Shadrack Matata
Software Engineer, problem solver & husband. Riddle composer @eurochess | Baba Dalia & Amalia
12.316
Follower
9.249
Following
8.559
Tweets
99,8
Durchschn. Engagement
7
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @shadrac_matata 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:2016-04-17
- Verifizierung:No
- Standort:Nairobi, Kenya
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.235
- Durchschn. Likes/Tweet:7,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:92,2
- Analysierte Follower:10.679
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.235 TweetsOn average, his tweets receive around 750 likes and 172 retweets, indicating a moderate level of interaction. The engagement is consistent across his posts, suggesting a loyal and active follower base.
7,6
Durchschn. Likes/Tweet
92,2
Durchschn. Retweets/Tweet
24.480
Likes gesamt
298.309
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
8
75. Perzentil
63.505
Top Tweet
8,1
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
4,3%
Original
68,1%
Antworten
23,5%
Retweets
4,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
24,3%
Mit Links
3,5%
Mit #Tags
93,1%
Mit @Erwaenungen
21,0%
Mit Emojis
119
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.235 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.235 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 10.679 FollowernHis audience likely includes tech professionals, students, and individuals interested in riddles and personal stories. They engage with his content through likes and retweets, showing interest in his experiences.
Good
Zielgruppenqualität
17,0%
Verdachtsindex
14,9%
Niedrige Qualität %
350
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
19,8%
Leere Bio
18,4%
<10 Tweets
32,7%
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.
164.499.852
Potenzielle Gesamtreichweite
350
Median Follower-Reichweite
1.481
75. Perzentil Reichweite
31,6%
>1K Follower
9,1%
>10K Follower
4,8%
>50K Follower
3,1%
>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 3.235 analysiert148.320
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
148.320
Retweets gesamt
29.664
Durchschn. pro Tweet
RT @elonmusk: Twitter is working on a software update that will show your true account status, so you know clearly if you’ve been shadowbanned, the reason why and how to appeal
RT @stevekrenzel: With Twitter's change in ownership last week, I'm probably in the clear to talk about the most unethical thing I was asked to build while working at Twitter. 🧵
RT @SawyerMerritt: Boston Dynamics shows of their robots latest skills https://t.co/5CbFcWUcRP
RT @feyiszn: If you have the money, pay for the comfort. There’s no award for suffering
RT @jomaoppa: how programmers overprepare for job interviews https://t.co/f5ip8nraib
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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