journalist
Magazin für Journalist*innen: Wie machen wir den Journalismus besser? CR: @matthiasdan. Stellenmarkt auf @journ_jobs.
51.358
Follower
268
Following
10.577
Tweets
10,5
Durchschn. Engagement
660
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @journ_online 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:2010-01-03
- Verifizierung:No
- Standort:Bonn
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.211
- Durchschn. Likes/Tweet:3,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:6,6
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.211 TweetsThe account shows consistent engagement with likes and retweets, suggesting a dedicated following. It interacts with both public figures and media organizations, indicating a focus on critical media analysis.
3,9
Durchschn. Likes/Tweet
6,6
Durchschn. Retweets/Tweet
12.433
Likes gesamt
21.341
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
2
Median Retweets
7
75. Perzentil
3.442
Top Tweet
0,2
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
17,7%
Original
11,6%
Antworten
65,7%
Retweets
5,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
91,9%
Mit Links
34,5%
Mit #Tags
93,2%
Mit @Erwaenungen
9,2%
Mit Emojis
220
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.211 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.211 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 10.000 FollowernThe audience is likely composed of journalists, media professionals, and students interested in media ethics and practices. They are engaged with discussions around media bias, reporting standards, and societal issues.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
48
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
14.598.047
Potenzielle Gesamtreichweite
48
Median Follower-Reichweite
314
75. Perzentil Reichweite
11,6%
>1K Follower
1,6%
>10K Follower
0,4%
>50K Follower
0,2%
>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 3.211 analysiert6.482
Kombiniertes Engagement
2.674
Likes gesamt
3.808
Retweets gesamt
1.296
Durchschn. pro Tweet
RT @AuswaertigesAmt: #Pressefreiheit darf nicht nach Belieben ein- und ausgeschaltet werden. Unten stehende Journalisten können auch uns ab heute nicht mehr folgen, kommentieren und kritisieren. Damit haben wir ein Problem @Twitter. https://t.co/Cliuih8Gyq
@Karl_Lauterbach @JanJosefLiefers Das beschreibt ganz gut das Problem des "False Balance", einer falsch verstandenen Ausgewogenheit. Unbelegtes und Abseitiges darf im Journalismus eben nicht wie recherchierte und wissenschaftliche Erkenntnis dargestellt werden. https://t.co/jjJqv
@PP_Stuttgart „Insgesamt verliefen die Versammlungen und Aufzüge friedlich.“ Nein, @PP_Stuttgart. https://t.co/sQ7pS99xfl
@tagesschau Zum Umgang von Medien mit dem Thema Femizid: https://t.co/siDkTcYNgT
Zeit-Online-Chef @Jochen Wegner beobachtet eine Zweiteilung im digitalen Journalismus: "Ein Teil der Medien hat für sich als Geschäftsmodell entdeckt, auf die Spaltung der Gesellschaft zu zielen und diese zu verstärken", so Wegner im journalist-Interview: https://t.co/UgyFHJ2JcW
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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