La Biennale di Venezia
Official Twitter page of La Biennale di Venezia. #BiennaleArchitettura2023 #BiennaleTeatro2023 #BiennaleDanza2023 #BiennaleCinema2023 #BiennaleMusica2023
707.540
Follower
5.191
Following
31.571
Tweets
83,7
Durchschn. Engagement
3.205
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @la_Biennale 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:2010-03-13
- Verifizierung:No
- Standort:Venice, Italy
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:65,7
- Durchschn. Retweets/Tweet:18,0
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsThe account maintains a consistent level of engagement with average likes and retweets. It effectively uses hashtags and links to drive interaction and traffic.
65,7
Durchschn. Likes/Tweet
18,0
Durchschn. Retweets/Tweet
213.417
Likes gesamt
58.498
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
15
Median Likes
5
Median Retweets
49
75. Perzentil
10.412
Top Tweet
0,12
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
96,6%
Original
0,6%
Antworten
0,6%
Retweets
2,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
98,6%
Mit Links
99,5%
Mit #Tags
32,6%
Mit @Erwaenungen
21,4%
Mit Emojis
252
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 audience is primarily interested in art, culture, and high-profile events. They are likely to be art enthusiasts, students, and professionals in the creative industries.
Average
Zielgruppenqualität
24,0%
Verdachtsindex
28,2%
Niedrige Qualität %
39
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
35,3%
Leere Bio
29,3%
<10 Tweets
12,6%
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.
100.552.108
Potenzielle Gesamtreichweite
39
Median Follower-Reichweite
244
75. Perzentil Reichweite
9,6%
>1K Follower
1,4%
>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.
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 3.250 analysiert26.973
Kombiniertes Engagement
22.773
Likes gesamt
4.200
Retweets gesamt
5.395
Durchschn. pro Tweet
#BiennaleCinema2022 #Venezia79 #FuoriConcorso #OutOfCompetition https://t.co/MbQHaLZIop
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#BiennaleCinema2022 #OutOfCompetition @HEBobiwine: “What is happening in Uganda is terrible. I am glad #BobiWineGhettoPresident will bring it to light. People are voiceless there: they need someone to speak for them." https://t.co/ZeIPx8Z2vI
#BiennaleCinema2022 #OutOfCompetition @dontworrydarlin @Harry_Styles: “We all live in our own protective bubbles, but we cannot deny the consequences happening in the world. There are ways people can get out of these comfort zones and that’s the right thing to do.” https://t.co/O
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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