Daniel Sousa
Comentarista da @GloboNews. Professor de Economia (@clipping_cacd & @ibmec). Criador do podcast @petit_journal_ 🇧🇷🇵🇹🇦🇴
113.228
Follower
3.503
Following
10.121
Tweets
1.085,6
Durchschn. Engagement
487
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Danielhrs 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:2009-04-20
- Verifizierung:No
- Standort:Rio de Janeiro, Brasil
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.202
- Durchschn. Likes/Tweet:699,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:386,5
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.202 TweetsHis tweets typically receive an average of 36,478 likes and 4,957 retweets, indicating strong audience interaction. His verified status is low, suggesting a large portion of his followers are not verified accounts.
699,1
Durchschn. Likes/Tweet
386,5
Durchschn. Retweets/Tweet
2.238.434
Likes gesamt
1.237.674
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
28
Median Retweets
599
75. Perzentil
200.688
Top Tweet
9,59
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
26,1%
Original
12,3%
Antworten
51,4%
Retweets
10,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
58,2%
Mit Links
10,0%
Mit #Tags
65,4%
Mit @Erwaenungen
26,5%
Mit Emojis
146
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.202 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.202 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 10.000 FollowernHis audience includes Brazilian citizens interested in politics and economics, as well as international followers due to his multilingual presence. He also attracts listeners of his podcast.
Average
Zielgruppenqualität
26,4%
Verdachtsindex
34,9%
Niedrige Qualität %
28
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
52,3%
Leere Bio
25,5%
<10 Tweets
11,0%
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.
9.391.373
Potenzielle Gesamtreichweite
28
Median Follower-Reichweite
163
75. Perzentil Reichweite
7,7%
>1K Follower
0,8%
>10K Follower
0,3%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.202 analysiert489.132
Kombiniertes Engagement
136.298
Likes gesamt
352.834
Retweets gesamt
97.826
Durchschn. pro Tweet
RT @vinijr: Não foi a primeira vez, nem a segunda e nem a terceira. O racismo é o normal na La Liga. A competição acha normal, a Federação também e os adversários incentivam. Lamento muito. O campeonato que já foi de Ronaldinho, Ronaldo, Cristiano e Messi hoje é dos racistas. Um
Essa bonificação pagaria a distribuição de absorventes por 311 anos. https://t.co/3oiI3GvA7z
RT @ANAMARIABRAGA: A pedidos: uma receita de leite condensado caseiro, pra você fazer ao invés de GASTAR 15 MILHÕES comprando https://t.co/N8UfVPMNg0
RT @RealHughJackman: Issac Bardavid. What a legend. What a life and legacy. What a voice! #Wolverine #Logan Rest well my friend. 🇧🇷 https://t.co/iUXf3P89Rw
Pfizer queria o Brasil como vitrine da vacinação. Vitrine da vacinação. E o governo sequer respondeu. SEQUER RESPONDEU.
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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