Tomàs Molina
Physicist and Journalist #EUClimatePact Ambassador Chief Meteorologist @tv3cat Associate Professor @UniBarcelona
113.802
Follower
1.105
Following
37.542
Tweets
208,2
Durchschn. Engagement
899
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @TomasMolinaB 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:2011-02-02
- Verifizierung:No
- Standort:Catalunya
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.220
- Durchschn. Likes/Tweet:18,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:189,7
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.220 TweetsHis tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The content is both informative and relatable, encouraging discussion and sharing.
18,4
Durchschn. Likes/Tweet
189,7
Durchschn. Retweets/Tweet
59.272
Likes gesamt
610.979
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
4
Median Retweets
18
75. Perzentil
151.017
Top Tweet
1,83
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
5,5%
Original
17,4%
Antworten
73,1%
Retweets
4,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,9%
Mit Medien
84,6%
Mit Links
44,0%
Mit #Tags
92,1%
Mit @Erwaenungen
24,8%
Mit Emojis
184
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.220 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.220 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 FollowernHis audience includes science enthusiasts, climate change advocates, and general public interested in weather and environmental issues. He also reaches out to students and academics through his academic affiliations.
Average
Zielgruppenqualität
28,4%
Verdachtsindex
46,6%
Niedrige Qualität %
12
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
65,4%
Leere Bio
38,7%
<10 Tweets
3,5%
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.
2.707.620
Potenzielle Gesamtreichweite
12
Median Follower-Reichweite
64
75. Perzentil Reichweite
3,2%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,0%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.220 analysiert371.419
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
371.419
Retweets gesamt
74.284
Durchschn. pro Tweet
RT @alex_wohlrab: Katzen! 😹😻 https://t.co/dO3ke6oAur
RT @NASAInSight: My power’s really low, so this may be the last image I can send. Don’t worry about me though: my time here has been both productive and serene. If I can keep talking to my mission team, I will – but I’ll be signing off here soon. Thanks for staying with me. https
RT @ValaAfshar: This runner exited a train, ran to the next stop, on got back on the same train https://t.co/mk8PPynVqa
RT @US_Stormwatch: Tonga's Hunga Tonga volcano just had one of the most violent volcano eruptions ever captured on satellite. https://t.co/M2D2j52gNn
RT @KanielaIng: If you don’t believe in sea level rise, this happened here in Hawaii yesterday. As pollution worsens, no one will be safe. Your wealth won’t save you. https://t.co/zDrb2pcomy
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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