Robert Lustig MD
Physician, Author of Fat Chance, Hacking of the American Mind, and Metabolical. Learn more at https://robertlustig.com/ and https://metabolical.com/.
81.914
Follower
26.474
Following
6.798
Tweets
70,2
Durchschn. Engagement
1.224
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RobertLustigMD 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:2014-04-02
- Verifizierung:No
- Standort:San Francisco, California
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.197
- Durchschn. Likes/Tweet:45,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:24,9
- Analysierte Follower:10.997
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.197 TweetsHis tweets receive an average of 739 likes and 270 retweets, indicating strong audience interaction. The verified status of 2.6% suggests a mix of public figures and followers.
45,3
Durchschn. Likes/Tweet
24,9
Durchschn. Retweets/Tweet
144.850
Likes gesamt
79.595
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
11
Median Likes
9
Median Retweets
78
75. Perzentil
4.322
Top Tweet
0,86
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
44,3%
Original
11,4%
Antworten
38,4%
Retweets
6,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
92,5%
Mit Links
30,2%
Mit #Tags
66,5%
Mit @Erwaenungen
2,3%
Mit Emojis
197
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.197 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.197 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 includes health professionals, nutrition enthusiasts, and individuals interested in metabolic health. They are likely seeking evidence-based information on diet and chronic disease prevention.
Average
Zielgruppenqualität
25,6%
Verdachtsindex
33,0%
Niedrige Qualität %
38
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
48,0%
Leere Bio
26,8%
<10 Tweets
12,9%
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.
6.598.929
Potenzielle Gesamtreichweite
38
Median Follower-Reichweite
172
75. Perzentil Reichweite
6,6%
>1K Follower
0,9%
>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 3.197 analysiert10.381
Kombiniertes Engagement
2.240
Likes gesamt
8.141
Retweets gesamt
2.076
Durchschn. pro Tweet
RT @ericuman: 1/ A couple of months ago, I discovered my health insurer was monitoring my sleep and using it to deny me benefits. So I told my colleague @marshall_allen… https://t.co/BYU1956k1a
RT @nytimes: While you might think you’re not eating much sugar, chances are you’re eating a lot more than you realize. Our 7-day sugar challenge will show you strategies to cut back.
“We need to ban the sale of junk food completely in hospitals. If people want to buy this stuff, that’s fine, they can go out and get it, but hospitals should not be selling it. They should be selling decent, healthy food.” -@DrAseemMalhotra https://t.co/Tg88JtzF8H
It’s not about obesity, it never was. The key to the kingdom is that it is not about obesity, it is about metabolic dysfunction and anyone can get it, and that’s what makes it a public health crisis, because obesity is a result of the problem, not the cause.
RT @ABC: Utah is paying public employees to travel to Mexico to fill their prescription medications in a program aimed at reducing the high cost of prescription drugs. https://t.co/tQ4t0ZStlW
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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