Steven Levy
Editor at Large @WIRED. Your pandemic reading: Facebook: The Inside Story. https://www.penguinrandomhouse.com/books/551043/f…
109.842
Follower
875
Following
11.805
Tweets
30,8
Durchschn. Engagement
3.189
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @StevenLevy 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:2007-03-03
- Verifizierung:No
- Standort:New York City
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.199
- Durchschn. Likes/Tweet:13,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:17,2
- Analysierte Follower:9.990
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.199 TweetsLevy's tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. His posts often spark discussions and share personal insights.
13,6
Durchschn. Likes/Tweet
17,2
Durchschn. Retweets/Tweet
43.497
Likes gesamt
54.970
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
0
Median Retweets
11
75. Perzentil
19.988
Top Tweet
0,28
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
26,5%
Original
54,1%
Antworten
8,8%
Retweets
10,6%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
34,9%
Mit Links
6,0%
Mit #Tags
71,0%
Mit @Erwaenungen
1,0%
Mit Emojis
132
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.199 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.199 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 9.990 FollowernHis audience includes tech enthusiasts, history buffs, and those interested in cultural and societal trends. The content appeals to a broad demographic with an interest in both technology and human stories.
Average
Zielgruppenqualität
22,8%
Verdachtsindex
18,6%
Niedrige Qualität %
145
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
26,0%
Leere Bio
16,8%
<10 Tweets
29,9%
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.
53.796.574
Potenzielle Gesamtreichweite
145
Median Follower-Reichweite
660
75. Perzentil Reichweite
20,1%
>1K Follower
4,8%
>10K Follower
1,1%
>50K Follower
0,6%
>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 3.199 analysiert45.827
Kombiniertes Engagement
4.626
Likes gesamt
41.201
Retweets gesamt
9.165
Durchschn. pro Tweet
RT @KatieS: That's great news. I would tell my dad, but he died of COVID 6 months ago. https://t.co/L5pPxQQcxH
RT @FOX19Tricia: I am told that Damar Hamlin has been intubated and is currently listed in critical condition. @fox19
For 1,130 people the biggest story yesterday wasn't the election. It was that they died of covid.
RT @razhael: The incoming Biden admin has hidden a message for IT folk in https://t.co/vF4SFEypzm's source code: https://t.co/au0kdv0Fgp
RT @DrPhillipsMD: As more and more cases are traced to this preventable White House superspreader event, affecting two, and maybe all three branches of the government, the critical lesson remains clear. We CANNOT test our way out of this. 1/
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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