Алферова Юля
🦹🏻♀️ Архитектор смыслов и менеджер изменений 🙋🏻♀️ Национальный агент развития предпринимательства 👩🏻💼GovTech 👩🏻💻Цифровая трансформация бизнеса
182.622
Follower
117.327
Following
45.111
Tweets
63,7
Durchschn. Engagement
15.879
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @AlferovaYulya 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:2011-09-13
- Verifizierung:No
- Standort:Moscow
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.194
- Durchschn. Likes/Tweet:17,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:45,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.194 TweetsHer tweets generally receive moderate engagement, with an average of 162 likes and 45 retweets. Engagement appears to vary depending on the content type, such as personal updates or event-related posts.
17,9
Durchschn. Likes/Tweet
45,8
Durchschn. Retweets/Tweet
57.118
Likes gesamt
146.435
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
9
Median Likes
2
Median Retweets
35
75. Perzentil
99.582
Top Tweet
0,35
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
67,8%
Original
20,0%
Antworten
10,2%
Retweets
2,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
75,6%
Mit Links
33,6%
Mit #Tags
37,2%
Mit @Erwaenungen
31,6%
Mit Emojis
107
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.194 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.194 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 audience likely includes professionals in government, tech, and business sectors interested in digital transformation and change management. She also engages with a broader audience through personal and event-related tweets.
Average
Zielgruppenqualität
23,2%
Verdachtsindex
37,6%
Niedrige Qualität %
48
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
53,0%
Leere Bio
31,5%
<10 Tweets
10,6%
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.
56.847.408
Potenzielle Gesamtreichweite
48
Median Follower-Reichweite
265
75. Perzentil Reichweite
7,7%
>1K Follower
1,0%
>10K Follower
0,3%
>50K Follower
0,2%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.194 analysiert119.538
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
119.538
Retweets gesamt
23.908
Durchschn. pro Tweet
RT @MissUniverse: Miss Universe 2018 is... PHILIPPINES! https://t.co/r2BkN8JpXh
RT @realDonaldTrump: I look forward to all meetings today with world leaders, including my meeting with Vladimir Putin. Much to discuss. #G…
RT @FIFAWorldCup: The most-loved foot in #RUS! #ESPRUS https://t.co/oFVsYIYFsW
RT @TeamRussia: Победная раздевалка @TeamRussia 🔥🔥🔥 Всех с победой!! https://t.co/Y7cmInTgsd
RT @SergeyISS: И вот мы дома – на Земле! Космическое спасибо всем за добрые пожелания! Посадка прошла благополучно, чувствую я себя отлично…
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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