Diego Papic
Periodista. Editor en @RevistaSeul. Ho capito che non si deve dire mai la verità.
84.189
Follower
5.468
Following
201.390
Tweets
549,0
Durchschn. Engagement
597
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @dieguez_ 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:2008-01-04
- Verifizierung:No
- Standort:Palermo de Buenos Aires
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.229
- Durchschn. Likes/Tweet:51,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:497,7
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.229 TweetsDieguez_ tweets receive an average of 7,585 likes and 912 retweets, indicating a highly engaged audience. Their content is often shared and discussed within their community.
51,3
Durchschn. Likes/Tweet
497,7
Durchschn. Retweets/Tweet
165.564
Likes gesamt
1.607.143
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
1
Median Retweets
48
75. Perzentil
153.942
Top Tweet
6,52
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
21,8%
Original
43,3%
Antworten
20,5%
Retweets
14,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
44,4%
Mit Links
2,4%
Mit #Tags
60,8%
Mit @Erwaenungen
4,4%
Mit Emojis
91
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.229 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.229 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 FollowernThe audience primarily consists of interested readers and followers of news and commentary. They are likely engaged with current events and social issues.
Average
Zielgruppenqualität
20,4%
Verdachtsindex
22,7%
Niedrige Qualität %
130
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
37,6%
Leere Bio
12,1%
<10 Tweets
22,4%
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.
21.630.670
Potenzielle Gesamtreichweite
130
Median Follower-Reichweite
495
75. Perzentil Reichweite
14,8%
>1K Follower
1,5%
>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.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.229 analysiert497.765
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
497.765
Retweets gesamt
99.553
Durchschn. pro Tweet
RT @StephenKing: Hey, kids! It's your old buddy Steve King telling you that if they ban a book in your school, haul your ass to the nearest bookstore or library ASAP and find out what they don't want you to read.
RT @shakira: Today at the final of the World Cup, I only hope the players on the field and the whole world remembers that there’s a man and fellow footballer called Amir Nasr, on death row, only for speaking in favor of Women’s rights. https://t.co/VdMicGVaml
RT @Scaredmess: Love is officially dead https://t.co/Vd4C9CANvn https://t.co/OaVgFXnrv2
RT @brfootball: The 2022 World Cup will never be forgotten 🎉 https://t.co/UhXYQYX85s
RT @fagfetchd: Shakira inside the jam jar investigating how much was missing https://t.co/fUGouZEgm2
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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