Michael McCann
Legal Expert @Sportico. Professor of Law and SELI Director @UNHLaw. Visiting Professor of Law @Harvard_Law. Writer @SInow 2007-20. @Ed_Obannon Author. Attorney.
71.618
Follower
628
Following
43.347
Tweets
68,0
Durchschn. Engagement
1.528
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @McCannSportsLaw 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:2010-03-08
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.236
- Durchschn. Likes/Tweet:9,4
- Durchschn. Retweets/Tweet:58,6
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.236 TweetsThe account maintains a consistent level of engagement with average likes and retweets, indicating a dedicated but not highly interactive audience.
9,4
Durchschn. Likes/Tweet
58,6
Durchschn. Retweets/Tweet
30.427
Likes gesamt
189.687
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
1
Median Likes
1
Median Retweets
14
75. Perzentil
49.429
Top Tweet
0,95
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
20,6%
Original
40,8%
Antworten
24,2%
Retweets
14,4%
Zitate
0,0%
Threads
0,5%
Mit Medien
53,5%
Mit Links
5,5%
Mit #Tags
71,9%
Mit @Erwaenungen
3,7%
Mit Emojis
216
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.236 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.236 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 FollowernThe audience includes legal professionals, sports enthusiasts, and students interested in sports law and policy.
Good
Zielgruppenqualität
19,5%
Verdachtsindex
20,1%
Niedrige Qualität %
146
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
31,3%
Leere Bio
13,4%
<10 Tweets
22,4%
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.
46.910.827
Potenzielle Gesamtreichweite
146
Median Follower-Reichweite
490
75. Perzentil Reichweite
14,8%
>1K Follower
3,0%
>10K Follower
0,7%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.236 analysiert114.442
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
114.442
Retweets gesamt
22.888
Durchschn. pro Tweet
RT @1kalwaysopen_: First off congratulations. Y’all deserve it .This is lame. You was on the way out the league before mahomes resurrected your career on your 1 year deal Tik-Tok boy . He admitted that he grabbed you but don’t act like your like that or ever was. But congratulati
RT @FOX19Joe: I’m told Damar Hamlin has a pulse, but is not breathing on his own. He is being transported to UC. Needed AED and CPR on the field.
RT @billybinion: Thread: The Supreme Court is hearing a big case tomorrow. It should unite everyone: left, right & center. And the national press has almost totally ignored it. It centers on an elderly woman who fell behind on her taxes. So the county took her home, sold it,
RT @Kelseyplum10: Prolly cause he wasn’t invited to the wedding lol https://t.co/K3i7oW5oe4
RT @JimMWeber: The @Popeyes meme kid @CollinDieunerst is now a freshman offensive lineman at Division II Lake Erie College and if this guy doesn't have an NIL deal by tomorrow, the Louisiana kitchen needs to clean house on upper management. https://t.co/JTQs9JhhPk
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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