Italian Football TV
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215.375
Follower
1.204
Following
31.738
Tweets
701,8
Durchschn. Engagement
1.303
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @IFTVofficial 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:2016-07-01
- Verifizierung:No
- Standort:New York, NY
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.199
- Durchschn. Likes/Tweet:565,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:136,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.199 TweetsThe account consistently receives high average likes and retweets, indicating strong audience interaction. Its use of humor and timely content helps drive engagement and visibility.
565,6
Durchschn. Likes/Tweet
136,1
Durchschn. Retweets/Tweet
1.809.439
Likes gesamt
435.513
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
230
Median Likes
18
Median Retweets
683
75. Perzentil
100.226
Top Tweet
3,26
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
81,3%
Original
8,4%
Antworten
7,0%
Retweets
3,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
77,2%
Mit Links
3,7%
Mit #Tags
15,8%
Mit @Erwaenungen
65,9%
Mit Emojis
128
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.199 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.199 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 enthusiasts, particularly those interested in Italian and European football. The content appeals to both casual fans and more dedicated followers of the sport.
Average
Zielgruppenqualität
31,2%
Verdachtsindex
41,7%
Niedrige Qualität %
15
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
53,5%
Leere Bio
41,0%
<10 Tweets
8,4%
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.
28.728.185
Potenzielle Gesamtreichweite
15
Median Follower-Reichweite
92
75. Perzentil Reichweite
3,1%
>1K Follower
0,3%
>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.
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 3.199 analysiert277.726
Kombiniertes Engagement
154.567
Likes gesamt
123.159
Retweets gesamt
55.545
Durchschn. pro Tweet
RT @ManUtd: Cristiano Ronaldo is to leave Manchester United by mutual agreement, with immediate effect. The club thanks him for his immens…
There’s not many things Italians can get excited about in this World Cup, but seeing Germany lose is one. ありがとう、日本🇯🇵 https://t.co/eNmdxjPkLo
UEFA, we have a problem 😵 https://t.co/5xvz2xwcxT
Kids, this is why Osimhen is the Serie A top scorer right now 😤 https://t.co/lOOsQCgeJh
“I’m not proud of Guardiola’s praise for us, that’s a little game he’s playing that we all know. If City can spend €900M and we can only spend €9M, there’s a reason. That game he’s playing means ‘we’ll place you up there so that you can definitely fall’.” Luciano Spalletti… ht
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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