S-Bahn Stuttgart
Offizieller Twitter-Account der S-Bahn Stuttgart. Modern. Mobil. Mit uns. Keine Antworten - individuelle Anfragen bitte an: @DB_Bahn
10.059
Follower
295
Following
10.895
Tweets
6,9
Durchschn. Engagement
65
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @SBahn_Stuttgart 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:2017-11-30
- Verifizierung:No
- Standort:Region Stuttgart
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.250
- Durchschn. Likes/Tweet:5,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:1,0
- Analysierte Follower:9.069
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsOn average, tweets receive 122 likes and 20 retweets, indicating moderate engagement. The account's focus on service alerts likely drives interaction rather than promotional content.
5,9
Durchschn. Likes/Tweet
1,0
Durchschn. Retweets/Tweet
19.117
Likes gesamt
3.158
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
3
Median Likes
0
Median Retweets
7
75. Perzentil
297
Top Tweet
0,68
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
41,2%
Original
38,8%
Antworten
1,0%
Retweets
19,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
54,5%
Mit Links
85,2%
Mit #Tags
8,6%
Mit @Erwaenungen
57,7%
Mit Emojis
213
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.250 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.250 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 9.069 FollowernThe audience consists mainly of commuters and residents of Stuttgart who rely on public transportation. They are interested in real-time updates and service reliability.
Average
Zielgruppenqualität
29,6%
Verdachtsindex
45,3%
Niedrige Qualität %
7
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
58,7%
Leere Bio
42,3%
<10 Tweets
2,9%
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.
20.470.464
Potenzielle Gesamtreichweite
7
Median Follower-Reichweite
46
75. Perzentil Reichweite
2,8%
>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 3.250 analysiert1.120
Kombiniertes Engagement
507
Likes gesamt
613
Retweets gesamt
224
Durchschn. pro Tweet
RT @DB_Bahn: ❗Info zur 3G-Regel❗ Ab dem 24.11.2021 müssen alle Fahrgäste der DB gegen Corona geimpft, negativ getestet oder davon genesen sein. Ein Nachweis ist mitzuführen. Die Kontrolle erfolgt stichprobenartig. Wir bitte euch um ein freundliches Miteinander. 👉https://t.co/h2A
!!! Zur Info Aktuell ist der S-Bahn Betrieb eingestellt !!! Grund: schwere Unwetter über Stuttgart https://t.co/EB0mT8tOF4
RT @DB_Presse: Die DB erleichtert #Ukraine-Geflüchteten die Weiterfahrt in Deutschland. Seit heute gibt es das kostenlose Ticket "helpukraine". Es gilt für den Fern- und Nahverkehr zu jedem Zielbahnhof. Alle Infos: https://t.co/bwXmutW3RR #WeStandWithUkraine #helpukraine https://
https://t.co/oAbDcLCAT0
🙄Wir wissen das: Die Baustelle in #StuttgartVaihingen bewirkt eine angespannte Zeit – für Euch, für uns. Bitte schwächt unsere Ressourcen nicht noch selbst. Das hilft niemandem! Dieser Bus fährt erst einmal nicht mehr im #SEV zum #Flughafen. https://t.co/QZY64ftxCe
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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