: a Led By Donkeys undercover investigation🚨 Watch the trailer… https://t.co/TOPxuhmbr9
Mick Lynch’s salary is decided by his members. When he was elected he suggested to his members that he should take a pay cut. They agreed. He doesn’t get any ‘bonuses’. He donates his salary on strike days to the dispute hardship fund. Let’s hope this sinks in. https://t.co/waSbT
RT @eiecampaign: 🚨 PLEASE RT 🚨 Defend the #RightToStrike 👊 On Monday, the government will try to ram through its anti-strike law. An at…
RT @eiecampaign: Massive turnout in London today to support striking workers 👊 The message to the government is clear: #EnoughlsEnough…
🚨 | BREAKING @RMTunion report reveals Fat Cat rail bosses award themselves eye watering annual pay hikes while lecturing rail workers on need for pay restraint and reform. #RailStrike 🧵 https://t.co/0dK1rWwArm
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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