Thomas Sotto
« Notre métier n'est pas de faire plaisir, non plus de faire du tort, il est de porter la plume dans la plaie » Albert Londres
425.355
Follower
1.281
Following
10.196
Tweets
339,3
Durchschn. Engagement
733
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @ThomasSotto 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:2010-03-09
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.196
- Durchschn. Likes/Tweet:122,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:216,5
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.196 TweetsHis tweets consistently receive high engagement, with an average of 7,732 likes and 2,170 retweets per post. The content is designed to provoke thought and discussion, which drives interaction.
122,8
Durchschn. Likes/Tweet
216,5
Durchschn. Retweets/Tweet
392.553
Likes gesamt
691.930
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
17
Median Likes
12
Median Retweets
140
75. Perzentil
96.681
Top Tweet
0,8
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
46,7%
Original
7,0%
Antworten
34,7%
Retweets
11,5%
Zitate
0,0%
Threads
1,3%
Mit Medien
48,8%
Mit Links
51,9%
Mit #Tags
82,5%
Mit @Erwaenungen
50,6%
Mit Emojis
138
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.196 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.196 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 FollowernHis audience is primarily composed of individuals interested in social justice, history, and political discourse. They are likely to be engaged in discussions around ethics, education, and public memory.
Average
Zielgruppenqualität
34,3%
Verdachtsindex
48,5%
Niedrige Qualität %
9
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
59,9%
Leere Bio
47,7%
<10 Tweets
8,7%
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.
49.780.720
Potenzielle Gesamtreichweite
9
Median Follower-Reichweite
74
75. Perzentil Reichweite
5,1%
>1K Follower
0,8%
>10K Follower
0,2%
>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 3.196 analysiert257.952
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
257.952
Retweets gesamt
51.590
Durchschn. pro Tweet
RT @rogerfederer: https://t.co/TzQhBeuwML
RT @neymarjr: 🙏👐 https://t.co/eafd50s4AM
RT @rogerfederer: Apparently I'm the oldest tennis player with a #1️⃣ ranking. Somebody might have mentioned that to me already but I had a…
RT @rogerfederer: Making sure I still remember how to hit trick shots #TennisAtHome https://t.co/DKDKQTaluY
RT @rogerfederer: Made it to 100! 😃 🙌 Thank you for all your support #RF100 https://t.co/o6lWHsXFhf
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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