Richard Jolly 🇺🇦
Senior Football Correspondent @independent. https://www.independent.co.uk/sport/football
74.697
Follower
1.329
Following
21.518
Tweets
537,2
Durchschn. Engagement
1.046
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RichJolly 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:2011-08-02
- Verifizierung:No
- Standort:Northern England
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.249
- Durchschn. Likes/Tweet:434,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:102,9
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsThe account maintains high engagement levels, indicating a loyal and active following. The average likes and retweets suggest that the content is both informative and shareable.
434,2
Durchschn. Likes/Tweet
102,9
Durchschn. Retweets/Tweet
1.410.758
Likes gesamt
334.444
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
22
Median Likes
3
Median Retweets
148
75. Perzentil
183.885
Top Tweet
7,19
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
57,5%
Original
13,2%
Antworten
2,0%
Retweets
27,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
55,1%
Mit Links
0,7%
Mit #Tags
15,3%
Mit @Erwaenungen
0,6%
Mit Emojis
136
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.249 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 is primarily football fans and sports enthusiasts interested in in-depth analysis and historical context of matches. The content appeals to those who enjoy detailed insights and trivia.
Average
Zielgruppenqualität
22,1%
Verdachtsindex
24,4%
Niedrige Qualität %
90
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
37,8%
Leere Bio
16,6%
<10 Tweets
18,9%
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.
31.294.903
Potenzielle Gesamtreichweite
90
Median Follower-Reichweite
283
75. Perzentil Reichweite
8,4%
>1K Follower
1,4%
>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 3.249 analysiert486.819
Kombiniertes Engagement
307.601
Likes gesamt
179.218
Retweets gesamt
97.364
Durchschn. pro Tweet
Phil Foden is the first player to score a hat-trick in the Manchester derby since Erling Haaland, nine minutes earlier.
RT @OfficialTM_3: You don’t get to stoke the fire at the beginning of the tournament by labelling our anti-racism message as ‘Gesture Politics’ & then pretend to be disgusted when the very thing we’re campaigning against, happens. https://t.co/fdTKHsxTB2
Ole Gunnar Solskjaer's last Premier League win as Man Utd manager was against Nuno Espirito Santo, whose last Premier League win as Tottenham manager was against Dean Smith, whose last Premier League win as Aston Villa manager was against Ole Gunnar Solskjaer.
Roy Hodgson is the sixth man to manage Watford since they kept a Premier League clean sheet.
Cambridge United have beaten as many Premier League sides as Newcastle United have this season.
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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