Tommy Vietor
Former Obama staffer turned podcast blah blah guy @ Crooked Media
568.877
Follower
2.771
Following
12.599
Tweets
1.409,9
Durchschn. Engagement
6.025
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @TVietor08 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:2010-06-15
- Verifizierung:No
- Standort:Los Angeles, CA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.213
- Durchschn. Likes/Tweet:364,0
- Durchschn. Retweets/Tweet:1.045,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.213 TweetsTVietor08's tweets typically receive high engagement, with an average of 21,000 likes and 3,000 retweets per post.
364,0
Durchschn. Likes/Tweet
1.045,9
Durchschn. Retweets/Tweet
1.169.545
Likes gesamt
3.360.436
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
9
Median Likes
30
Median Retweets
721
75. Perzentil
203.105
Top Tweet
2,48
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
21,4%
Original
26,5%
Antworten
39,7%
Retweets
12,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
38,1%
Mit Links
3,8%
Mit #Tags
73,6%
Mit @Erwaenungen
3,2%
Mit Emojis
126
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.213 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.213 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 FollowernTheir audience is primarily politically engaged individuals interested in media bias and political analysis.
Average
Zielgruppenqualität
25,8%
Verdachtsindex
30,9%
Niedrige Qualität %
43
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
43,0%
Leere Bio
25,7%
<10 Tweets
16,9%
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.
178.262.004
Potenzielle Gesamtreichweite
43
Median Follower-Reichweite
223
75. Perzentil Reichweite
9,4%
>1K Follower
1,5%
>10K Follower
0,4%
>50K Follower
0,3%
>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 3.213 analysiert560.499
Kombiniertes Engagement
84.331
Likes gesamt
476.168
Retweets gesamt
112.100
Durchschn. pro Tweet
RT @WhiteHouse: Congresswoman Marjorie Taylor Greene had $183,504 in PPP loans forgiven. https://t.co/4FoCymt8TB
RT @TomBrady: Truly grateful on this day. Thank you 🙏🏻❤️ https://t.co/j2s2sezvSS
This fall, from the party that brought you LOCK HER UP, comes How Dare the FBI Investigate Politicians...
RT @overtime: Only in NYC 🤣 (via beautifulsoulsinnyc/IG) https://t.co/Go6Ft4mWiz
RT @WhiteHouse: Congressman Matt Gaetz had $482,321 in PPP loans forgiven. https://t.co/XPgC0pETkp
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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