Alex Rins
MotoGP Rider
258.708
Follower
321
Following
4.969
Tweets
428,2
Durchschn. Engagement
1.413
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Rins42 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:2011-09-24
- Verifizierung:No
- Standort:Andorra la Vieja, Andorra
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.089
- Durchschn. Likes/Tweet:374,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:53,9
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.089 TweetsThe account consistently receives high likes and retweets, indicating strong audience interaction and interest in the rider's content.
374,3
Durchschn. Likes/Tweet
53,9
Durchschn. Retweets/Tweet
1.156.208
Likes gesamt
166.403
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
109
Median Likes
30
Median Retweets
531
75. Perzentil
18.480
Top Tweet
1,66
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
70,7%
Original
11,1%
Antworten
14,8%
Retweets
3,4%
Zitate
0,0%
Threads
1,0%
Mit Medien
83,1%
Mit Links
65,4%
Mit #Tags
60,2%
Mit @Erwaenungen
55,5%
Mit Emojis
138
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.089 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.089 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 FollowernThe audience primarily consists of MotoGP enthusiasts and fans from Indonesia, who show strong support for the rider.
Average
Zielgruppenqualität
31,7%
Verdachtsindex
41,2%
Niedrige Qualität %
7
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
50,1%
Leere Bio
44,0%
<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.
15.584.251
Potenzielle Gesamtreichweite
7
Median Follower-Reichweite
49
75. Perzentil Reichweite
2,4%
>1K Follower
0,3%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.089 analysiert54.760
Kombiniertes Engagement
49.317
Likes gesamt
5.443
Retweets gesamt
10.952
Durchschn. pro Tweet
I love indonesian fans ❤️🇮🇩 These ones too 😂🥵🥵🥵 #mynewbestfriend #motogp #IndonesianGP https://t.co/wn1TqUtOlV
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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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