Sian Berry
Green MP candidate for Brighton Pavilion. London AM since 2016. Candidate for Mayor of London 2008, 2016, 2021. She/her
58.004
Follower
10.950
Following
59.809
Tweets
230,4
Durchschn. Engagement
600
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @sianberry 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:2012-01-29
- Verifizierung:No
- Standort:London
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.237
- Durchschn. Likes/Tweet:7,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:222,6
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.237 TweetsHer tweets typically receive an average of 755 likes and 140 retweets, indicating a moderate level of engagement. The engagement is consistent across her posts, suggesting a loyal and active audience.
7,7
Durchschn. Likes/Tweet
222,6
Durchschn. Retweets/Tweet
25.039
Likes gesamt
720.656
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
14
Median Retweets
62
75. Perzentil
22.680
Top Tweet
3,97
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
3,0%
Original
14,0%
Antworten
76,9%
Retweets
6,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,7%
Mit Medien
82,6%
Mit Links
26,2%
Mit #Tags
90,4%
Mit @Erwaenungen
33,2%
Mit Emojis
231
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.237 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.237 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 10.000 FollowernHer audience primarily consists of politically interested individuals, especially in London, and those following local and national politics. Her content resonates with people concerned about urban issues and transportation.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
209
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
Bot-Detektor testenFollower-Reichweite & Einfluss
Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.
38.226.131
Potenzielle Gesamtreichweite
209
Median Follower-Reichweite
831
75. Perzentil Reichweite
22,0%
>1K Follower
3,3%
>10K Follower
0,9%
>50K Follower
0,4%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.237 analysiert92.669
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
92.669
Retweets gesamt
18.534
Durchschn. pro Tweet
RT @TanjaBueltmann: Hi @BBC, As a German I can tell you this: when politicians speak in a language not dissimilar to that used in 1930s Germany, I recognise it. Why? Because I have been taught about it all my life—and that it needs to be called out and rejected. It’s a duty to do
RT @InternetH0F: https://t.co/8XkRVWGBot
RT @Aiannucci: Back of my Polling Card for local elections. For 1st time, photo ID is required. Card gives many options for elderly or those with disability. None, NONE, for younger or student voters. The policy is simply biased against younger voters, designed to suppress their
RT @crimlawuk: My @SkyNews interview exposing Braverman’s lies is approaching 2 million views. This is democracy in action. #BritainIsBetterThanTheTories https://t.co/pog4qOorIB
RT @Esqueer_: Not only did Greta Thunberg destroy Andrew Tate with her tweet, she made him so angry he inadvertently tipped off Romanian authorities of his presence in Romania with his lame comeback video. Greta is an absolute legend. https://t.co/VkuvYfZvAd
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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