Lucas Silva
Periodista en @ladiaria y docente de periodismo en @UnivMontevideo. Sabalero. https://t.me/infoLucasSilva
10.304
Follower
1.478
Following
7.416
Tweets
135,9
Durchschn. Engagement
40
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @LucasMartinSil 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:2012-10-09
- Verifizierung:No
- Standort:Montevideo
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:500
- Durchschn. Likes/Tweet:66,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:69,0
- Analysierte Follower:9.484
Engagement-Analyse
Basierend auf 500 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement rate suggests his content is both informative and timely.
66,8
Durchschn. Likes/Tweet
69,0
Durchschn. Retweets/Tweet
33.419
Likes gesamt
34.521
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
18
Median Retweets
129
75. Perzentil
4.493
Top Tweet
13,19
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
33,4%
Original
20,6%
Antworten
36,8%
Retweets
9,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
53,8%
Mit Links
12,8%
Mit #Tags
50,8%
Mit @Erwaenungen
13,2%
Mit Emojis
186
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 500 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 500 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 9.484 FollowernHis audience is primarily interested in politics, journalism, and social issues. The engagement suggests a mix of professionals and followers interested in current events and investigative reporting.
Good
Zielgruppenqualität
14,6%
Verdachtsindex
18,2%
Niedrige Qualität %
262
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
30,7%
Leere Bio
9,6%
<10 Tweets
19,0%
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.
30.145.598
Potenzielle Gesamtreichweite
262
Median Follower-Reichweite
986
75. Perzentil Reichweite
24,8%
>1K Follower
3,9%
>10K Follower
0,7%
>50K Follower
0,4%
>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 500 analysiert9.989
Kombiniertes Engagement
4.047
Likes gesamt
5.942
Retweets gesamt
1.998
Durchschn. pro Tweet
RT @pirescarol: Como foi em 2014: https://t.co/zK45J4faxR
Lacalle Pou sobre decreto que favorece a tabacalera: "Dicen que esto es para favorecer a Montepaz; no, si me lo pidió una fábrica de chicles". Contexto: así defendió el presidente uruguayo un decreto que beneficia a una empresa que aportó dinero a su campaña (y sólo a su campaña)
Astesiano utilizó sistema de cámaras para rastrear los movimientos del presidente del PIT-CNT en las horas previas a su accidente en Punta Carretas https://t.co/8ZXUXYmyKI
Nuevos chats: si el 1 de julio fuiste al bar Dakota y después tuviste una accidente en el km. 75,800 de la Interbalnearia, está bueno que sepas que Astesiano monitoreó los movimientos del auto con las cámaras. Fue a pedido, otra "gauchada" para un amigo. https://t.co/zx0kDdPvlb
Tremendos los datos que surgen del informe de Fiscalía: Alejandro Astesiano coordinaba la actividad criminal con sus cómplices desde su despacho del piso 4 de la Torre Ejecutiva y prometía contactos con altas jerarquías del MI y de la Cancillería.
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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