Fernanda Tapia
Fernanda Tapia: DISRUPTORA. TRANSGRESORA. Locutora y conductora sui generis. Si, soy yo. La de las ( o Y o )
625.286
Follower
3.156
Following
171.892
Tweets
1.191,4
Durchschn. Engagement
2.539
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @TapiaFernanda 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:2010-03-17
- Verifizierung:No
- Standort:México
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.243
- Durchschn. Likes/Tweet:33,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:1.158,2
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.243 TweetsHer tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The use of emojis and personal anecdotes helps to boost engagement and create a sense of community.
33,2
Durchschn. Likes/Tweet
1.158,2
Durchschn. Retweets/Tweet
107.722
Likes gesamt
3.755.901
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
6
Median Retweets
299
75. Perzentil
155.164
Top Tweet
1,91
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
40,4%
Original
1,4%
Antworten
56,8%
Retweets
1,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
70,7%
Mit Links
23,7%
Mit #Tags
69,0%
Mit @Erwaenungen
20,0%
Mit Emojis
118
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.243 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.243 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 FollowernHer audience is primarily composed of young adults and teenagers in Mexico who appreciate her authenticity and relatability. They are drawn to her candid and often humorous take on life and current events.
Average
Zielgruppenqualität
29,7%
Verdachtsindex
37,4%
Niedrige Qualität %
15
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
50,3%
Leere Bio
34,1%
<10 Tweets
10,9%
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.
28.221.608
Potenzielle Gesamtreichweite
15
Median Follower-Reichweite
90
75. Perzentil Reichweite
4,9%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.243 analysiert470.239
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
470.239
Retweets gesamt
94.048
Durchschn. pro Tweet
RT @StephenKing: Hey, kids! It's your old buddy Steve King telling you that if they ban a book in your school, haul your ass to the nearest…
RT @ShouldHaveCat: https://t.co/SqN49GP1IT
RT @ShouldHaveCat: https://t.co/4XNgh4LaNA
RT @_B___S: Mama cat wants her kitten to be friends with human baby. https://t.co/WlWe2ORA1u
RT @cat_auras: https://t.co/C06I8OB5uP
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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