Mário Marra
Pai. Fui CBN por vinte anos. Pós em Jorn. Digital. Comentarista da ESPN desde 2015. Jogos da Premier League no Brasil e no SportsCenter. Mineiro em São Paulo.
209.029
Follower
4.256
Following
46.107
Tweets
57,3
Durchschn. Engagement
703
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @mariomarra 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:2009-09-11
- Verifizierung:No
- Standort:São Paulo - Brasil
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.249
- Durchschn. Likes/Tweet:52,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:4,5
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement is consistent across his posts, suggesting a loyal and active follower base.
52,8
Durchschn. Likes/Tweet
4,5
Durchschn. Retweets/Tweet
171.498
Likes gesamt
14.547
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
7
Median Likes
0
Median Retweets
44
75. Perzentil
8.332
Top Tweet
0,27
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Conversationalist
Highly engaged in discussions
12,3%
Original
62,1%
Antworten
6,5%
Retweets
19,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
24,3%
Mit Links
7,5%
Mit #Tags
74,6%
Mit @Erwaenungen
1,0%
Mit Emojis
100
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.249 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 FollowernHis followers are likely sports enthusiasts, especially football fans, and media professionals interested in sports journalism. The audience is primarily in Brazil, given his location and content focus.
Average
Zielgruppenqualität
23,3%
Verdachtsindex
27,2%
Niedrige Qualität %
28
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
40,7%
Leere Bio
21,7%
<10 Tweets
7,5%
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.
75.892.930
Potenzielle Gesamtreichweite
28
Median Follower-Reichweite
125
75. Perzentil Reichweite
4,6%
>1K Follower
0,7%
>10K Follower
0,2%
>50K Follower
0,1%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.249 analysiert28.862
Kombiniertes Engagement
24.622
Likes gesamt
4.240
Retweets gesamt
5.772
Durchschn. pro Tweet
Vou falar uma coisa que pensei que não fosse preciso, mas é necessário. Gente, o Manchester United é gigante! Mas é muito. Demais. Se você ainda não sabe disso, o problema não é do Casemiro ou do Real, é um defeito seu.
Passando aqui para agradecer pelas manifestações de carinho. Não tinha pensado em humanizar nada, mas é bom que tenha sido assim. Algumas publicações citaram que tenho 42 anos e eu gostaria mesmo que fosse assim, mas já fiz 51 e estou de olho no 52.
É que trabalhar com @_paulo_andrade_ vai muito além da emoção do vídeo. Sabe muito de Premier League e busca sempre saber um pouco mais. Uma honra. Imagens feitas pela craque @RuelRenata https://t.co/37eO1tl1SU
Trabalhar com a craque @ngedra é ter a certeza de que a reportagem estará sempre muito atenta. Que orgulho e que prazer. #PremierLeagueNaESPN https://t.co/miTQIMZbkH
RT @Atleti: Estamos en conversaciones con UEFA para pedir explicaciones y una solución después de los errores cometidos en el sorteo de oct…
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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