UConn Football
Official Twitter page of Connecticut Football
69.645
Follower
1.201
Following
14.358
Tweets
126,9
Durchschn. Engagement
570
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @UConnFootball 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:2009-06-10
- Verifizierung:No
- Standort:Storrs, CT
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.242
- Durchschn. Likes/Tweet:93,9
- Durchschn. Retweets/Tweet:33,0
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.242 TweetsThe account maintains a high level of engagement through regular updates and interactive content. It leverages trending topics and hashtags to boost visibility and fan participation.
93,9
Durchschn. Likes/Tweet
33,0
Durchschn. Retweets/Tweet
304.390
Likes gesamt
106.905
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
58
Median Likes
13
Median Retweets
146
75. Perzentil
18.995
Top Tweet
1,82
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
4,0%
Antworten
27,5%
Retweets
2,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,2%
Mit Medien
93,4%
Mit Links
69,3%
Mit #Tags
54,6%
Mit @Erwaenungen
34,9%
Mit Emojis
119
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.242 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.242 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 primary audience is UConn football fans, particularly those who identify with the #UConnNation community. The content is tailored to engage supporters and highlight team milestones.
Good
Zielgruppenqualität
15,4%
Verdachtsindex
15,0%
Niedrige Qualität %
102
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
15,3%
Leere Bio
25,2%
<10 Tweets
11,9%
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.
18.161.816
Potenzielle Gesamtreichweite
102
Median Follower-Reichweite
232
75. Perzentil Reichweite
3,4%
>1K Follower
0,4%
>10K Follower
0,1%
>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 3.242 analysiert43.496
Kombiniertes Engagement
17.368
Likes gesamt
26.128
Retweets gesamt
8.699
Durchschn. pro Tweet
RT @danorlovsky7: IVE NEVER BEEN HAPPIER FFFFREEEEEDDDOOOMMMM
Tough end to the season, but we have a lot to be proud of. Thanks to all of our fans in #UConnNation for following along on our historic run. Congrats to @BarstoolBigCat and Coach Duggs on a hard-fought victory in the @Fiesta_Bowl. We'll get ya next time. #BleedBlue https://t.c
You asked… we delivered! #NewThreads #TheReload https://t.co/sDJ11uEQOt
RT @UConnMBB: 2023 NATIONAL CHAMPIONS ‼️ #HU5KIES https://t.co/UV26Jq7Wx0
UCONN HUSKIES FOOTBALL IS BOWL ELIGIBLE ‼️ Taking down 19th ranked Liberty, we are now bowl eligible for the first time since 2015! #HuskyRevolution https://t.co/QOmTEDmW1h
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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