Fabrizio Biasin
Giornalista. E in più a volte lavoro pure. https://www.facebook.com/unsupportedbrowser
226.703
Follower
638
Following
31.672
Tweets
771,6
Durchschn. Engagement
610
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @FBiasin 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:2012-01-17
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:747,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:24,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsFBiasin's tweets receive a high average number of likes and retweets, showing strong audience interaction. The content is well-received and often shared across the platform.
747,5
Durchschn. Likes/Tweet
24,1
Durchschn. Retweets/Tweet
2.429.372
Likes gesamt
78.349
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
544
Median Likes
10
Median Retweets
1.028
75. Perzentil
9.048
Top Tweet
3,4
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
76,2%
Original
19,1%
Antworten
0,3%
Retweets
4,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
41,4%
Mit Links
71,7%
Mit #Tags
19,0%
Mit @Erwaenungen
4,5%
Mit Emojis
134
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 Italian-speaking individuals interested in sports and news. They are likely to be fans of football and current events.
Average
Zielgruppenqualität
34,6%
Verdachtsindex
47,7%
Niedrige Qualität %
7
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
58,7%
Leere Bio
48,7%
<10 Tweets
7,6%
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.
27.777.061
Potenzielle Gesamtreichweite
7
Median Follower-Reichweite
47
75. Perzentil Reichweite
2,1%
>1K Follower
0,2%
>10K Follower
0,1%
>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 3.250 analysiert38.305
Kombiniertes Engagement
35.624
Likes gesamt
2.681
Retweets gesamt
7.661
Durchschn. pro Tweet
“Se n’è andato #Mihajlovic, aveva 53 anni”. (Gazzetta) Ciao Sinisa, sei stato un gigante. https://t.co/wZUyg5pCdx
"Un prof di un istituto di Pontedera è stato sospeso dopo avere colpito con un pugno allo stomaco uno studente che lo stava deridendo davanti alla classe. I genitori hanno denunciato il docente" (ilTirreno) Mio padre mi avrebbe tenuto da dietro per fargli completare la sequenza.
Stupenda. #InterBarcellona https://t.co/fkhOgclVNZ
Questo punto è già storia. #Sinner #Alcaraz (🎥@TennisTV) https://t.co/JFHe6N2Du3
Il saluto. #NapoliJuventus https://t.co/MIjDgIsIYQ
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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