Arthur Irawan
Official Twitter account of Arthur Irawan player of Persik Kediri and national team of Indonesia, ex RCD Espanyol, Málaga and Beveren
171.483
Follower
310
Following
6.537
Tweets
277,9
Durchschn. Engagement
106
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @irawan_arthur 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:2009-07-25
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.146
- Durchschn. Likes/Tweet:7,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:270,3
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.146 TweetsHis tweets receive a moderate to high level of engagement, with an average of 757 likes and 508 retweets per tweet. The content is well-received, indicating a loyal and active fan base.
7,6
Durchschn. Likes/Tweet
270,3
Durchschn. Retweets/Tweet
23.976
Likes gesamt
850.210
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
3
Median Retweets
13
75. Perzentil
150.517
Top Tweet
1,62
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
57,1%
Original
17,3%
Antworten
23,2%
Retweets
2,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
38,7%
Mit Links
46,5%
Mit #Tags
51,1%
Mit @Erwaenungen
23,8%
Mit Emojis
95
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.146 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.146 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 followers are likely football fans, supporters of Persik Kediri and the Indonesian national team, and individuals interested in his career updates. The audience is primarily engaged with sports-related content and news.
Below Average
Zielgruppenqualität
46,9%
Verdachtsindex
70,6%
Niedrige Qualität %
1
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
69,7%
Leere Bio
84,8%
<10 Tweets
0,8%
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.
20.133.273
Potenzielle Gesamtreichweite
1
Median Follower-Reichweite
3
75. Perzentil Reichweite
0,3%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,0%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.146 analysiert394.022
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
394.022
Retweets gesamt
78.804
Durchschn. pro Tweet
RT @XabiAlonso: Lived it. Loved it. Farewell beautiful game. https://t.co/1aSN7GGNzZ
RT @Ibra_official: My last game tomorrow at Parc des Princes. I came like a king, left like a legend https://t.co/OpLL3wzKh0
RT @XabiAlonso: My hero. My mate. http://t.co/qFmO53EQvl
RT @SportsCenter: 67 years ago today, Jackie Robinson broke MLB's color barrier. #JackieRobinsonDay » http://t.co/NW6WjqryS9
RT @kobebryant: #PrayForThePhilippines #heartbroken
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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