Giulietta Talevi
Gardening, sewing, chickens and occasional apoplexy. Money editor at the Financial Mail, Stock Watch on BDTV. I rant in my personal capacity.
30.820
Follower
637
Following
27.633
Tweets
100,9
Durchschn. Engagement
156
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @GTalevi 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:2011-09-08
- Verifizierung:No
- Standort:Johannesburg
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:599
- Durchschn. Likes/Tweet:71,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:29,5
- Analysierte Follower:28.123
Engagement-Analyse
Basierend auf 599 TweetsGTalevi's tweets receive a high average number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. Their content is often shared and discussed, suggesting a dedicated and active following.
71,4
Durchschn. Likes/Tweet
29,5
Durchschn. Retweets/Tweet
42.765
Likes gesamt
17.654
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
2
Median Retweets
70
75. Perzentil
3.215
Top Tweet
3,27
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
14,4%
Original
41,9%
Antworten
21,9%
Retweets
21,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
27,2%
Mit Links
2,5%
Mit #Tags
82,8%
Mit @Erwaenungen
4,0%
Mit Emojis
113
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 599 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 599 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 28.123 FollowernGTalevi's audience includes individuals interested in South African politics, finance, and lifestyle topics. They are likely to be engaged readers of Financial Mail and BDTV, with an interest in both personal and political content.
Average
Zielgruppenqualität
22,2%
Verdachtsindex
26,7%
Niedrige Qualität %
81
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
40,6%
Leere Bio
20,5%
<10 Tweets
18,7%
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.
69.765.849
Potenzielle Gesamtreichweite
81
Median Follower-Reichweite
337
75. Perzentil Reichweite
10,7%
>1K Follower
1,6%
>10K Follower
0,6%
>50K Follower
0,4%
>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 599 analysiert9.991
Kombiniertes Engagement
8.360
Likes gesamt
1.631
Retweets gesamt
1.998
Durchschn. pro Tweet
Does anyone actually want to FIX Joburg, or do they just want to be in charge?
Maybe one day someone will explain why it was so hard for the ANC to do the right thing. Whether to maintain sewage plants & roads, keep towns clean, help people with access to telecoms and transport, keep people safe with a decent police. Why do the opposite of everything go
The most dangerous man in this country needs to be removed from Government, NOW: https://t.co/chjNl1pYrI
If I were big business, I'd be demanding a meeting with Pravin, Gwede, Cele and De Ruyter, in the same room, to get this shit sorted out. This weekend. Still no fucking sense of crisis here. Find a spine, people! @businessforsa @BLSA_Official @BusinessUnitySA
Aren't you in jail yet? https://t.co/mMagQyRdEq
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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