Cyclingnews
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307.063
Follower
2.277
Following
141.546
Tweets
20,1
Durchschn. Engagement
6.459
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Cyclingnewsfeed 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:2009-04-02
- Verifizierung:No
- Standort:Everywhere
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:18,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:1,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe account has a steady engagement rate, with most tweets receiving around 433 likes and 48 retweets. The engagement is consistent but not exceptionally high compared to other sports accounts.
18,5
Durchschn. Likes/Tweet
1,7
Durchschn. Retweets/Tweet
60.008
Likes gesamt
5.457
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
12
Median Likes
1
Median Retweets
23
75. Perzentil
1.432
Top Tweet
0,07
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
97,6%
Original
0,1%
Antworten
1,9%
Retweets
0,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,9%
Mit Medien
98,5%
Mit Links
1,5%
Mit #Tags
2,2%
Mit @Erwaenungen
1,5%
Mit Emojis
120
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 is primarily cycling enthusiasts and fans of professional racing. The content appeals to both casual viewers and dedicated followers of the sport.
Average
Zielgruppenqualität
31,1%
Verdachtsindex
42,0%
Niedrige Qualität %
9
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
50,6%
Leere Bio
44,0%
<10 Tweets
6,8%
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.
31.680.669
Potenzielle Gesamtreichweite
9
Median Follower-Reichweite
65
75. Perzentil Reichweite
3,0%
>1K Follower
0,3%
>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.
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 3.250 analysiert3.691
Kombiniertes Engagement
3.377
Likes gesamt
314
Retweets gesamt
738
Durchschn. pro Tweet
Fabian Cancellara believes Van Aert's 'gift' to Laporte was the mark of a true champion "Sometimes, you don't need to win to get stronger. Sometimes, sharing takes you even further. Wout has grasped this." https://t.co/ZsGvri1hQi
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Mads Pedersen on his Tour of Flanders aggression: Better to die trying than die following Dane tried to anticipate Pogačar and survived to finish second https://t.co/nyNVHjVQiC
Jumbo-Visma to wear brain-design helmets at Paris Roubaix to raise helmet awareness https://t.co/T3L3KBsPEW
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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