Ayrun

Ayrun

@AyrunTV

23 Year Old Dead by Daylight Youtuber & Streamer https://www.twitch.tv/ayrun | https://www.facebook.com/unsupportedbrowser | https://discord.com/invite/ayrun

Wales, United Kingdom https://www.youtube.com/c/Ayrun 2017-03-08に登録 分析日: 2025年12月16日

104,758

フォロワー

433

フォロー中

1,768

ツイート

840.5

平均エンゲージメント

52

リスト

No

認証済み

アカウント概要

このレポートの内容

この包括的な分析は、@AyrunTVのTwitter/Xでのプレゼンスを複数の側面から検証します。ツイートコンテンツ、エンゲージメントパターン、オーディエンスの構成、投稿習慣、ネットワーク接続を分析し、このアカウントのソーシャルメディア戦略と影響力に関する実用的なインサイトを提供します。

アカウント分類

  • アカウント規模: マクロインフルエンサー (100K+)
  • アカウント年齢:2017-03-08
  • 認証:No
  • 場所:Wales, United Kingdom

データサマリー

  • 分析ツイート数:1,612
  • 平均いいね/ツイート:768.1
  • 平均リツイート/ツイート:72.4
  • 分析フォロワー数:10,000

エンゲージメント分析

1,612ツイートに基づく

AyrunTV's tweets receive an average of 8,070 likes and 2,197 retweets, showing strong audience interaction. Their engagement is driven by relatable content and community-driven themes.

768.1

平均いいね/ツイート

72.4

平均RT/ツイート

1,238,181

合計いいね

116,721

合計RT

エンゲージメント品質分析

偽のバイラルや外れ値に影響されにくい中央値ベースの指標。

262

中央値いいね

2

中央値RT

935

75パーセンタイル

50,095

トップツイート

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オーディエンス構成

10,000フォロワーに基づく

The audience primarily consists of fans of Dead by Daylight, likely ranging from casual players to dedicated enthusiasts. They are active on Twitter, showing interest in interactive content and community discussions.

Average

オーディエンス品質

25.6%

疑惑指数

34.1%

低品質率

8

中央値リーチ

オーディエンス構成が重要な理由

誰がアカウントをフォローしているかを理解することで、そのアカウントが持つ影響力の種類が明らかになります。フォロワーが少ないユーザーに主にフォローされているアカウントは、幅広い一般的な人気を示しています。多くの高フォロワーにフォローされているアカウントは、二次共有によるコンテンツ増幅の可能性が高くなります。

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主要なインサイトとポイント

The audience is highly engaged with game-related content and community discussions. Interactive tweets and relatable themes drive significant engagement. Verified status is low, suggesting a strong organic following.

強み

  • + 104,758の確立されたフォロワーベース
  • + 一貫した投稿によるアクティブなプレゼンス

機会

  • ~ ピークエンゲージメント時間帯に合わせた投稿時間の最適化
  • ~ 再現可能なパターンのためのトップパフォーマンスコンテンツの分析

サマリー

@AyrunTVの分析により、104,758フォロワーを持つ影響力のあるTwitterプレゼンスが明らかになりました。主要な強みには一貫した投稿とエンゲージメントの高いオーディエンスが含まれ、このレポートで特定されたパターンに基づいてタイミングとコンテンツ戦略をさらに最適化する機会があります。

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