Ron Vlaar
Plays for AZ Alkmaar | Sons Shane, Xavi and Levi | Aston Villa | Feyenoord4Life
165.553
Follower
915
Following
582
Tweets
106,1
Durchschn. Engagement
615
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @RonVlaar4 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:2011-09-13
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:567
- Durchschn. Likes/Tweet:39,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:66,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 567 TweetsHis tweets receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The use of hashtags and emotional expressions further boosts engagement.
39,4
Durchschn. Likes/Tweet
66,7
Durchschn. Retweets/Tweet
22.316
Likes gesamt
37.816
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
8
Median Retweets
79
75. Perzentil
4.338
Top Tweet
0,64
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
59,3%
Original
16,2%
Antworten
24,5%
Retweets
0,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
35,6%
Mit Links
57,8%
Mit #Tags
55,9%
Mit @Erwaenungen
6,7%
Mit Emojis
112
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 567 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 567 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 football fans, especially those supporting Aston Villa and Feyenoord. They are emotionally invested and appreciate his personal and team-related updates.
Below Average
Zielgruppenqualität
36,7%
Verdachtsindex
56,0%
Niedrige Qualität %
9
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
69,4%
Leere Bio
57,0%
<10 Tweets
7,5%
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.
39.116.689
Potenzielle Gesamtreichweite
9
Median Follower-Reichweite
50
75. Perzentil Reichweite
1,8%
>1K Follower
0,3%
>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 567 analysiert12.174
Kombiniertes Engagement
7.249
Likes gesamt
4.925
Retweets gesamt
2.435
Durchschn. pro Tweet
Thank you all so much for all the messages! Overwhelming and heartwarming. Great te realize so many people have such good memories thinking of me ❤️. @AZAlkmaar @Feyenoord @AVFCOfficial @OnsOranje https://t.co/H9ATfjI1FW
Kroon op het seizoen! @superguidetti gaf ons FLAIR, Koeman gaf ons VERTROUWEN, Legioen gaf ons ONVOORWAARDELIJKE STEUN, en wij gaven STRIJD!
What a fantastic result!! Lads deserved the win, worked incredibly hard, defended really well, great TEAM performance... Wow!! #LIVAST #UTV
We are staying up! I can't tell you how happy I am, and I'm probably not the only one :D! Thanks for all the support! #UTV #avfc #happydays
Proud to have played my 25th cap, one to remember! Good start, enjoy the moment, and focus on the next game. #SpaNed #WorldCup #Brazil
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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