Benjamin Da Silva
🟣 Journaliste @beinsports_FR 🏆 LaLiga, Champions League 🎮 Commentateur @easportsfcfr
245.833
Follower
939
Following
12.873
Tweets
386,3
Durchschn. Engagement
285
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @BenjDaSilva 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:2013-05-10
- Verifizierung:No
- Standort:Paris, Ile-de-France
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:349,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:36,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsHis tweets receive an average of 23,975 likes and 3,168 retweets, indicating strong audience interaction. His content is highly shareable and emotionally engaging.
349,5
Durchschn. Likes/Tweet
36,8
Durchschn. Retweets/Tweet
1.136.008
Likes gesamt
119.526
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
25
Median Likes
1
Median Retweets
188
75. Perzentil
42.791
Top Tweet
1,57
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Conversationalist
Highly engaged in discussions
21,6%
Original
62,8%
Antworten
0,8%
Retweets
14,7%
Zitate
0,0%
Threads
0,6%
Mit Medien
31,4%
Mit Links
9,1%
Mit #Tags
75,1%
Mit @Erwaenungen
64,8%
Mit Emojis
72
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 FollowernHis audience is primarily football fans interested in in-depth analysis and passionate commentary. They appreciate his personal touch and emotional connection to the sport.
Average
Zielgruppenqualität
30,4%
Verdachtsindex
35,7%
Niedrige Qualität %
15
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
45,8%
Leere Bio
39,7%
<10 Tweets
7,2%
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.
32.506.329
Potenzielle Gesamtreichweite
15
Median Follower-Reichweite
65
75. Perzentil Reichweite
2,0%
>1K Follower
0,2%
>10K Follower
0,1%
>50K Follower
0,0%
>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 analysiert171.787
Kombiniertes Engagement
153.515
Likes gesamt
18.272
Retweets gesamt
34.357
Durchschn. pro Tweet
Omar vit et commente le foot avec passion. Il est extraverti, mais pas égocentrique. Omar transmet du bonheur, des émotions. Il a scandé « Messi » alors qu’il aurait pu enlever son costume et mettre le pyjama. Pourquoi faut-il se justifier d’être heureux ? 💙 @Omar_daFonseca
La photo est incroyable ❤️🔥 https://t.co/A0UP9weuNT
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⚜️ Le lendemain, toujours le même effet 😵 @Benzema https://t.co/cGl50nZ97S
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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