Dave
founder of @talkingwolves. wolves researcher for @footballmanager. [email protected] 📧
18.619
Follower
532
Following
59.568
Tweets
33,8
Durchschn. Engagement
81
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @daveazzopardi 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: Mid-Tier (10K+)
- Kontoalter:2015-05-25
- Verifizierung:No
- Standort:Wolverhampton, England
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:500
- Durchschn. Likes/Tweet:32,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:1,5
- Analysierte Follower:16.601
Engagement-Analyse
Basierend auf 500 TweetsOn average, his tweets receive 340 likes and 12 retweets, showing moderate engagement. His content often sparks debate, especially on controversial football topics.
32,3
Durchschn. Likes/Tweet
1,5
Durchschn. Retweets/Tweet
16.140
Likes gesamt
751
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
24
75. Perzentil
554
Top Tweet
1,81
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
15,8%
Original
64,8%
Antworten
9,6%
Retweets
9,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
17,2%
Mit Links
4,4%
Mit #Tags
71,4%
Mit @Erwaenungen
30,4%
Mit Emojis
63
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 500 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 500 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 16.601 FollowernHis followers likely include football fans and wildlife enthusiasts interested in wolves. The audience may also be interested in football management and analysis.
Good
Zielgruppenqualität
18,6%
Verdachtsindex
22,2%
Niedrige Qualität %
95
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
35,0%
Leere Bio
15,9%
<10 Tweets
14,2%
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.
25.950.572
Potenzielle Gesamtreichweite
95
Median Follower-Reichweite
317
75. Perzentil Reichweite
8,7%
>1K Follower
1,1%
>10K Follower
0,4%
>50K Follower
0,2%
>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.
Tweets kaufen - ab $15Virale Tweets
Top 5 nach Likes+RTs von 500 analysiert2.221
Kombiniertes Engagement
2.119
Likes gesamt
102
Retweets gesamt
444
Durchschn. pro Tweet
What can you say? What is it? Incompetence, corruption? We didnt help ourselves today but these officials are absolutely awful
Can’t believe Ruben Neves was doing Marcus Rashford’s celebration in 2018 😡 https://t.co/whnoiAWH8N
Not a clear and obvious error? Absolute bullshit. Penalty and red card all day
At least we’ll be top of the apology league 🙏🏼
@hoodedDeRozan @ESPNFC @TalkingWolves @mcooperwrites They were both red cards to be fair mate!
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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