Java
The official page of the #1 programming language and development platform.
559.522
Follower
477
Following
28.182
Tweets
102,3
Durchschn. Engagement
6.205
Gelistet
Yes
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @java 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:2010-03-22
- Verifizierung:Yes
- Standort:Austin, TX
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:69,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:32,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe account maintains a steady level of engagement with an average of 1,218 likes and 512 retweets per tweet. Its content is well-received, with a verified user base of 0.3%.
69,5
Durchschn. Likes/Tweet
32,8
Durchschn. Retweets/Tweet
225.717
Likes gesamt
106.614
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
44
Median Likes
22
Median Retweets
137
75. Perzentil
3.135
Top Tweet
0,18
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
59,5%
Original
5,0%
Antworten
34,6%
Retweets
0,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
78,3%
Mit Links
56,8%
Mit #Tags
66,3%
Mit @Erwaenungen
9,8%
Mit Emojis
134
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.250 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 includes developers, software engineers, and tech professionals interested in Java. It also attracts followers who are keen on staying updated with the latest in programming and development tools.
Average
Zielgruppenqualität
31,6%
Verdachtsindex
42,5%
Niedrige Qualität %
6
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
48,4%
Leere Bio
48,5%
<10 Tweets
3,8%
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.
6.902.921
Potenzielle Gesamtreichweite
6
Median Follower-Reichweite
33
75. Perzentil Reichweite
1,5%
>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.
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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 3.250 analysiert12.735
Kombiniertes Engagement
9.256
Likes gesamt
3.479
Retweets gesamt
2.547
Durchschn. pro Tweet
(•_•) <) )\ Um... / \ \(•_•) ( (> Hi! / \ (•_•) <) )> We're still here! / \ https://t.co/5i19oMp9Yo
Java 19 is now available! #Java19 #JDK19 #openjdk Download now: https://t.co/dKovWtNGrs Release notes: https://t.co/EOyaGTLHrl API Javadoc: https://t.co/ViIj9H4JrI Features: https://t.co/XuEExSR7gs Inside Java on JDK 19: https://t.co/q5WGZwxMzb https://t.co/XYYA06ll0m
Java 17 is now available! #Java17 #JDK17 #OpenJDK Download now: https://t.co/ui83Aehxoq Release notes: https://t.co/VKB0vfaPsP API Javadoc: https://t.co/VHs6UWdka8 Documentation: https://t.co/74Dk6r23Dt https://t.co/NZvvxchXGT
Java 16 is now available! #Java16 #JDK16 #OpenJDK Download now: https://t.co/Oxz17jtyEy Release notes: https://t.co/jj3xvsCxFh API Javadoc: https://t.co/kcQwBgrS3B Documentation: https://t.co/7mCMhssW0S https://t.co/Yg2ZSkJHAf
Oracle is proud to announce the availability of #Java 14! Download: https://t.co/RppJOsT0WZ Release Notes: https://t.co/PA5jibv7o1 Documentation: https://t.co/0aGT8pWp80 Blog: https://t.co/rtiBtagTvm https://t.co/FGyPwlyS4A
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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