SPRM
2019/TWT/BKS/01 Suruhanjaya Pencegahan Rasuah Malaysia (SPRM) mula beroperasi pada 1 Januari 2009 bagi menggantikan Badan Pencegah Rasuah (BPR) Malaysia.
172.398
Follower
90
Following
18.596
Tweets
421,7
Durchschn. Engagement
206
Gelistet
Yes
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @SPRMMalaysia 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:2011-01-31
- Verifizierung:Yes
- Standort:ÜT: 2.1577362,102.3472568
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.201
- Durchschn. Likes/Tweet:26,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:395,5
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.201 TweetsThe account has a high average engagement rate with likes and retweets, indicating strong public interest in its messages. The content is well-received and often shared across platforms.
26,2
Durchschn. Likes/Tweet
395,5
Durchschn. Retweets/Tweet
83.965
Likes gesamt
1.265.907
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
4
Median Likes
4
Median Retweets
30
75. Perzentil
48.369
Top Tweet
2,45
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
60,4%
Original
4,1%
Antworten
35,0%
Retweets
0,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,7%
Mit Medien
75,3%
Mit Links
37,7%
Mit #Tags
41,9%
Mit @Erwaenungen
1,3%
Mit Emojis
125
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.201 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.201 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 FollowernThe audience is likely Malaysian citizens and international observers interested in anti-corruption efforts. They are engaged with content that emphasizes justice and public integrity.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,8%
Verdachtsindex
49,8%
Niedrige Qualität %
2
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
51,7%
Leere Bio
62,0%
<10 Tweets
1,5%
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.
3.954.585
Potenzielle Gesamtreichweite
2
Median Follower-Reichweite
11
75. Perzentil Reichweite
0,6%
>1K Follower
0,1%
>10K Follower
0,0%
>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 3.201 analysiert168.678
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
168.678
Retweets gesamt
33.736
Durchschn. pro Tweet
RT @KKMPutrajaya: Perintah Kawalan Pergerakan (PKP) dilanjut lagi dua minggu bermula 15 April - 28 April 2020. - YAB PM Tan Sri @MuhyiddinY…
RT @KKMPutrajaya: Please wear a face mask 😷 in crowded places to protect your loved ones.
RT @KKMPutrajaya: Ada tanda-tanda awal #COVID19 semakin pulih di Malaysia. Bagaimanapun, ia bergantung kepada rakyat Malaysia dalam tempo…
RT @KKMPutrajaya: Terkini #COVID19Malaysia 3 Okt 2020 Kes sembuh=121 Jumlah kes sembuh= 10,216 kes Kes positif= 317 (kes import=0, kes temp…
RT @KKMPutrajaya: #COVID19 🇲🇾 Terkini 20 April. Kes baharu paling rendah iaitu 3⃣6⃣ kes. Kematian baharu 0⃣ kes https://t.co/I9XZIuNsUA
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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