Daniele Doesn't Matter
Youtuber irrealisticamente stupendo, straordinariamente intelligente e meravigliosamente modesto. Ovviamente bellissimo.
178.549
Follower
1.260
Following
17.423
Tweets
97,7
Durchschn. Engagement
166
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @DoesntMatterPod 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:2009-10-22
- Verifizierung:No
- Standort:Milano
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.211
- Durchschn. Likes/Tweet:65,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:31,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.211 TweetsThe account maintains a consistent level of engagement, with a strong emphasis on likes over retweets. The audience shows interest in personal achievements and interactions with other public figures.
65,9
Durchschn. Likes/Tweet
31,8
Durchschn. Retweets/Tweet
211.638
Likes gesamt
102.206
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
36
Median Likes
6
Median Retweets
124
75. Perzentil
50.783
Top Tweet
0,55
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
64,8%
Original
11,0%
Antworten
24,0%
Retweets
0,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
52,5%
Mit Links
31,0%
Mit #Tags
44,2%
Mit @Erwaenungen
20,8%
Mit Emojis
98
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.211 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.211 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 appears to be primarily Italian, with a focus on younger demographics interested in entertainment and relatable content. They engage actively with personal updates and humor.
Below Average
Zielgruppenqualität
47,3%
Verdachtsindex
70,8%
Niedrige Qualität %
1
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
73,8%
Leere Bio
81,4%
<10 Tweets
0,9%
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.
16.956.724
Potenzielle Gesamtreichweite
1
Median Follower-Reichweite
4
75. Perzentil Reichweite
0,4%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,0%
>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.
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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 3.211 analysiert58.844
Kombiniertes Engagement
3.883
Likes gesamt
54.961
Retweets gesamt
11.769
Durchschn. pro Tweet
RT @bubbaprog: https://t.co/dYECwneW1R
RT @stanzaselvaggia: Mia mamma è sparita da oggi alle 14, chiedo una mano a chi vive nella zona di Vasto, grazie. https://t.co/UlufQvM8yi
Ormai si chiede il Like prima ancora di mostrare il proprio video... Sulla mia lapide voglio inciso: "A 30 mila Like torno in vita!"
Davvero complimentissimi Sofi! @sofia_viscardi #succedeILFILM sono emozionatissimo per te e immagino quando ti hanno dato la notizia!!! 😍
Buon compleanno @sofia_viscardi #sofia18 ❤️❤️🎉🎉🎉🎉🎉🐸 (la rana è perfetta per queste occasioni)
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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