Юлия Савичева
📱 PR: Роман – 89851240042 🎤 Организация концертов: Александр Качан – 89857860992
156.991
Follower
94
Following
5.730
Tweets
25,4
Durchschn. Engagement
544
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @JuliaSavicheva 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:2012-01-17
- Verifizierung:No
- Standort:Москва, Россия
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.154
- Durchschn. Likes/Tweet:16,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:9,0
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.154 TweetsHer tweets receive an average of 127 likes and 123 retweets, indicating a moderately engaged audience. The engagement is likely driven by personal interactions and event-related content.
16,4
Durchschn. Likes/Tweet
9,0
Durchschn. Retweets/Tweet
51.847
Likes gesamt
28.379
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
9
Median Likes
4
Median Retweets
34
75. Perzentil
1.106
Top Tweet
0,16
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
73,2%
Original
10,8%
Antworten
15,8%
Retweets
0,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
77,3%
Mit Links
25,6%
Mit #Tags
33,4%
Mit @Erwaenungen
42,0%
Mit Emojis
116
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.154 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.154 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 FollowernHer audience likely includes individuals interested in public relations, event management, and entertainment. They may also be fans of artists and events she promotes.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,0%
Verdachtsindex
57,1%
Niedrige Qualität %
5
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
71,9%
Leere Bio
60,8%
<10 Tweets
4,5%
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.
13.096.330
Potenzielle Gesamtreichweite
5
Median Follower-Reichweite
19
75. Perzentil Reichweite
1,6%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.154 analysiert3.850
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
3.850
Retweets gesamt
770
Durchschn. pro Tweet
RT @molnia_sport: У сборной России 47 медалей в общем зачете! Абсолютный рекорд за всю историю нашего участия в Зимних Паралимпиадах! http:…
RT @Fadeev_Maxim: Максимальный ретвит http://t.co/gFAvnSfBuq
RT @today_okay: 25 июля - День памяти Владимира Высоцкого http://t.co/Fx5TRVUv7Q
RT @Fadeev_Maxim: Конечно, жизнь заканчивается. Но эта закончилась слишком рано. Она была доброй, искренней и сильной. (cont) http://t.co/e…
RT @ARTEM_KLYUSHIN: November 8th concert of my friend @arseniy_shulgin Welcome! #Moscow RT http://t.co/Nv5MvGTsfb
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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