Eugene Kaspersky
CEO of @Kaspersky. 30+ years in #cybersecurity. Views are my own
188.074
Follower
7.634
Following
9.548
Tweets
65,9
Durchschn. Engagement
3.514
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @e_kaspersky 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:2011-05-13
- Verifizierung:No
- Standort:Mainly on the road
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.242
- Durchschn. Likes/Tweet:22,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:43,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.242 TweetsE_kaspersky's tweets typically receive around 737 likes and 371 retweets on average. Their content is well-received, especially when it includes memes and news about cybersecurity.
22,2
Durchschn. Likes/Tweet
43,7
Durchschn. Retweets/Tweet
72.115
Likes gesamt
141.553
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
12
Median Likes
9
Median Retweets
45
75. Perzentil
18.263
Top Tweet
0,35
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
62,0%
Original
10,9%
Antworten
24,5%
Retweets
2,6%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
76,5%
Mit Links
40,2%
Mit #Tags
50,9%
Mit @Erwaenungen
18,3%
Mit Emojis
160
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.242 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.242 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 includes cybersecurity professionals, tech enthusiasts, and general followers interested in digital security. They are also drawn to engaging and humorous content like memes.
Average
Zielgruppenqualität
26,2%
Verdachtsindex
29,8%
Niedrige Qualität %
36
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
38,6%
Leere Bio
29,7%
<10 Tweets
15,6%
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.
71.313.729
Potenzielle Gesamtreichweite
36
Median Follower-Reichweite
188
75. Perzentil Reichweite
7,3%
>1K Follower
1,2%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.242 analysiert65.412
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
65.412
Retweets gesamt
13.082
Durchschn. pro Tweet
RT @DalaiLama: There is no fortitude like patience, just as there is no destructive emotion worse than hatred. Therefore, practice patience…
RT @OFalafel: Opera singers dubbed with dial up modems could be the next big thing https://t.co/daiG0lVqjw
RT @MattNavarra: CONFIRMED: Twitter will remove inactive accounts and free up usernames in December https://t.co/eZKY83EBH3
RT @calvinb: This Fibonacci joke is as bad as the last two you heard combined.
RT @eugenewei: The original Blade runner was set in 2019, and wow did it ever nail some predictions about life today! https://t.co/8AKCQdrx…
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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