Stefan Iulius Gavril
ℝ𝕠𝕞𝕒𝕟𝕚𝕒𝕟 ℝ𝕖𝕔𝕠𝕣𝕕 ℍ𝕠𝕝𝕕𝕖𝕣 𝟝𝕜 𝔹𝕒𝕤𝕖𝕕 𝕀𝕟 𝕋𝕠𝕣𝕚𝕟𝕠, 𝕀𝕥𝕒𝕝𝕪 & ℝ𝕦𝕟𝕟𝕚𝕟𝕘 𝔸𝕣𝕠𝕦𝕟𝕕 𝕋
34.211
Follower
8.826
Tweets
927,0
Durchschn. Engagement
18
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @gavril_run 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: Mid-Tier (10K+)
- Kontoalter:2010-04-20
- Verifizierung:No
- Standort:Umeå ✈ Torino ✈ Transilvania
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.048
- Durchschn. Likes/Tweet:0,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:926,1
- Analysierte Follower:34.050
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.048 TweetsPosts receive an average of 225 likes and 28 retweets, indicating moderate engagement. The audience seems to appreciate both personal updates and event highlights.
0,8
Durchschn. Likes/Tweet
926,1
Durchschn. Retweets/Tweet
2.532
Likes gesamt
2.822.820
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
23
Median Retweets
90
75. Perzentil
237.434
Top Tweet
27,1
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
2,4%
Original
7,1%
Antworten
90,6%
Retweets
0,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,8%
Mit Medien
80,9%
Mit Links
33,8%
Mit #Tags
98,5%
Mit @Erwaenungen
45,7%
Mit Emojis
160
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.048 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.048 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 34.050 FollowernThe audience is likely sports enthusiasts, runners, and fans of Romanian athletes. They are interested in running events and motivational content.
Average
Zielgruppenqualität
29,6%
Verdachtsindex
38,2%
Niedrige Qualität %
21
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
56,8%
Leere Bio
30,5%
<10 Tweets
7,3%
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.
39.921.258
Potenzielle Gesamtreichweite
21
Median Follower-Reichweite
68
75. Perzentil Reichweite
3,1%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.048 analysiert643.304
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
643.304
Retweets gesamt
128.661
Durchschn. pro Tweet
RT @MariahCarey: IT’S TIME!!! 🎄☃️ #MariahSZN https://t.co/CtRsxYyLo8
RT @stfuheart_: Friends that understand your anti-social phases are important.
RT @KayeEllen17: Please. Please. Please. Everyone PRAY for my daughter Molly. She has been in an accident and suffered a brain trauma. She’s unconscious in ICU. Please RT and PRAY 🙏🙏🙏 https://t.co/FqxQMiGeE8
RT @djarinculture: *me rereading my own tweet every time someone likes it* https://t.co/Q764BDICa9
RT @rogerfederer: https://t.co/TzQhBeuwML
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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