Николай Ляскин
Политик / Эко-проект «Чистый воздух» / фигурант «санитарного дела»
85.321
Follower
882
Following
37.919
Tweets
292,1
Durchschn. Engagement
459
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @nlyaskin 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:2011-09-02
- Verifizierung:No
- Standort:Moscow
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.220
- Durchschn. Likes/Tweet:216,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:75,2
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.220 TweetsThe average engagement per tweet is moderate, with a notable number of likes and retweets. This suggests that the content resonates with a significant portion of the audience.
216,9
Durchschn. Likes/Tweet
75,2
Durchschn. Retweets/Tweet
698.475
Likes gesamt
242.119
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
40
Median Likes
15
Median Retweets
247
75. Perzentil
25.202
Top Tweet
3,42
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
38,2%
Original
20,7%
Antworten
27,6%
Retweets
13,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
66,2%
Mit Links
8,0%
Mit #Tags
48,0%
Mit @Erwaenungen
2,9%
Mit Emojis
144
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.220 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.220 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 audience appears to be interested in politics and environmental issues, possibly including Russian-speaking users. They may also be followers of public figures mentioned in the tweets.
Average
Zielgruppenqualität
31,7%
Verdachtsindex
42,7%
Niedrige Qualität %
11
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
58,0%
Leere Bio
37,2%
<10 Tweets
9,9%
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.
18.043.317
Potenzielle Gesamtreichweite
11
Median Follower-Reichweite
74
75. Perzentil Reichweite
3,9%
>1K Follower
0,5%
>10K Follower
0,1%
>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.
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 3.220 analysiert79.637
Kombiniertes Engagement
73.724
Likes gesamt
5.913
Retweets gesamt
15.927
Durchschn. pro Tweet
Галкин крутой. https://t.co/oytojNfijs
Живёшь в сверхдержаве - сверхдержись!
Шевчук великий. Его заявление в суде. https://t.co/5ZZsUTmszr
Похоже в Кремле решили, что каждое поколение должно испытать радость примерки одежды стоя на картонке!
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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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