Vladimir Alves 🗣️
Apresentador e Crítico de TV. Colunista do “A Tarde É Sua”. Passou pelo DCI, Shopping News, Rede Gospel, Rede Brasil, TV Gazeta e Record TV 📬[email protected]
119.341
Follower
2.090
Following
59.211
Tweets
102,3
Durchschn. Engagement
97
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @VladimirAlves 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:2008-04-17
- Verifizierung:No
- Standort:São Paulo
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.217
- Durchschn. Likes/Tweet:88,5
- Durchschn. Retweets/Tweet:13,8
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.217 TweetsHis tweets typically receive an average of 6,904 likes and 738 retweets, indicating a highly engaged audience. Verified accounts make up only 0.3% of his followers.
88,5
Durchschn. Likes/Tweet
13,8
Durchschn. Retweets/Tweet
284.853
Likes gesamt
44.333
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
15
Median Likes
0
Median Retweets
44
75. Perzentil
27.902
Top Tweet
0,86
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Broadcaster
Primarily shares original content
78,0%
Original
21,0%
Antworten
0,8%
Retweets
0,2%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
44,6%
Mit Links
34,5%
Mit #Tags
26,0%
Mit @Erwaenungen
8,8%
Mit Emojis
83
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.217 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.217 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 is primarily interested in TV criticism and entertainment news. They engage with his content through likes, retweets, and replies.
Average
Zielgruppenqualität
31,0%
Verdachtsindex
40,5%
Niedrige Qualität %
11
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
58,3%
Leere Bio
33,5%
<10 Tweets
11,2%
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.
10.035.386
Potenzielle Gesamtreichweite
11
Median Follower-Reichweite
91
75. Perzentil Reichweite
5,6%
>1K Follower
0,6%
>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 3.217 analysiert73.300
Kombiniertes Engagement
41.979
Likes gesamt
31.321
Retweets gesamt
14.660
Durchschn. pro Tweet
RT @neymarjr: Sonhar, almejar e colocar seu objetivo como prioridade não é menosprezo ao seus rivais e sim uma meta pra você ir em busca. Amanhã começa 🔥 Vamo que vamo 🇧🇷 https://t.co/ekY2m4U5c9
Shay blefa e finge que vai dar cabeçada; Tiago revida com a garrafa (já tinha cuspido); Shay se defende com o cotovelo e o Neydrasto se joga para simular que levou cotovelada #EliminaçãoAFazenda #AFazenda Expulsão
@siteptbr Quando ele fizer, posta o depois
Shay foi expulso injustamente #AFazenda
@vaidesmaiar Qual o indereco?
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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