Squawka
More than the score. The stats behind the stories. Follow @Squawka_Live for matchday football coverage. Follow @SquawkaBet for tips. Opta data.
1.255.300
Follower
956
Following
232.487
Tweets
780,7
Durchschn. Engagement
7.944
Gelistet
Yes
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Squawka 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: Mega-Influencer (1M+)
- Kontoalter:2011-10-05
- Verifizierung:Yes
- Standort:👇 Enter the Comparison Matrix
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.240
- Durchschn. Likes/Tweet:649,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:131,2
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.240 TweetsSquawka's tweets receive high engagement, with an average of 14,597 likes and 2,450 retweets per post. This indicates strong interest in the content and its relevance to followers.
649,5
Durchschn. Likes/Tweet
131,2
Durchschn. Retweets/Tweet
2.104.324
Likes gesamt
425.044
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
220
Median Likes
42
Median Retweets
753
75. Perzentil
81.687
Top Tweet
0,62
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
53,3%
Original
19,5%
Antworten
22,6%
Retweets
4,6%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
60,5%
Mit Links
15,7%
Mit #Tags
33,1%
Mit @Erwaenungen
48,1%
Mit Emojis
160
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.240 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.240 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 primary audience includes football enthusiasts, analysts, and fans looking for in-depth stats and match insights. It also targets users interested in betting and live match updates.
Average
Zielgruppenqualität
26,5%
Verdachtsindex
33,1%
Niedrige Qualität %
25
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
45,6%
Leere Bio
30,9%
<10 Tweets
8,3%
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.
41.559.666
Potenzielle Gesamtreichweite
25
Median Follower-Reichweite
122
75. Perzentil Reichweite
4,6%
>1K Follower
0,5%
>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 3.240 analysiert162.188
Kombiniertes Engagement
68.483
Likes gesamt
93.705
Retweets gesamt
32.438
Durchschn. pro Tweet
RT @GarethBale11: https://t.co/QF7AogJXHE
No player in the 92-year history of the World Cup has scored more goals in the Final than Kylian Mbappé (3). He turns 24 years old on Tuesday. 🤷♂️ #FIFAWorldCup https://t.co/G4JR4SCmlt
The Netherlands last 21 games: 𝗼𝘂𝗶𝘀 𝘃𝗮𝗻 𝗚𝗮𝗮 DWWWWDWWDWWDWWWWDWWD 𝗥𝗼𝗻𝗮𝗹𝗱 𝗞𝗼𝗲𝗺𝗮𝗻 L The unbeaten streak is over. https://t.co/SnWmsIufrT
Mykhailo Mudryk's full Premier League debut by numbers: 45 minutes 0 shots 0 fouls won 0 chances created 0 take-ons completed 0 passes into opp. box Replaced at half-time... https://t.co/97I5YG25zW
At Anfield since 2017/18, Mohamed Salah has received more yellow cards for taking his shirt off celebrating against Man Utd (2) than Man Utd have scored goals against Liverpool (1). 🙃 https://t.co/6STtafOQAh
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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