W3C (@[email protected])
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195.777
Follower
13.553
Tweets
24,6
Durchschn. Engagement
6.019
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @w3c 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:2009-04-27
- Verifizierung:No
- Standort:world-wide
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.245
- Durchschn. Likes/Tweet:14,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:10,3
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.245 TweetsThe average engagement per tweet is around 1,544 likes and 724 retweets, indicating a moderate level of interaction. Verified accounts make up 1.1% of the followers.
14,3
Durchschn. Likes/Tweet
10,3
Durchschn. Retweets/Tweet
46.260
Likes gesamt
33.584
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
6
Median Likes
4
Median Retweets
19
75. Perzentil
15.733
Top Tweet
0,13
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
75,9%
Original
7,4%
Antworten
15,2%
Retweets
1,5%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
84,1%
Mit Links
21,3%
Mit #Tags
37,5%
Mit @Erwaenungen
32,1%
Mit Emojis
170
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.245 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.245 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 FollowernThe audience is likely interested in web history, technology, and standards. They may include developers, educators, and web enthusiasts.
Average
Zielgruppenqualität
22,5%
Verdachtsindex
21,2%
Niedrige Qualität %
53
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
28,6%
Leere Bio
21,7%
<10 Tweets
17,4%
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.
42.252.456
Potenzielle Gesamtreichweite
53
Median Follower-Reichweite
247
75. Perzentil Reichweite
8,4%
>1K Follower
1,0%
>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 3.245 analysiert21.135
Kombiniertes Engagement
13.555
Likes gesamt
7.580
Retweets gesamt
4.227
Durchschn. pro Tweet
Did you know? # of Web Servers 1991: 1 1992: 10 1993: 50 1994: 623 1995: 10,022 1996: 100,000 1997: 603,367 1998: ~1.6 million 1999: ~3.7 million 2000: ~9.5 million 2001: ~26 million 2002: ~36 million 2003: ~35 million 2004: more than ~46 million 2019: more than 1,717,077,725
On the anniversary of the Web, a reminder: @timberners_lee invented the Web and @vgcerf invented the Internet #Web30 #ForTheWeb https://t.co/vjqbcSDl8u
27 years ago today: @CERN released the source code for the World Wide Web, developed by @timberners_lee, freely available to all. Thank you CERN and thank you Tim. https://t.co/mnELrmqzZB https://t.co/OOnjSndoU1
RT @webfoundation: 30 years on, what's next for the web? Read @timberners_lee’s letter on where we stand as a web community. It is up to us…
RT @diana_ashktorab: I made an incredible #CSS animation🐘 I hope you enjoy😃 I couldn't explain too much because of twitter limit, so if y…
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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