TIFF
Music lives forever. Discover the life of Leonard Bernstein in Bradley Cooper's MAESTRO, now playing at TIFF Bell Lightbox. 🎶 Customer Relations: @tiff_help
528.041
Follower
4.515
Following
58.482
Tweets
275,9
Durchschn. Engagement
3.722
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @TIFF_NET 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:2009-07-02
- Verifizierung:No
- Standort:Toronto, Ontario
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.218
- Durchschn. Likes/Tweet:207,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:68,6
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.218 TweetsThe account maintains a high average number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. Its content is well-received, with a focus on visually appealing and timely posts.
207,2
Durchschn. Likes/Tweet
68,6
Durchschn. Retweets/Tweet
666.837
Likes gesamt
220.885
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
16
Median Likes
6
Median Retweets
104
75. Perzentil
46.418
Top Tweet
0,52
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
45,4%
Original
27,2%
Antworten
26,9%
Retweets
0,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
76,8%
Mit Links
46,4%
Mit #Tags
56,5%
Mit @Erwaenungen
24,6%
Mit Emojis
157
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.218 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.218 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 FollowernThe audience primarily consists of film enthusiasts and TIFF attendees interested in event updates and film-related content. They are likely engaged with cinema, awards, and cultural events.
Average
Zielgruppenqualität
24,3%
Verdachtsindex
25,6%
Niedrige Qualität %
46
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
33,9%
Leere Bio
24,6%
<10 Tweets
15,7%
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.
116.565.360
Potenzielle Gesamtreichweite
46
Median Follower-Reichweite
211
75. Perzentil Reichweite
7,4%
>1K Follower
1,1%
>10K Follower
0,3%
>50K Follower
0,2%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.218 analysiert148.536
Kombiniertes Engagement
85.496
Likes gesamt
63.040
Retweets gesamt
29.707
Durchschn. pro Tweet
RT @Harry_Styles: TIFF. September, 2022. https://t.co/Zmhqq5h6qB
🏆 Announcing the recipient of the #TIFFTribute Award for Performance, presented by @PolestarCars: The ensemble cast of Michael Grandage’s MY POLICEMAN (@Harry_Styles, Emma Corrin, Gina McKee, Linus Roache, David Dawson, and Rupert Everett). #TIFF22 https://t.co/XhhYGoJJqC
I don't know about you, but I'm feeling #TIFF22 📸 Getty/ Amy Sussman https://t.co/6zHBzWJcUL
Me watching the MY POLICEMAN Press Conference #TIFF22 https://t.co/9O6KlehQRV
"In another life, I would have really liked just doing laundry and taxes with you." https://t.co/thT6gb1ccG
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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