«Рубин» Казань
Официальный твиттер ФК «Рубин» Казань
240.074
Follower
42
Following
40.616
Tweets
10,9
Durchschn. Engagement
618
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @fcrk 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:2010-12-23
- Verifizierung:No
- Standort:Russia, Kazan
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:5,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:5,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe average likes and retweets per tweet suggest a moderate level of interaction, with some tweets receiving higher engagement due to notable player achievements or match highlights.
5,8
Durchschn. Likes/Tweet
5,1
Durchschn. Retweets/Tweet
18.857
Likes gesamt
16.708
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
0
Median Retweets
8
75. Perzentil
366
Top Tweet
0,05
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
98,0%
Original
0,8%
Antworten
1,0%
Retweets
0,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
68,6%
Mit Links
58,6%
Mit #Tags
2,8%
Mit @Erwaenungen
66,5%
Mit Emojis
127
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 primary audience consists of football fans in Russia and beyond, particularly those interested in FC Rubin Kazan. The content is tailored to engage both local and international supporters.
Below Average
Zielgruppenqualität
44,2%
Verdachtsindex
65,2%
Niedrige Qualität %
1
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
69,3%
Leere Bio
74,5%
<10 Tweets
3,7%
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.
9.681.451
Potenzielle Gesamtreichweite
1
Median Follower-Reichweite
4
75. Perzentil Reichweite
1,1%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.250 analysiert1.654
Kombiniertes Engagement
1.426
Likes gesamt
228
Retweets gesamt
331
Durchschn. pro Tweet
Говорят, Александр Соболев в послематчевом интервью заявил, что «Спартаку» было «тяжело вскрывать, когда десять человек стоят в своей штрафной» 🤔 Мы нашли оригинал этого интервью 💬🐬 #СпартакРубин https://t.co/17AkxJF9Ad
Пока мы готовимся к продолжению сезона на #РубиновыеСборы, Монтассар Тальби успешно выступает на Кубке африканских наций вместе со сборной Туниса 🇹🇳 29 января Тунис в 1/4 финала сыграет с Буркина-Фасо 🔜🏆 Монти принял участие во всех четырёх играх своей команды на турнире 💯 htt
Трогательное прощание Олега Шатова с командой 🥲 Спасибо за всё, Шат! ❤️💚 https://t.co/MrnS2tQyep
«Давай поговорим по-русски, пожалуйста» 😃 Оливер Абильдгор не только забил сегодня свой первый гол за «Рубин», но и дал первое интервью на русском языке 🇩🇰🇷🇺 https://t.co/KGmbH3Ixzk
Мицуки Сайто продолжит карьеру в японском клубе «Гамба Осака» 🇯🇵 Удачи, @MitsukiSaito! ❤️💚 https://t.co/l6nTESkrZT
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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