Алёна Попова
Нет войне
120.743
Follower
1.688
Following
47.002
Tweets
1.066,2
Durchschn. Engagement
1.326
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @alyonapopova 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:2009-06-30
- Verifizierung:No
- Standort:Москва, Россия
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.184
- Durchschn. Likes/Tweet:804,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:261,9
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.184 TweetsHer tweets receive an average of 12,315 likes and 1,928 retweets, indicating a highly engaged audience. The consistent engagement suggests her content resonates strongly with her followers.
804,3
Durchschn. Likes/Tweet
261,9
Durchschn. Retweets/Tweet
2.560.803
Likes gesamt
833.998
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
41
Median Likes
106
Median Retweets
1.525
75. Perzentil
19.532
Top Tweet
8,83
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
91,8%
Original
2,2%
Antworten
5,8%
Retweets
0,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
55,8%
Mit Links
5,0%
Mit #Tags
8,5%
Mit @Erwaenungen
0,0%
Mit Emojis
170
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.184 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.184 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 10.000 FollowernHer audience likely includes Russian citizens interested in political commentary and current events. They may be looking for critical perspectives on government policies and their effects on the country.
Average
Zielgruppenqualität
27,8%
Verdachtsindex
39,9%
Niedrige Qualität %
16
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
60,4%
Leere Bio
28,0%
<10 Tweets
8,8%
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.
5.639.103
Potenzielle Gesamtreichweite
16
Median Follower-Reichweite
81
75. Perzentil Reichweite
3,9%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,1%
>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 3.184 analysiert75.279
Kombiniertes Engagement
65.971
Likes gesamt
9.308
Retweets gesamt
15.056
Durchschn. pro Tweet
Кремлю хватило всего 7 месяцев, чтобы расширить НАТО, разрушить российскую экономику, дискредитировать армию и сделать страну мировым изгоем. Это не власть, а профессиональная диверсионная группа
Произошедшие массовые казни мирных жителей в городах Киевской области даже сложно назвать военным преступлением. Это кромешный ад. Впечатление, что города находились под контролем не военных, а банды сумасшедших сатанистов
В Кремле не ожидали, что украинцы будут сражаться за свою Родину. Думали, что перед лицом смерти люди сдадут свои города, откажутся от свободы, предадут все свои принципы, согласятся на рабство и унижение. В Кремле мерили по себе
Кремль всего за три месяца своими руками расширил НАТО, разрушил российскую экономику, потерял золотовалютные резервы, продемонстрировал деградацию армии, сделал страну мировым изгоем. Это не власть, а какая-то диверсионная группа
В Кремле не смогли газифицировать всю страну, сделать теплые туалеты в школах, связать регионы нормальными автодорогами, создать хоть какие-то востребованные в мире технологии. Даже бумагой страну обеспечить не могут. И эти люди решили создать империю, которая победит Запад
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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