Роман Бабаян
ведущий программы «СВОЯ ПРАВДА» на НТВ, главный редактор радиостанции «ГОВОРИТ МОСКВА» [email protected]
67.846
Follower
144
Following
15.844
Tweets
126,5
Durchschn. Engagement
361
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @robabayan 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:2011-10-07
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.084
- Durchschn. Likes/Tweet:63,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:63,0
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.084 TweetsHis tweets receive a steady number of likes and retweets, indicating a loyal and active audience. The engagement suggests that his content resonates with followers who are interested in political and social issues.
63,5
Durchschn. Likes/Tweet
63,0
Durchschn. Retweets/Tweet
195.810
Likes gesamt
194.357
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
1
Median Retweets
81
75. Perzentil
12.197
Top Tweet
1,86
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
32,5%
Original
54,2%
Antworten
13,2%
Retweets
0,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
36,3%
Mit Links
3,9%
Mit #Tags
71,7%
Mit @Erwaenungen
1,2%
Mit Emojis
85
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.084 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.084 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 FollowernHis audience is likely composed of Russian citizens interested in media, politics, and public discourse. They are engaged with content that reflects national pride and political commentary.
Average
Zielgruppenqualität
30,9%
Verdachtsindex
45,6%
Niedrige Qualität %
5
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
59,9%
Leere Bio
42,2%
<10 Tweets
5,2%
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.
3.342.801
Potenzielle Gesamtreichweite
5
Median Follower-Reichweite
42
75. Perzentil Reichweite
3,7%
>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 3.084 analysiert31.196
Kombiniertes Engagement
2.591
Likes gesamt
28.605
Retweets gesamt
6.239
Durchschn. pro Tweet
RT @realDonaldTrump: While I had a great meeting with NATO, raising vast amounts of money, I had an even better meeting with Vladimir Putin of Russia. Sadly, it is not being reported that way - the Fake News is going Crazy!
RT @FCBarcelona: Messi ❤️ Fans https://t.co/QMY3JM2e8Z
RT @ClaraVera14: La Policia Nacional requisant les urnes a l'Escola Ramon Llull @btvnoticies https://t.co/p14RzxlGOR
Результаты голосования- это разгром той публики, которая всегда готова отстаивать чьи угодно интересы, кроме интересов своей страны. У коллаборационистов сегодня траур. Вонять будут ещё долго, но это уже никому не интересно)
RT @dimsmirnov175: 15 минут нырял, чтобы найти на дне озера утонувшего мальчика, вытащил и откачал! Памятники таким людям надо ставить https://t.co/z5Li57hKDv
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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