Alvin
Giovane ragazzo di periferia.
182.445
Follower
608
Following
7.698
Tweets
23,3
Durchschn. Engagement
280
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @bravoAlvin 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:2011-08-08
- Verifizierung:No
- Standort:Provincia di Alvinville.
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.130
- Durchschn. Likes/Tweet:7,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:16,0
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.130 TweetsHis tweets consistently receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The use of hashtags and mentions also contributes to his engagement strategy.
7,3
Durchschn. Likes/Tweet
16,0
Durchschn. Retweets/Tweet
22.746
Likes gesamt
50.125
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
1
Median Retweets
11
75. Perzentil
21.446
Top Tweet
0,13
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
54,8%
Original
7,9%
Antworten
37,3%
Retweets
0,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,4%
Mit Medien
72,8%
Mit Links
56,6%
Mit #Tags
58,5%
Mit @Erwaenungen
38,5%
Mit Emojis
109
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.130 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.130 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 appears to be young adults and teenagers interested in entertainment, lifestyle, and social media trends. They are likely from Italy and enjoy casual, conversational content.
Average
Zielgruppenqualität
29,6%
Verdachtsindex
44,5%
Niedrige Qualität %
15
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
63,1%
Leere Bio
40,9%
<10 Tweets
4,7%
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.
33.523.138
Potenzielle Gesamtreichweite
15
Median Follower-Reichweite
60
75. Perzentil Reichweite
2,4%
>1K Follower
0,3%
>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.
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 3.130 analysiert32.690
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
32.690
Retweets gesamt
6.538
Durchschn. pro Tweet
RT @ShaneSh121: They combined the clip of Lebron saying he’s the GOAT with the Jordan laughing clip. The internet wins LMAOOOO https://t.co…
RT @Inter: Complimenti @acmilan. Quest’anno è stata una bellissima sfida. Ci vediamo l'anno prossimo.
RT @VioBebe: OROOOOOOOOOOOOOOOOOOOO 🇮🇹💪🏻⚔ #Rio2016 #Paralympics https://t.co/ldwWvKHvAz
RT @acmilan: Welcome back to San Siro, @Ibra_official 👏🏻 🦁🔴⚫️ #IZBACK #SempreMilan https://t.co/NodKMRqiE4
RT @AUniversale: "C’è una ne*ra di merda che pensa di avere dei diritti". "Donna e diritti non dovrebbero stare nella stessa frase, in più…
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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