David Borges
UConn men's basketball beat writer for CT Insider https://www.ctinsider.com/, Hearst CT Media. Author of Rebound!, 2019 NSMA Connecticut Sportswriter of the Year.
13.368
Follower
675
Following
37.663
Tweets
76,0
Durchschn. Engagement
308
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @DaveBorges 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:2010-12-16
- Verifizierung:No
- Standort:Southington, CT
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:500
- Durchschn. Likes/Tweet:71,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:4,5
- Analysierte Follower:12.022
Engagement-Analyse
Basierend auf 500 TweetsHis tweets typically receive a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The consistent engagement suggests a loyal and interested following.
71,4
Durchschn. Likes/Tweet
4,5
Durchschn. Retweets/Tweet
35.720
Likes gesamt
2.271
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
26
Median Likes
2
Median Retweets
81
75. Perzentil
1.294
Top Tweet
5,68
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Long Tail
Engagement-Muster
Mix of hits and regular posts
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
68,8%
Original
8,2%
Antworten
13,6%
Retweets
9,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
35,8%
Mit Links
1,2%
Mit #Tags
23,0%
Mit @Erwaenungen
1,4%
Mit Emojis
92
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 500 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 500 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 12.022 FollowernHis audience primarily consists of basketball fans, especially those interested in UConn and college basketball. He also attracts followers from the sports journalism and media sectors.
Good
Zielgruppenqualität
19,6%
Verdachtsindex
24,3%
Niedrige Qualität %
94
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
38,1%
Leere Bio
16,6%
<10 Tweets
15,2%
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.
36.370.438
Potenzielle Gesamtreichweite
94
Median Follower-Reichweite
294
75. Perzentil Reichweite
9,3%
>1K Follower
1,6%
>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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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 500 analysiert5.055
Kombiniertes Engagement
4.727
Likes gesamt
328
Retweets gesamt
1.011
Durchschn. pro Tweet
Five national titles in 24 years. Think of the excellent, basketball-oriented programs that haven't even been to a Final Four in that span. Truly incredible.
Run it back next year, Andre Jackson Jr.? “If Coach Hurley wants me back, I’ll be back!”
Alex Karaban: “Hell yeah. I'm talking to D.C., maybe we can pull off some Breanna Stewart 4-for-4 (national titles). That's gonna be damn near impossible, but you've got to dream big in this program." https://t.co/oPus1I9qdO
Alex Karaban: "When Creighton wins tomorrow and makes it to the Final Four ... Big East is the best conference in the nation. I'm telling you right now, there's nothing else like it."
Sanogo really is a terrific young man. Even bends down to the shorter reporters' level to make things easier. Seriously, how often do you see a reporter having to raise his/her arm up with the mic just to talk with a much taller player. Like, almost every time. https://t.co/7BE1E
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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