MDR SACHSEN-ANHALT
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56.443
Follower
316
Following
71.368
Tweets
7,9
Durchschn. Engagement
410
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @MDR_SAN 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:2012-01-15
- Verifizierung:No
- Standort:Magdeburg, Germany
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.223
- Durchschn. Likes/Tweet:5,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:2,6
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.223 TweetsThe account maintains a steady level of engagement with an average of 197 likes and 50 retweets per tweet. While not highly interactive, the engagement is consistent across its content.
5,3
Durchschn. Likes/Tweet
2,6
Durchschn. Retweets/Tweet
17.073
Likes gesamt
8.343
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
1
Median Retweets
8
75. Perzentil
614
Top Tweet
0,14
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
81,7%
Original
5,9%
Antworten
12,0%
Retweets
0,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
94,6%
Mit Links
8,1%
Mit #Tags
24,8%
Mit @Erwaenungen
3,8%
Mit Emojis
194
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.223 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.223 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 FollowernThe primary audience is likely residents of Saxony-Anhalt and individuals interested in local news and events. The account also attracts sports fans due to its coverage of local sports teams.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
1
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
1.784.288
Potenzielle Gesamtreichweite
1
Median Follower-Reichweite
11
75. Perzentil Reichweite
2,1%
>1K Follower
0,3%
>10K Follower
0,1%
>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.
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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 3.223 analysiert1.573
Kombiniertes Engagement
1.308
Likes gesamt
265
Retweets gesamt
315
Durchschn. pro Tweet
Jetzt offiziell: Sachsen-Anhalt regelt nicht mehr per Verordnung Umgang mit Corona. Regelung läuft morgen aus und wird nicht verlängert. https://t.co/gjLC3w3Vo0
Zwei Personenschützer aus dem direkten Umfeld von Ministerpräsident Reiner Haseloff sind nach Informationen von @mdr_san offenbar vom Dienst abgezogen worden. Sie stehen im Verdacht, sich an rechtsextremen Chats beteiligt zu haben. https://t.co/hksOzMyVvk
EIL: Halle soll Standort für das #Zukunftszentrum Deutsche Einheit werden. Das hat nach Informationen von @MDR_SAN eine Jury am Abend entschieden. Damit hat sich die Stadt gegen zahlreiche Konkurrenten durchgesetzt. https://t.co/dxYzQzcgXn
Der @scmagdeburg gewinnt das Finale in der Champions League mit 30:29 gegen KS Kielce! Herzlichen Glückwunsch! https://t.co/ztLpcalsra
Das Land Sachsen-Anhalt will die "Letzte Generation" an den Kosten für Polizeieinsätze wegen Straßenblockaden beteiligen. Einige Verfahren laufen schon. https://t.co/RX61lPghXn
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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