Silvia Olmedo
Psychologist PhD, Tv host, Autor, Producción de contenido,Conferencista. contrataciones@silviaolmedo.com. instagram @silviaolmedo
876.856
Follower
2.330
Following
30.040
Tweets
235,6
Durchschn. Engagement
3.440
Gelistet
No
Verifiziert
Kontouebersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @silviaolmedo in mehreren Dimensionen. Wir analysieren Tweet-Inhalte, Engagement-Muster, Zielgruppendemografie, Posting-Gewohnheiten und Netzwerkverbindungen, um umsetzbare Erkenntnisse ueber die Social-Media-Strategie und den Einfluss dieses Kontos zu liefern.
Kontoklassifizierung
- Kontogroesse: Macro-Influencer (100K+)
- Kontoalter:2009-03-29
- Verifizierung:No
- Standort:México-USA-Spain
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.213
- Durchschn. Likes/Tweet:124,1
- Durchschn. Retweets/Tweet:111,5
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.213 TweetsHer tweets typically receive an average of 3,103 likes and 2,205 retweets, indicating strong audience interaction. She often uses calls to action and personal reflections to drive engagement.
124,1
Durchschn. Likes/Tweet
111,5
Durchschn. Retweets/Tweet
398.800
Likes gesamt
358.304
Retweets gesamt
Engagement-Qualitaetsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefaelschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
19
Median Likes
3
Median Retweets
149
75. Perzentil
87.346
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
48,4%
Original
43,5%
Antworten
6,8%
Retweets
1,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
26,6%
Mit Links
14,7%
Mit #Tags
63,1%
Mit @Erwaenungen
6,3%
Mit Emojis
88
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.213 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschluesselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.213 TweetsEngagement nach Stunde (UTC)
Posting-Haeufigkeit 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 fuer Posts variieren erheblich basierend auf der Zielgruppendemografie, Zeitzonenverteilung und Inhaltstyp. Konten mit globalem Publikum sehen oft Engagement ueber mehrere Zeitfenster verteilt, waehrend solche mit regionalem Fokus konzentriertere Spitzen haben koennen.
Zielgruppen-Demografie
Basierend auf 50.000 FollowernHer audience includes individuals interested in psychology, content creation, and public speaking. They are likely looking for inspiration, advice, and engagement through her tweets.
Average
Zielgruppenqualitaet
29,8%
Verdachtsindex
37,9%
Niedrige Qualitaet %
12
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitaets-Signale
Niedrigere Prozentsaetze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
51,3%
Leere Bio
34,7%
<10 Tweets
8,1%
Massen-Following (>2K)
0,0%
Neu (<90 Tage)
Kostenlose Analyse: Diese Qualitaetsmetriken verwenden heuristische Signale (leere Bios, wenige Tweets, verdaechtige Verhaeltnisse). Fuer 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 fuer sekundaere Verstaerkung schafft.
44.251.081
Potenzielle Gesamtreichweite
12
Median Follower-Reichweite
61
75. Perzentil Reichweite
2,3%
>1K Follower
0,5%
>10K Follower
0,2%
>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 groesseres Potenzial fuer Content-Verstaerkung durch sekundaeres Teilen.
Die Altersverteilung der Konten erzaehlt auch eine Geschichte: Eine Follower-Basis mit vielen neuen Konten koennte auf kuerzliches virales Wachstum hinweisen, waehrend 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 3.213 analysiert188.575
Kombiniertes Engagement
6.810
Likes gesamt
181.765
Retweets gesamt
37.715
Durchschn. pro Tweet
RT @policia: 🚩Por respeto a las víctimas y a sus familias, por favor, NO compartas imágenes de heridos en atropello de #Ramblas de Barcelona
RT @trillonesmx: Españoles narrando el 1-0 https://t.co/SJFmQ0jnn4
RT @ianbremmer: .@Aeromexico wins Troll of the Month award. Hands down. https://t.co/e9vrpXoUNh
RT @cabify_espana: Si estás en #Barcelona y necesitas movilizarte, Cabify será gratuito durante el día de hoy introduciendo el código UNIDO…
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Wichtige Erkenntnisse
Ueber diese Analyse
Diese Analyse wurde mit den Datenextraktions- und Analyse-Tools von twtData erstellt. Die Metriken basieren auf oeffentlich verfuegbaren Twitter/X-Daten und bieten Einblicke in die Social-Media-Praesenz, das Engagement und die Zielgruppenmerkmale des Kontos. Fuer umfassendere Analysen oder benutzerdefinierte Berichte kontaktieren Sie uns oder erkunden Sie unsere Datenprodukte.
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