Shreyas Doshi

Shreyas Doshi

@shreyas

Led a couple of Stripe's most successful products from their early days. Led & grew several products at Twitter, Google, Yahoo. Now advising, coaching, teaching

Oakland, CA https://coda.io/@shreyas/secret-index 2007-03-23に登録 分析日: 2025年12月16日

255,441

フォロワー

949

フォロー中

19,077

ツイート

96.1

平均エンゲージメント

4,574

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、@shreyas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:2007-03-23
  • 認証:No
  • 場所:Oakland, CA

データサマリー

  • 分析ツイート数:2,034
  • 平均いいね/ツイート:78.7
  • 平均リツイート/ツイート:17.4
  • 分析フォロワー数:50,000

エンゲージメント分析

2,034ツイートに基づく

His tweets receive strong engagement, with an average of 2,886 likes and 312 retweets per tweet.

78.7

平均いいね/ツイート

17.4

平均RT/ツイート

160,059

合計いいね

35,380

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。

3

中央値いいね

0

中央値RT

27

75パーセンタイル

8,790

トップツイート

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オーディエンス構成

50,000フォロワーに基づく

His audience includes aspiring product managers, entrepreneurs, and professionals seeking leadership advice.

Average

オーディエンス品質

23.2%

疑惑指数

28.1%

低品質率

47

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

Kings are overrated and usually unhappy. It is much better to be kingmaker. Eventu; When you start managing someone, use your 1:1s in the first couple of weeks to understand their Context. Most new managers focus solely on Content (pr; One downside of being a go-getter who Gets Sh*t Done is that you assume everyone derives the same satisfaction from checking off items on a todo list

強み

  • + 255,441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

@shreyasの分析により、255,441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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