Steve Parrish
Ex GP rider, Author, TV Commentator, host, after dinner speaker, columnist, expert witness, motorcycling accidents expert https://t.co/4ixSr0YXnb
73.108
Follower
1.147
Following
37.527
Tweets
60,3
Durchschn. Engagement
567
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @Stavros6 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:2011-04-22
- Verifizierung:No
- Standort:Everywhere
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.233
- Durchschn. Likes/Tweet:19,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:40,8
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.233 TweetsHis tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement is consistent with his role as a respected voice in the motorsports community.
19,4
Durchschn. Likes/Tweet
40,8
Durchschn. Retweets/Tweet
62.842
Likes gesamt
131.983
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
2
Median Retweets
16
75. Perzentil
54.069
Top Tweet
0,82
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
6,9%
Original
5,8%
Antworten
58,3%
Retweets
29,0%
Zitate
0,0%
Threads
1,2%
Mit Medien
81,9%
Mit Links
22,0%
Mit #Tags
71,4%
Mit @Erwaenungen
60,9%
Mit Emojis
122
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.233 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.233 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 FollowernHis audience includes motorsport enthusiasts, fans of legendary riders, and those interested in motorcycle racing history. The content appeals to both casual viewers and dedicated fans of the sport.
Average
Zielgruppenqualität
26,9%
Verdachtsindex
35,4%
Niedrige Qualität %
24
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
49,6%
Leere Bio
31,7%
<10 Tweets
10,5%
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.
6.104.141
Potenzielle Gesamtreichweite
24
Median Follower-Reichweite
117
75. Perzentil Reichweite
4,8%
>1K Follower
0,6%
>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 3.233 analysiert96.618
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
96.618
Retweets gesamt
19.324
Durchschn. pro Tweet
RT @davidmackau: this remains an all-time story about the queen https://t.co/hI2yNUac0H
RT @EcoSenseNow: Watch as Sky News Australia rips a new one for Greta. This would never happen in Canada, USA, or Europe. Three Cheers! https://t.co/OqWqMQaYg0
RT @davidschneider: I’m a bit confused. Why do we need to put up National Insurance to pay for the NHS when it was promised an extra £350m a week? Surely Vote Leave weren’t lying?
RT @carolvorders: Michelle Mone… Today While nurses strike for the first time in their history @DailyMirror reports Mone and her husband flew in the private jet bought after PPE Medpro contracts, to the Alps for a holiday to stay in £6,000 a night hotel Words fail me. You? http
RT @DeborahMeaden: As we all said....haven't been wrong on any of my predictions on Brexit...not because I am a clever clogs...but because it was blinkin obvious... https://t.co/4nxg66whru
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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