Beatrice Lorenzin
Senatrice della Repubblica Italiana #PD
247.300
Follower
1.022
Following
6.562
Tweets
71,8
Durchschn. Engagement
836
Gelistet
Yes
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @BeaLorenzin 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:2012-03-05
- Verifizierung:Yes
- Standort:Roma, Lazio
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:13,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:58,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong public interest in her messages. The engagement is particularly notable in posts related to the coronavirus and political issues.
13,1
Durchschn. Likes/Tweet
58,7
Durchschn. Retweets/Tweet
42.536
Likes gesamt
190.661
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
6
Median Retweets
46
75. Perzentil
9.499
Top Tweet
0,29
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
30,3%
Original
14,8%
Antworten
50,1%
Retweets
4,7%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
32,2%
Mit Links
59,6%
Mit #Tags
80,9%
Mit @Erwaenungen
10,0%
Mit Emojis
167
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 audience includes Italian citizens, political followers, and those interested in public health. The content appeals to individuals seeking information on health policies and political developments.
Average
Zielgruppenqualität
33,8%
Verdachtsindex
47,2%
Niedrige Qualität %
9
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
59,4%
Leere Bio
46,5%
<10 Tweets
7,9%
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.
35.755.313
Potenzielle Gesamtreichweite
9
Median Follower-Reichweite
61
75. Perzentil Reichweite
3,4%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert26.668
Kombiniertes Engagement
2.677
Likes gesamt
23.991
Retweets gesamt
5.334
Durchschn. pro Tweet
RT @Quirinale: #Quirinale, Nota del Presidente della Repubblica Sergio #Mattarella: https://t.co/o3KbzlVmdv
RT @Fedez: Se non conoscete nessuno che sia stato in terapia intensiva e vi permettete di instillare il dubbio che la pandemia sia stata fa…
RT @GiuseppeConteIT: Il futuro dell’Italia è nelle nostre mani. Facciamo tutti la nostra parte, rinunciando a qualcosa per il bene della co…
RT @RobertoBurioni: L'ultima scemenza è la derivazione del coronavirus da un esperimento di laboratorio. Tranquilli, è naturale al 100%, pu…
Qualcuno spieghi a @matteosalvinimi che #coronavirus non è uno a cui citofonare, come già dimostrato da epidemie quali ebola, i virus “viaggiano” specialmente in aereo, in prima classe, non sulle barche della speranza... #sciacallo @pdnetwork @Deputatipd https://t.co/SmP4wVrgNo
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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