Spotrac
Michael Ginnitti, Co-Founder/Editor Spotrac, your source for NFL, NBA, MLB, NHL, MLS, EPL, WNBA team & player contracts, payrolls, salary cap breakdowns, etc..
114.540
Follower
645
Following
24.416
Tweets
155,2
Durchschn. Engagement
1.732
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @spotrac 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:2009-06-17
- Verifizierung:No
- Standort:NY, USA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.220
- Durchschn. Likes/Tweet:132,6
- Durchschn. Retweets/Tweet:22,6
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.220 TweetsThe account consistently receives a high number of likes and retweets, indicating strong audience interaction. The engagement rate suggests that the content is both informative and timely.
132,6
Durchschn. Likes/Tweet
22,6
Durchschn. Retweets/Tweet
426.849
Likes gesamt
72.784
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
28
Median Likes
6
Median Retweets
81
75. Perzentil
65.085
Top Tweet
1,35
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
66,3%
Original
21,9%
Antworten
3,2%
Retweets
8,7%
Zitate
0,0%
Threads
0,0%
Mit Medien
55,5%
Mit Links
58,6%
Mit #Tags
20,9%
Mit @Erwaenungen
2,0%
Mit Emojis
188
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.220 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.220 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 FollowernThe primary audience includes sports analysts, fans, and professionals interested in player contracts and team finances. The content is likely appealing to those who follow sports leagues closely and want detailed financial information.
Good
Zielgruppenqualität
19,1%
Verdachtsindex
24,8%
Niedrige Qualität %
79
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
40,3%
Leere Bio
13,8%
<10 Tweets
11,4%
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.
22.604.989
Potenzielle Gesamtreichweite
79
Median Follower-Reichweite
262
75. Perzentil Reichweite
7,4%
>1K Follower
1,2%
>10K Follower
0,3%
>50K Follower
0,2%
>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.
Follower-Daten kaufen
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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 3.220 analysiert167.520
Kombiniertes Engagement
150.779
Likes gesamt
16.741
Retweets gesamt
33.504
Durchschn. pro Tweet
Antonio Brown needed: 8 more catches to unlock a $333,333 bonus. He also needed 55 receiving yards to unlock another $333,333 bonus. He also needed just 1 receiving TD to unlock another $333,333 bonus. This was a costly outburst.
In 22 seasons, Tom Brady lost 73 regular season games. In the last 7 seasons, the #Jets have lost 76 games.
John Wall (games played) 19-20: $38.2M (0) 20-21: $41.2M (40) 21-22: $44.3M (0) 22-23: $47.3M (?)
FWIW: $15M of Tom Brady’s $20M signing bonus from last March is set to be paid out February 4th, 2022. Seems like something a guy or gal would want to have process before making any life changing career decisions official.
Sean McDermott was never going to let the NFL attempt to put business over his family tonight. #confirmed
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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