Ryan Ken
Writer. Actor. Jokes. Incomplete thoughts. Nonbinary. They/Them [email protected]
107.645
Follower
1.796
Following
7.933
Tweets
2.199,4
Durchschn. Engagement
318
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Ryan_Ken_Acts 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:2012-02-12
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.231
- Durchschn. Likes/Tweet:1.826,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:373,3
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.231 TweetsTheir tweets receive high engagement, with an average of 112k likes and 17k retweets, indicating a highly interactive and loyal following.
1.826,1
Durchschn. Likes/Tweet
373,3
Durchschn. Retweets/Tweet
5.900.225
Likes gesamt
1.206.082
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
24
Median Likes
0
Median Retweets
724
75. Perzentil
219.503
Top Tweet
20,43
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
16,8%
Original
71,4%
Antworten
5,5%
Retweets
6,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
17,3%
Mit Links
1,6%
Mit #Tags
66,0%
Mit @Erwaenungen
1,6%
Mit Emojis
90
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.231 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.231 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 FollowernTheir audience is primarily interested in comedy, social justice, and entertainment, with a focus on inclusive and diverse perspectives.
Good
Zielgruppenqualität
17,6%
Verdachtsindex
14,8%
Niedrige Qualität %
152
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
23,0%
Leere Bio
10,0%
<10 Tweets
22,8%
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.
120.813.580
Potenzielle Gesamtreichweite
152
Median Follower-Reichweite
515
75. Perzentil Reichweite
15,0%
>1K Follower
2,3%
>10K Follower
0,6%
>50K Follower
0,3%
>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 3.231 analysiert811.131
Kombiniertes Engagement
704.680
Likes gesamt
106.451
Retweets gesamt
162.226
Durchschn. pro Tweet
The worst jobs have the best coworkers
I love that Dr. Strange didn’t get a superhero name when he got his powers. He was like I went to medical school and this magic thing is a hobby.
I’m so sorry y’all that I can’t let it go. But the speaker of the house thanking a Black man for his murder is just so horrific and also incredibly telling about this country’s relationship to Black people.
“I don’t know enough to speak intelligently about the topic” is a phrase I will say freely and without the slightest bit of shame. Nobody needs my freezer burned take on everything. Sometimes the holy ghost says hush and read a book.
A more accurate portrayal of the CDC in zombie movies https://t.co/JaTcFiJwAM
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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