kanon_ancafe
カノン(アンティック-珈琲店-/アンカフェ/AN CAFE) ※コーヒーは提供してません。バンドマンです。 ベース持ってる。
51.473
Follower
46.329
Following
11.886
Tweets
179,2
Durchschn. Engagement
690
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @studioblue3 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:2010-02-15
- Verifizierung:No
- Standort:千葉県銚子市
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.191
- Durchschn. Likes/Tweet:105,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:73,5
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.191 TweetsTheir tweets receive a moderate amount of likes and retweets, indicating a loyal and interactive fan base.
105,6
Durchschn. Likes/Tweet
73,5
Durchschn. Retweets/Tweet
337.041
Likes gesamt
234.636
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
86
Median Likes
17
Median Retweets
149
75. Perzentil
126.028
Top Tweet
3,48
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
69,5%
Original
6,4%
Antworten
17,1%
Retweets
7,0%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
57,3%
Mit Links
8,7%
Mit #Tags
23,6%
Mit @Erwaenungen
15,1%
Mit Emojis
79
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.191 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.191 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 FollowernTheir audience appears to be fans of music, particularly those interested in live performances and band culture.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
31
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
14.798.263
Potenzielle Gesamtreichweite
31
Median Follower-Reichweite
154
75. Perzentil Reichweite
6,5%
>1K Follower
1,4%
>10K Follower
0,5%
>50K Follower
0,3%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.191 analysiert136.115
Kombiniertes Engagement
5.203
Likes gesamt
130.912
Retweets gesamt
27.223
Durchschn. pro Tweet
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グランドフィナーレ本当にありがとうございました！凄いたくさんの手紙やメッセージもありがとう！ 思い出や頂いた言葉達を糧にこれからも一歩ずつノソノソ歩いて行きます。 この世界は青い空で繋がって皆んなは生きている。 ニャッピー！o(≧∀≦)o https://t.co/0e6BmufpHJ
バンやろ！フェス観てきました。企画コーナーもライブも各バンド特色出てて楽しヵッタです。この後20:30〜ニコ生もあるってんで、終演後は皆さんドタバタしてたにも関わらず、蒼井翔太くんと無事ハイタッチ挨拶できました♡お忙しい中ありがとうございました。 #バンドやろうぜ #フェアエプ
またいつか生きてお会いしましょう。 ありがとうございました。ちゃんちゃん。 https://t.co/yiAzGtVgm1
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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