sharky
that guy from @betasquad5 & @sds_pod
291.149
Follower
904
Following
75.731
Tweets
990,5
Durchschn. Engagement
139
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @ohnosharky 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:2010-11-14
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.230
- Durchschn. Likes/Tweet:916,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:73,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.230 TweetsHis tweets receive high engagement, with an average of 38,372 likes and 3,269 retweets per post.
916,8
Durchschn. Likes/Tweet
73,7
Durchschn. Retweets/Tweet
2.961.169
Likes gesamt
238.201
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
230
Median Likes
4
Median Retweets
804
75. Perzentil
74.651
Top Tweet
3,4
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
42,7%
Original
43,7%
Antworten
7,7%
Retweets
5,9%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
28,0%
Mit Links
3,8%
Mit #Tags
56,0%
Mit @Erwaenungen
24,5%
Mit Emojis
58
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.230 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.230 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 audience likely includes football fans and social media users interested in commentary and humor.
Average
Zielgruppenqualität
33,3%
Verdachtsindex
46,6%
Niedrige Qualität %
5
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
57,0%
Leere Bio
48,9%
<10 Tweets
2,3%
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.
19.879.898
Potenzielle Gesamtreichweite
5
Median Follower-Reichweite
28
75. Perzentil Reichweite
1,9%
>1K Follower
0,2%
>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 3.230 analysiert303.240
Kombiniertes Engagement
225.397
Likes gesamt
77.843
Retweets gesamt
60.648
Durchschn. pro Tweet
You celebrated every time Sterling scored, you cheered Saka and called him a prodigy when he was the best player on the pitch, you begged for Sancho to play. But now you wanna racially abuse the players and attack black fans? Piss off man
that’s not chunkz that’s shrunkz https://t.co/upvI1w6Pww
the racist england fans after the euros final must be fuming lmaoo
RT @biel_m04: NOTHING PERSONAL .. LONDON IS RED ❤️
3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised 3pm games should be televised
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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