Patrick van Aanholt
Professional Footballer @galatasaraySK 💛❤️
184.963
Follower
125
Following
1.370
Tweets
1.905,2
Durchschn. Engagement
189
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @pvanaanholt 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:2016-01-25
- Verifizierung:No
- Standort:Istanbul, Turkey
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:1.363
- Durchschn. Likes/Tweet:1.717,0
- Durchschn. Retweets/Tweet:188,2
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 1.363 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction and interest.
1.717,0
Durchschn. Likes/Tweet
188,2
Durchschn. Retweets/Tweet
2.340.290
Likes gesamt
256.482
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
148
Median Likes
9
Median Retweets
705
75. Perzentil
145.487
Top Tweet
10,3
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
43,4%
Original
28,1%
Antworten
10,2%
Retweets
18,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,6%
Mit Medien
54,7%
Mit Links
13,5%
Mit #Tags
43,4%
Mit @Erwaenungen
67,4%
Mit Emojis
81
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 1.363 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 1.363 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 primarily consists of football fans and followers interested in sports and entertainment.
Average
Zielgruppenqualität
20,3%
Verdachtsindex
27,7%
Niedrige Qualität %
63
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
43,9%
Leere Bio
17,1%
<10 Tweets
10,6%
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.
63.697.296
Potenzielle Gesamtreichweite
63
Median Follower-Reichweite
221
75. Perzentil Reichweite
6,4%
>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.
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Top 5 nach Likes+RTs von 1.363 analysiert504.715
Kombiniertes Engagement
438.954
Likes gesamt
65.761
Retweets gesamt
100.943
Durchschn. pro Tweet
Anyone who can’t be happy for Liverpool right now are not fans of football. Tonight was a write off and against all odds they just showed the world what the Premier League is about
He's done more for this country in 24hours than you have your entire life 🤣 bow before a king 🙇🏼♀️ https://t.co/T9uMUVrVK0
La la la la la la laaaaa ohhhhhhh CIM BOM BOM 💛❤️
Dear @KTHopkins My name is Patrick van Aanholt, I am Dutch Black, I'm also Christian (not that colour or Religion has anything to do with it) As for your ring you are welcome to come to Selhurst and kiss my big toe 👍🏽 ...I'll wait https://t.co/azEyxb2NR5
Good morning 👋🏽 ...I'm not some expert on COVID but I have common sense, can someone tell me the difference between this and fans at a stadium 😒 https://t.co/0g6U9N9Yfr
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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