Virginia Football
The official Twitter page for University of Virginia Football • 2019 ACC Coastal Division Champions • #GoHoos⚔️
101.097
Follower
2.413
Following
26.125
Tweets
117,1
Durchschn. Engagement
754
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @UVAFootball 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:2012-08-13
- Verifizierung:No
- Standort:Charlottesville, VA
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.241
- Durchschn. Likes/Tweet:78,2
- Durchschn. Retweets/Tweet:38,9
- Analysierte Follower:10.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.241 TweetsThe account maintains a high level of engagement with average likes and retweets, indicating strong interaction with its audience.
78,2
Durchschn. Likes/Tweet
38,9
Durchschn. Retweets/Tweet
253.515
Likes gesamt
126.040
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
19
Median Likes
10
Median Retweets
121
75. Perzentil
29.630
Top Tweet
1,16
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
42,5%
Original
10,0%
Antworten
46,2%
Retweets
1,3%
Zitate
0,0%
Threads
0,3%
Mit Medien
94,2%
Mit Links
62,9%
Mit #Tags
67,0%
Mit @Erwaenungen
58,6%
Mit Emojis
114
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.241 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.241 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 consists of UVA football fans and supporters, with a focus on students, alumni, and local community members.
Average
Zielgruppenqualität
20,8%
Verdachtsindex
23,3%
Niedrige Qualität %
73
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
27,1%
Leere Bio
29,5%
<10 Tweets
13,2%
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.
22.987.665
Potenzielle Gesamtreichweite
73
Median Follower-Reichweite
231
75. Perzentil Reichweite
4,7%
>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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Top 5 nach Likes+RTs von 3.241 analysiert49.435
Kombiniertes Engagement
32.461
Likes gesamt
16.974
Retweets gesamt
9.887
Durchschn. pro Tweet
There are no words to describe this tremendous loss to our UVA Football family. Lavel, Devin, D’Sean - you will all be dearly missed and we will never forget the impact you had on our team and community. https://t.co/xdiq9KCU17
RT @jack_hamilton: both devin chandler and lavel davis were my students. devin was in my class in spring 2022, and lavel is in my class this semester. I am so indescribably sad right now but I wanted to share a few memories of them, because they were wonderful people
𝙐𝙑𝘼 𝙎𝙩𝙧𝙤𝙣𝙜🧡💙 #GoHoos⚔️ https://t.co/Ujhvmtqc4n
𝙒𝘼𝙃𝙊𝙊𝙒𝘼🔶⚔️🔷 We got our guy! Welcome to Charlottesville, Coach Tony Elliott! A proven champion ✅ An offensive mastermind ✅ A developer of NFL talent ✅ 🔶⚔️🔷#GoHoos https://t.co/yi82ISlDZj
RT @aadelsonESPN: In my last interview with Lavel Davis Jr., I asked why he was a part of the Groundskeepers at UVA, a group pushing for social change. His words, read now, bring tears to my eyes. https://t.co/sEPtcpz79P
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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