Omar da Fonseca
Consultant @beinsports_FR Voix de #FC24 @easportsfcfr Instagram: omar.dafonseca
254.878
Follower
1.239
Following
4.055
Tweets
499,6
Durchschn. Engagement
377
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Omar_daFonseca 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:2014-05-29
- Verifizierung:No
- Standort:Paris, France
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:2.847
- Durchschn. Likes/Tweet:231,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:268,1
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 2.847 TweetsHis tweets consistently receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The emotional depth of his posts likely contributes to this high engagement.
231,5
Durchschn. Likes/Tweet
268,1
Durchschn. Retweets/Tweet
658.992
Likes gesamt
763.282
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
7
Median Retweets
51
75. Perzentil
120.864
Top Tweet
1,96
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
7,4%
Original
9,3%
Antworten
82,9%
Retweets
0,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,7%
Mit Medien
35,2%
Mit Links
28,1%
Mit #Tags
93,5%
Mit @Erwaenungen
39,6%
Mit Emojis
111
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 2.847 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 2.847 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 appears to be primarily football enthusiasts, especially fans of FC24 and EA Sports FC France. The content also appeals to those who appreciate personal and emotional narratives.
Average
Zielgruppenqualität
30,1%
Verdachtsindex
38,5%
Niedrige Qualität %
13
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
53,7%
Leere Bio
35,9%
<10 Tweets
5,6%
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.
14.250.745
Potenzielle Gesamtreichweite
13
Median Follower-Reichweite
55
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 2.847 analysiert476.537
Kombiniertes Engagement
160.709
Likes gesamt
315.828
Retweets gesamt
95.307
Durchschn. pro Tweet
RT @spurs: 1 RT = 1 Vote Manu Ginobili #NBAVOTE https://t.co/0ylk4DmlRu
🤔 Peut-être aurais-je dû le repousser... 🙄 https://t.co/euY5bHufb3
RT @benphillips76: The best news story today is this little girl called Anu showing her friends her new foot. Watch. https://t.co/9bzxJv8Z81
RT @delpotrojuan: Apoyemos a @manuginobili que merece ir de nuevo al #AllStar y mucho más. #NBAVote Manu Ginobili 🏀🙌 Cada RT es un voto! /…
Tu as ignoré le découragement , l'invaincu amour du jeu l'a emporté. https://t.co/T3TwdvQxSM
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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