Diego Sáenz
Host de radio 📻 y televisión 📺 Comunicador real 🎶 Creador Digital 🥁 Baterista de @piranasoficial [email protected] 🎙
318.611
Follower
1.252
Following
34.700
Tweets
87,1
Durchschn. Engagement
422
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @saenzdiego 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:2009-07-16
- Verifizierung:No
- Standort:Bogotá
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.207
- Durchschn. Likes/Tweet:68,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:18,8
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.207 TweetsHis tweets typically receive around 1,300 likes and 269 retweets on average, showing a loyal and interactive audience. The content often includes emotional and relatable themes that drive engagement.
68,3
Durchschn. Likes/Tweet
18,8
Durchschn. Retweets/Tweet
218.967
Likes gesamt
60.408
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
17
Median Likes
1
Median Retweets
72
75. Perzentil
14.637
Top Tweet
0,27
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
64,6%
Original
24,9%
Antworten
6,3%
Retweets
4,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
42,5%
Mit Links
20,6%
Mit #Tags
50,0%
Mit @Erwaenungen
38,5%
Mit Emojis
93
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.207 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.207 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 FollowernHis audience spans across Colombia and beyond, particularly interested in entertainment, music, and radio content. They engage with his personal and professional stories.
Below Average
Zielgruppenqualität
36,6%
Verdachtsindex
50,6%
Niedrige Qualität %
4
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
57,3%
Leere Bio
56,8%
<10 Tweets
4,1%
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.
58.802.520
Potenzielle Gesamtreichweite
4
Median Follower-Reichweite
25
75. Perzentil Reichweite
1,7%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.207 analysiert35.604
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
35.604
Retweets gesamt
7.121
Durchschn. pro Tweet
RT @FALCAO: Nunca pierdas la fe. https://t.co/1gupxnPs9r
RT @ufc: TOO EASY. 👑 @Stylebender is the undefeated king of the middleweights. [ #UFC253 | #InAbuDhabi | @VisitAbuDhabi ] https://t.co/l…
RT @asalto71: Nada personal... https://t.co/ciFT7lrH9t
RT @VLADDO: Torpeza de @IvanDuque al 100%. La @PoliciaColombia en medio de una polémica y él se viste de policía y va a darse un pantallazo…
RT @gabodelascasas: Nadie estaba preparado para la pandemia pero el gobierno no estaba preparado para gobernar.
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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