Peter Burns
ESPN SEC Network Studio Anchor. ESPN Radio/Sirius XM Host. Cajun Texan. Worst Bunker Player in history of College Golf. ig: @PeterBurnsESPN
120.398
Follower
2.579
Following
34.907
Tweets
229,2
Durchschn. Engagement
1.259
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @PeterBurnsESPN 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:2009-02-25
- Verifizierung:No
- Standort:Nicht angegeben
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.247
- Durchschn. Likes/Tweet:201,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:27,5
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.247 TweetsHis tweets consistently receive high likes and retweets, indicating strong audience interaction. The blend of humor and sports commentary keeps his audience engaged and responsive.
201,8
Durchschn. Likes/Tweet
27,5
Durchschn. Retweets/Tweet
655.175
Likes gesamt
89.183
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
23
Median Likes
1
Median Retweets
115
75. Perzentil
32.455
Top Tweet
1,9
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Commentator
Adds perspective to others content
30,7%
Original
41,9%
Antworten
6,2%
Retweets
21,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
47,5%
Mit Links
14,4%
Mit #Tags
65,7%
Mit @Erwaenungen
6,7%
Mit Emojis
127
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.247 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.247 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 followers are primarily sports enthusiasts, especially those interested in college football and basketball. They appreciate his humor and unique perspective on sports events and controversies.
Average
Zielgruppenqualität
26,1%
Verdachtsindex
34,5%
Niedrige Qualität %
40
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
48,8%
Leere Bio
28,8%
<10 Tweets
12,0%
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.
19.828.453
Potenzielle Gesamtreichweite
40
Median Follower-Reichweite
159
75. Perzentil Reichweite
4,8%
>1K Follower
0,9%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.247 analysiert93.897
Kombiniertes Engagement
70.482
Likes gesamt
23.415
Retweets gesamt
18.779
Durchschn. pro Tweet
This is Kansas’ 4th National Championship, just 1 shy of the amount of Level 1 Violations they are currently being accused of by the NCAA.
The @SEC played..... The Big 12 Champion The Big 12 Runnerup The Big 10 Runnerup The ACC Champion 4-0 & outscoring them 204-48. When they go to a 12 team playoff it's just a matter of time before it's 3 or 4 SEC teams in the Final 4. Not all CFB conferences are created e
Lot of people BIG mad on Angel Reese hitting Caitlin Clark with the "can't see me" move. Didn't see that same energy when Clark did it vs Louisville. https://t.co/jtd9WJsNp3
RT @SportsCenter: There will never be another one quite like Mike Leach. A true college football original. https://t.co/ZnpJwMXT2q
TCU finding out real quick they aren't playing a Big 10 team.
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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