Gianluca Di Marzio
@skysport international reporter, football transfers expert 🎤
1.847.799
Follower
1.716
Following
287.750
Tweets
60,9
Durchschn. Engagement
8.300
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @DiMarzio 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: Mega-Influencer (1M+)
- Kontoalter:2011-02-13
- Verifizierung:No
- Standort:Milano
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:57,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:3,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsDiMarzio's tweets receive consistent engagement, indicating a loyal and active audience. Their content is well-received, with a balance of likes and retweets showing strong community interaction.
57,7
Durchschn. Likes/Tweet
3,1
Durchschn. Retweets/Tweet
187.664
Likes gesamt
10.213
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
49
Median Likes
2
Median Retweets
68
75. Perzentil
1.727
Top Tweet
0,03
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Consistent
Engagement-Muster
Steady engagement across posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
99,3%
Original
0,2%
Antworten
0,5%
Retweets
0,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
99,1%
Mit Links
96,8%
Mit #Tags
39,4%
Mit @Erwaenungen
23,0%
Mit Emojis
115
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 primarily consists of football fans and enthusiasts interested in transfer news and club strategies. They are likely to be active on social media and follow sports news closely.
Average
Zielgruppenqualität
30,5%
Verdachtsindex
42,7%
Niedrige Qualität %
11
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
55,4%
Leere Bio
40,9%
<10 Tweets
4,7%
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.
35.476.259
Potenzielle Gesamtreichweite
11
Median Follower-Reichweite
67
75. Perzentil Reichweite
2,8%
>1K Follower
0,3%
>10K Follower
0,1%
>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 3.250 analysiert5.580
Kombiniertes Engagement
4.828
Likes gesamt
752
Retweets gesamt
1.116
Durchschn. pro Tweet
#Tuchel to @FCBayern, done deal: two-year and a half contract for former @ChelseaFC manager. ✅️🤝🔴 @SkySport #transfers
Julian #Nagelsmann is @ChelseaFC's favourite name to replace #Potter as First Team Coach, but he's not keen on re-starting a project now. #Chelsea may push to get it done for next season. #CFC Details ⤵️ https://t.co/mJpXRTfFvF
Frank #Lampard is set to be appointed as caretaker by @ChelseaFC, with a deal valid until the end of the current season, per @SkySports. 🔵🆕️ #CFC https://t.co/FUZOBFyurV
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.@PSG_inside joined the race for @BVB star Jude #Bellingham, alongside @realmadrid and Premier League top clubs. #PSG are set to push, he is a big target. 🏴💫 @SkySport
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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