AKB48 村山 彩希
TEAM4村山彩希です＼( •−• )／ ♡♥︎ YouTube #ゆうなぁもぎおんチャンネル
170.374
Follower
528
Following
5.147
Tweets
2.802,9
Durchschn. Engagement
1.743
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @yuirii_murayama 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:2016-05-02
- Verifizierung:No
- Standort:東京 千代田区
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:2.423,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:379,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHer tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The content is often personal and relatable, which drives engagement.
2.423,8
Durchschn. Likes/Tweet
379,1
Durchschn. Retweets/Tweet
7.877.335
Likes gesamt
1.231.983
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2.256
Median Likes
263
Median Retweets
3.814
75. Perzentil
77.417
Top Tweet
16,45
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Consistent
Engagement-Muster
Steady engagement across posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
45,7%
Original
28,0%
Antworten
4,0%
Retweets
22,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
67,4%
Mit Links
41,5%
Mit #Tags
26,8%
Mit @Erwaenungen
79,6%
Mit Emojis
77
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.250 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 FollowernHer followers are likely fans of her idol group and her YouTube channel. They are interested in her personal updates and entertainment-related content.
Average
Zielgruppenqualität
25,5%
Verdachtsindex
31,2%
Niedrige Qualität %
20
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
41,7%
Leere Bio
29,2%
<10 Tweets
10,4%
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.
23.919.538
Potenzielle Gesamtreichweite
20
Median Follower-Reichweite
124
75. Perzentil Reichweite
3,1%
>1K Follower
0,3%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert247.592
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
247.592
Retweets gesamt
49.518
Durchschn. pro Tweet
RT @JRCS_PR: 【東日本大震災から10年】 Twitterでできる、防災がある。 あなたのツイート・RTが1回につき100円の寄付に。 ▼寄付方法▼ ①#あなたの備えがみんなの備えに をつけてあなたの備えをツイート ②このツイートをRTするだけでもOK ③賛同企…
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RT @YahooSearchJP: 3.11、検索は応援になる。本日、3月11日にYahoo! JAPANで「3.11」と検索すると、おひとりにつき10円が東北復興のために寄付されます。 #検索は応援になる #Searchfor311
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RT @YahooSearchJP: #東日本大震災から11年 。本日、3月11日にヤフーとLINEで「3.11」と検索すると、おひとりにつきそれぞれ10円、合わせて20円が東北復興のために寄付されます。これからも、私たちに、できること。#311検索はチカラになる #311これ…
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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