Fernando Carnota
Periodista. Abogado. De #Racing. Opino y escucho. Puedo cambiar. Me encontras en @periodista360, @rivadavia630 acá y en la cancha.
178.719
Follower
1.507
Following
49.639
Tweets
115,5
Durchschn. Engagement
455
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @fernandocarnota 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:2012-03-21
- Verifizierung:No
- Standort:Buenos Aires, Argentina
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.246
- Durchschn. Likes/Tweet:38,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:77,2
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement is likely driven by his critical and often controversial opinions.
38,3
Durchschn. Likes/Tweet
77,2
Durchschn. Retweets/Tweet
124.207
Likes gesamt
250.595
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
10
Median Retweets
45
75. Perzentil
11.138
Top Tweet
0,65
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
11,9%
Original
1,9%
Antworten
84,4%
Retweets
1,8%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
54,6%
Mit Links
5,7%
Mit #Tags
88,9%
Mit @Erwaenungen
6,4%
Mit Emojis
130
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.246 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.246 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 FollowernHis audience likely includes politically aware individuals, journalists, and those interested in legal and social issues. The engagement suggests a mix of supporters and critics.
Average
Zielgruppenqualität
25,1%
Verdachtsindex
32,1%
Niedrige Qualität %
17
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
48,9%
Leere Bio
24,7%
<10 Tweets
6,5%
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.
36.992.596
Potenzielle Gesamtreichweite
17
Median Follower-Reichweite
89
75. Perzentil Reichweite
4,9%
>1K Follower
0,4%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.246 analysiert50.994
Kombiniertes Engagement
38.663
Likes gesamt
12.331
Retweets gesamt
10.199
Durchschn. pro Tweet
Los Báez 12, 9 y 5 años. Pero la peor condena es arrastrar a un hijo a la cárcel.
Kicillof no tiene que combatir al virus. Tiene que combatir al enano facho y autoritario que lleva adentro. Día del trabajador y decidió bloquear la provincia para cagarle la vida a la gente.
Me lo confirman Ese día se vacunaron Verbitsky, Valdés, Taiana, el padre de un secretario de Ginés, y 5 amigos personales del ministro
Es joda. Zannini va a apelar el fallo a favor de las clases. Zannini, un cobarde vacunado vip que mintió diciendo que era personal de salud.
Parece joda. El mismo día que se vota el ajuste a los jubilados te regalan esto👇 https://t.co/HF4eFHUToa
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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