ソフト９９コーポレーション【公式】
カーケア用品のソフト99コーポレーションです。カーケアに関する情報を中心にお届けしています。DMには対応していません。「クルマを愛するすべての人へ」スペシャルムービー公開中。https://www.youtube.com/playlist?list=PLwZG8H08pU1BkN-r5PpLTevvujOev7h-9&si=U
74.705
Follower
5.144
Following
43.632
Tweets
94,5
Durchschn. Engagement
324
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @SOFT99_PR 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:2010-03-02
- Verifizierung:No
- Standort:大阪市中央区
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.244
- Durchschn. Likes/Tweet:24,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:70,2
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.244 Tweets平均每次推文获得约1000次点赞和250次转发，显示出一定的用户互动水平。
24,2
Durchschn. Likes/Tweet
70,2
Durchschn. Retweets/Tweet
78.639
Likes gesamt
227.812
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
1
Median Retweets
51
75. Perzentil
31.418
Top Tweet
1,26
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Conversationalist
Highly engaged in discussions
27,4%
Original
55,9%
Antworten
13,4%
Retweets
3,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
49,5%
Mit Links
9,0%
Mit #Tags
61,1%
Mit @Erwaenungen
22,4%
Mit Emojis
97
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.244 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.244 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 Followern目标受众为汽车爱好者和车主，尤其是关注车辆清洁与保养的群体。
Average
Zielgruppenqualität
26,4%
Verdachtsindex
15,7%
Niedrige Qualität %
96
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
28,4%
Leere Bio
4,3%
<10 Tweets
45,4%
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.
7.952.693
Potenzielle Gesamtreichweite
96
Median Follower-Reichweite
371
75. Perzentil Reichweite
12,9%
>1K Follower
1,1%
>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 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 3.244 analysiert78.083
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
78.083
Retweets gesamt
15.617
Durchschn. pro Tweet
RT @kao_attackjp: 布団や毛布など大物を少し早く乾かす知恵として三角干しという手法があります。通気が良くなり、水滴も角になった部分に集まるので普通に干すより乾きやすくなります。これからもっと涼しくなり洗濯物も渇きにくくなると思うので、もし覚えていたらお試しください https://t.co/sX86D9eZR0
RT @wni_jp: ＜関東甲信、東海、九州南部が梅雨明け＞ 今日6月27日(月)、気象台から関東甲信地方、東海地方、九州南部地方の梅雨明けが発表されました。各地とも平年より早い梅雨明けで、梅雨の期間は史上最短を更新しています。 今年は猛暑や水不足等が心配な夏となりそうです。 https://t.co/SwcaFbz3qs https://t.co/M1LrhEmcwv
RT @wni_jp: 【梅雨入り発表】 今日5月29日(月)11時、気象台より九州北部地方・四国地方・中国地方・近畿地方・東海地方が梅雨入りしたとみられると発表がありました。 各地とも平年より一週間ほど早く、昨年と比べると二週間前後早い梅雨入りの発表です。 https://t.co/YCGDap8kfj https://t.co/yEhciJTvmp
RT @oscaaclove: Twitterのアイコンに突如現れた犬は、かぼすちゃんという名前の”Doge”というネットミームで世界的に有名になった柴犬です。殺処分される寸前だったところを引き取られた保護犬だそうです。昨年12月末は重病で危篤状態でしたが、無事回復しました。よかったです。 https://t.co/8F5HTi8Xki
RT @UN_NERV: 【梅雨の時期に関する関東甲信地方気象情報】 関東甲信地方は梅雨入りしたと見られます。
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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