Jeff Dickerson
ESPN NFL Nation Chicago Bears reporter, https://espn.com/, ESPN Radio network host (Dickerson & Hood), ABC 7, Loyola TV analyst, ESPN 1000, proud father.
94.323
Follower
712
Following
31.807
Tweets
108,1
Durchschn. Engagement
2.796
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @DickersonESPN 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:2009-07-30
- Verifizierung:No
- Standort:ÜT: 42.001311,-87.937392
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.200
- Durchschn. Likes/Tweet:73,0
- Durchschn. Retweets/Tweet:35,1
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.200 TweetsHis tweets consistently receive high engagement, indicating a loyal and active audience. The average likes and retweets suggest his content is both informative and shareable.
73,0
Durchschn. Likes/Tweet
35,1
Durchschn. Retweets/Tweet
233.618
Likes gesamt
112.416
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
24
Median Likes
2
Median Retweets
78
75. Perzentil
25.966
Top Tweet
1,15
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
72,4%
Original
3,9%
Antworten
16,6%
Retweets
7,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
29,0%
Mit Links
6,3%
Mit #Tags
29,0%
Mit @Erwaenungen
1,9%
Mit Emojis
129
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.200 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.200 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 9.998 FollowernHis audience primarily consists of NFL fans, especially those interested in the Chicago Bears, and sports media enthusiasts. The content appeals to both casual and dedicated sports fans.
Average
Zielgruppenqualität
24,8%
Verdachtsindex
31,0%
Niedrige Qualität %
32
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
46,5%
Leere Bio
23,2%
<10 Tweets
10,8%
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.
18.958.031
Potenzielle Gesamtreichweite
32
Median Follower-Reichweite
141
75. Perzentil Reichweite
4,4%
>1K Follower
0,7%
>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 3.200 analysiert40.306
Kombiniertes Engagement
9.963
Likes gesamt
30.343
Retweets gesamt
8.061
Durchschn. pro Tweet
RT @AdamSchefter: Detroit is dealing QB Matthew Stafford to the Los Angeles Rams in exchange for two future first-round picks, a third-round pick and QB Jared Goff, per sources. Two former No. 1 overall picks trading places in the first blockbuster NFL trade of 2021.
Matt Nagy said the Bears took precious time out of their days during the week to show clips of Saints DB C.J. Gardner-Johnson in order to reinforce that’s he’s a huge instigator and to warn players not to take the bait. Anthony Miller didn’t get the memo.
The Bears have no business playing on Sunday night in Week 16. Sorry, America.
RT @AdamSchefter: Jimmy Graham to the Bears on a two-year, $16 million deal, including $9 million guaranteed, per source.
Bears WR Allen Robinson (free agent) said repeatedly this morning that everything is on the table in terms of his future but added in regards to the Bears, "I personally feel like we had an opportunity to be able to get something done over the past 365 days."
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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