Marcelo Gantman
Director Big Data Sports @BigDataSports21 - Libro: El Final del Deporte Como lo Conocimos
100.575
Follower
8.294
Following
31.270
Tweets
699,4
Durchschn. Engagement
1.205
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @marcelogantman 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:2007-07-21
- Verifizierung:No
- Standort:Buenos Aires, Argentina
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.211
- Durchschn. Likes/Tweet:27,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:671,8
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.211 TweetsHis tweets receive moderate to high engagement, indicating a dedicated and interested audience. The mix of news, behind-the-scenes content, and direct interactions helps maintain audience interest.
27,6
Durchschn. Likes/Tweet
671,8
Durchschn. Retweets/Tweet
88.509
Likes gesamt
2.157.298
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2
Median Likes
1
Median Retweets
30
75. Perzentil
599.396
Top Tweet
6,95
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
19,3%
Original
20,8%
Antworten
37,1%
Retweets
22,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
66,3%
Mit Links
22,2%
Mit #Tags
61,8%
Mit @Erwaenungen
27,2%
Mit Emojis
140
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 FollowernHis audience appears to be interested in sports analytics, data science, and current sports events. They are likely professionals, students, or enthusiasts looking for in-depth insights and updates.
Average
Zielgruppenqualität
20,4%
Verdachtsindex
22,3%
Niedrige Qualität %
82
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
37,4%
Leere Bio
12,7%
<10 Tweets
16,4%
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.
46.644.797
Potenzielle Gesamtreichweite
82
Median Follower-Reichweite
352
75. Perzentil Reichweite
12,7%
>1K Follower
2,9%
>10K Follower
1,0%
>50K Follower
0,6%
>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 analysiert1.420.156
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
1.420.156
Retweets gesamt
284.031
Durchschn. pro Tweet
RT @Twitter: You can have an edit button when everyone wears a mask
RT @ManUtd: Welcome 𝗵𝗼𝗺𝗲, @Cristiano 🔴 #MUFC | #Ronaldo
RT @PSG_espanol: 👕 ¡SORTEAMOS LA CAMISETA FIRMADA DE LIONEL MESSI! 🔥 ¿Qué hacer para ganarla? 1. Seguir a @PSG_espanol 2. Dar RT a este tuit 3. Buena suerte ¡VAMOS, PARIS! ❤️💙 #PSGXMESSI https://t.co/aNkSyCkl0s
RT @BubbaWallace: Together https://t.co/D4zW3jA5y5
RT @ErinBrockovich: The President has not been silenced. He has a press room right in his house. He’s more than welcome to step up to the podium, speak and even take some questions. He is not a victim
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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