Ryan Mason

Ryan Mason

@RyanMason

First Team Coach @spursofficial

Beigetreten 2011-01-12 Analysedatum: 16. Dez 2025

310.314

Follower

356

Following

3.325

Tweets

627,5

Durchschn. Engagement

695

Gelistet

No

Verifiziert

Kontoübersicht

Was dieser Bericht umfasst

Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RyanMason 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:2011-01-12
  • Verifizierung:No
  • Standort:Nicht angegeben

Datenzusammenfassung

  • Analysierte Tweets:3.163
  • Durchschn. Likes/Tweet:267,0
  • Durchschn. Retweets/Tweet:360,5
  • Analysierte Follower:50.000

Engagement-Analyse

Basierend auf 3.163 Tweets

His tweets receive a high average number of likes and retweets, showing strong audience interaction. The content often resonates emotionally with his followers, fostering a sense of community.

267,0

Durchschn. Likes/Tweet

360,5

Durchschn. Retweets/Tweet

844.536

Likes gesamt

1.140.254

Retweets gesamt

Engagement-Qualitätsanalyse

Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.

0

Median Likes

0

Median Retweets

47

75. Perzentil

310.254

Top Tweet

2,02

Engagement pro 1K Follower

Normalisierte Einflussmetrik

Viral Spikes

Engagement-Muster

Few posts get most engagement

Posting-Verhalten

Inhaltsstil und Formatpraeferenzen

Mixed

Balanced content approach

46,2%

Original

35,4%

Antworten

11,1%

Retweets

7,2%

Zitate

0,0%

Threads

0,1%

Mit Medien

18,7%

Mit Links

17,5%

Mit #Tags

59,8%

Mit @Erwaenungen

19,5%

Mit Emojis

75

Durchschn. Laenge

Top Hashtags

#coys (56) #fact (15) #thfc (7) #bethedifference (6) #stepbrothers (6) #drfc (6) #proud (5) #legend (5) #ucl (4) #oneofourown (4)

Meisterwaehnt

@ryan_mason13 (101) @kaylaturnerx (76) @the_jwl (68) @ryanmason (65) @pasima1 (63) @paigedavey19 (59) @dan_rowe1 (56) @tom_carroll92 (51) @spursofficial (50) @cameronpl (48)

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Content-Strategie-Analyse

Basierend auf 3.163 Tweets

Inhaltstyp-Verteilung

Inhaltsaufschlüsselung

Original-Tweets 1.462 (46%)
Antworten 1.120 (35%)
Retweets 352 (11%)
Zitat-Tweets 229 (7%)

Posting-Muster & optimales Timing

Basierend auf 3.163 Tweets

Engagement 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 Followern

His audience primarily consists of Tottenham fans and football enthusiasts interested in his coaching journey. The verified status of a small percentage indicates a mix of genuine followers and potential bots.

Average

Zielgruppenqualität

25,3%

Verdachtsindex

27,4%

Niedrige Qualität %

37

Median-Reichweite

Zielgruppenqualitäts-Signale

Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.

37,8%

Leere Bio

26,6%

<10 Tweets

13,0%

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.

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Follower-Reichweite & Einfluss

Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.

24.989.523

Potenzielle Gesamtreichweite

37

Median Follower-Reichweite

167

75. Perzentil Reichweite

4,8%

>1K Follower

0,4%

>10K Follower

0,1%

>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.

Follower-Daten kaufen

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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.

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Virale Tweets

Top 5 nach Likes+RTs von 3.163 analysiert

700.745

Kombiniertes Engagement

0

Likes gesamt

700.745

Retweets gesamt

140.149

Durchschn. pro Tweet

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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