CALCIATORI BRUTTI
Lo spogliatoio più grande d’Italia.
278.995
Follower
549
Following
14.321
Tweets
356,5
Durchschn. Engagement
327
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @CB_Ignoranza 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:2013-03-05
- Verifizierung:No
- Standort:[email protected]
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:343,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:13,3
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe account consistently receives a high number of likes, suggesting a loyal and emotionally connected audience. Retweets are also relatively high, indicating that the content is often shared and appreciated by followers.
343,2
Durchschn. Likes/Tweet
13,3
Durchschn. Retweets/Tweet
1.115.315
Likes gesamt
43.275
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
246
Median Likes
7
Median Retweets
423
75. Perzentil
5.431
Top Tweet
1,28
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
96,0%
Original
3,9%
Antworten
0,0%
Retweets
0,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
99,5%
Mit Links
61,1%
Mit #Tags
5,6%
Mit @Erwaenungen
21,6%
Mit Emojis
169
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 FollowernThe audience appears to be emotionally engaged individuals interested in personal stories and public figures. They are likely drawn to content that evokes strong feelings and has a human interest angle.
Below Average
Zielgruppenqualität
35,4%
Verdachtsindex
46,1%
Niedrige Qualität %
5
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
53,8%
Leere Bio
50,3%
<10 Tweets
8,7%
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.
12.647.322
Potenzielle Gesamtreichweite
5
Median Follower-Reichweite
43
75. Perzentil Reichweite
2,1%
>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 analysiert22.179
Kombiniertes Engagement
20.556
Likes gesamt
1.623
Retweets gesamt
4.436
Durchschn. pro Tweet
Una notizia dolorosa, la peggiore. Sinisa Mihajlović ci ha lasciati oggi, dopo una battaglia con la leucemia durata più di 3 anni. Per sempre nei nostri cuori, Mister. Riposa in pace Sinisa ❤️ https://t.co/YUVyKDiSPn
La figlia perfetta non esist... [🎥 IG: @polidorimarzia] https://t.co/tLxr9N0H07
Ed è qui che piangono gli uomini, grazie di tutto Vale. 💛💙 #ValentinoRossi #VR46 https://t.co/KZYWBdHTPC
2 anni senza Kobe e Gianna 💔 https://t.co/iI5aGffxXD
Luis 💔 #Spagna #LuisEnrique https://t.co/1GWpy0P9Wk
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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