Pierpaolo Barbieri
founder @uala @uala_co @uala_mex @uala_arg
129.411
Follower
2.605
Following
48.942
Tweets
64,1
Durchschn. Engagement
324
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @pbarbieri 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:2008-05-24
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.239
- Durchschn. Likes/Tweet:60,0
- Durchschn. Retweets/Tweet:4,1
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.239 TweetsOn average, Pbarbieri's tweets receive around 3,771 likes and 493 retweets, indicating a consistent but not exceptionally high level of engagement. The verified status of 1.3% suggests a small but notable portion of their followers are verified accounts.
60,0
Durchschn. Likes/Tweet
4,1
Durchschn. Retweets/Tweet
194.247
Likes gesamt
13.345
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
2
Median Likes
0
Median Retweets
14
75. Perzentil
6.706
Top Tweet
0,5
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
11,5%
Original
86,1%
Antworten
0,3%
Retweets
2,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
11,7%
Mit Links
0,2%
Mit #Tags
91,5%
Mit @Erwaenungen
11,5%
Mit Emojis
91
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.239 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.239 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 9.998 FollowernThe audience appears to be interested in politics, economics, and business, likely including professionals and individuals following current events. They are engaged with content that sparks discussion and debate.
Average
Zielgruppenqualität
23,8%
Verdachtsindex
31,5%
Niedrige Qualität %
46
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
45,4%
Leere Bio
24,6%
<10 Tweets
11,9%
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.
32.155.142
Potenzielle Gesamtreichweite
46
Median Follower-Reichweite
202
75. Perzentil Reichweite
6,5%
>1K Follower
1,2%
>10K Follower
0,3%
>50K Follower
0,2%
>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 3.239 analysiert24.557
Kombiniertes Engagement
21.771
Likes gesamt
2.786
Retweets gesamt
4.911
Durchschn. pro Tweet
Para “celebrar” PreViaje 4, un amigo acaba de contar cómo registró a todos sus familiares para recibir 400 dólares cada uno en hotel 5 estrellas de Patagonia. Un regalo a los que más tienen, financiado por el Estado cuando hay >40% de pobreza infantil. Sin sentido.
@IkerCasillas https://t.co/KiD8AjINep
En Uruguay ya hay 5G operando. En Argentina ni siquiera está licitado. Más velocidad de internet es más comercio digital y más desarrollo económico. No nos quedemos atrás.
Quien no tenga plan para bajar la inflación definitivamente no se debería presentar a las elecciones.
La suba de aranceles hace más caras las computadoras, notebooks y tablets para los que menos tienen. No daña a los que compran en Miami, sino a los que aprenden computación. Nos hace menos competitivos, dañando la producción y los trabajos argentinos. Para qué? Sin sentido.
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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