Sergey Akulinin
Продюсер и ведущий «МатчТВ» / «МатчПремьер» ⚽️ Если есть, что предложить, сюда✉️ [email protected] Телеграм тут https://t.me/akulininmatch
59.485
Follower
105
Following
5.333
Tweets
93,5
Durchschn. Engagement
295
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @S_Akulinin 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:2012-03-18
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.183
- Durchschn. Likes/Tweet:23,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:70,1
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.183 TweetsAverage likes and retweets indicate a moderate level of interaction. The content is well-received, with a focus on visually appealing and emotionally charged moments from matches.
23,4
Durchschn. Likes/Tweet
70,1
Durchschn. Retweets/Tweet
74.449
Likes gesamt
223.018
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
6
Median Likes
1
Median Retweets
32
75. Perzentil
29.794
Top Tweet
1,57
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
57,0%
Original
19,4%
Antworten
13,4%
Retweets
10,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
61,1%
Mit Links
38,3%
Mit #Tags
39,0%
Mit @Erwaenungen
55,1%
Mit Emojis
116
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.183 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.183 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 appears to be football fans and sports enthusiasts interested in match highlights and player moments. They are likely engaged with real-time sports updates and event coverage.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
52,9%
Niedrige Qualität %
2
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
65,0%
Leere Bio
53,6%
<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.
3.237.044
Potenzielle Gesamtreichweite
2
Median Follower-Reichweite
20
75. Perzentil Reichweite
2,2%
>1K Follower
0,4%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.183 analysiert86.025
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
86.025
Retweets gesamt
17.205
Durchschn. pro Tweet
RT @Eidur22Official: Jose still knows how to get the best out of @ChelseaFC #CHEMUN
RT @GaryLineker: Messi is the first player in World Cup history to be a false nine and a false coach in the same game.
RT @SanMarino_FA: The goal is even better with a little bit of Céline Dion. #SMRkaz https://t.co/pTmOgY23Pl
RT @TrollFootball: Pep Guardiola running to tell the Sheikhs to buy Messi after hearing he wants to leave Barcelona. https://t.co/qPEQRHZhX7
RT @brfootball: Football in the last 24 hours 🤯 https://t.co/ySys9se7PV
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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