Yale SOM
“We believe the most impactful leaders always weigh both sides of the ampersand in our mission—business & society.” —Dean Kerwin K. Charles
55.363
Follower
381
Following
18.874
Tweets
6,7
Durchschn. Engagement
913
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @YaleSOM 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:2009-01-08
- Verifizierung:No
- Standort:New Haven, CT
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.249
- Durchschn. Likes/Tweet:2,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:4,4
- Analysierte Follower:9.996
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsThe account maintains moderate engagement with an average of 138 likes and 34 retweets per tweet. It shares a mix of educational content and faculty insights, which likely contribute to its engagement levels.
2,3
Durchschn. Likes/Tweet
4,4
Durchschn. Retweets/Tweet
7.494
Likes gesamt
14.251
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
2
Median Retweets
6
75. Perzentil
2.811
Top Tweet
0,12
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
36,0%
Original
4,2%
Antworten
57,4%
Retweets
2,4%
Zitate
0,0%
Threads
1,8%
Mit Medien
97,1%
Mit Links
46,2%
Mit #Tags
80,6%
Mit @Erwaenungen
5,6%
Mit Emojis
233
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.249 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.249 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 9.996 FollowernThe primary audience includes students, faculty, and professionals interested in business and leadership. It also targets individuals seeking knowledge on antitrust, economics, and corporate leadership.
Below Average
Zielgruppenqualität
37,5%
Verdachtsindex
100,0%
Niedrige Qualität %
67
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
100,0%
Leere Bio
100,0%
<10 Tweets
0,0%
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.
28.059.759
Potenzielle Gesamtreichweite
67
Median Follower-Reichweite
282
75. Perzentil Reichweite
10,0%
>1K Follower
1,8%
>10K Follower
0,5%
>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
Exportieren Sie die vollständige Follower-Liste mit Profildetails, Bios, Standorten und Follower-Zahlen als CSV.
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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 3.249 analysiert4.082
Kombiniertes Engagement
796
Likes gesamt
3.286
Retweets gesamt
816
Durchschn. pro Tweet
RT @Jabaluck: With dozens of researchers at Yale, Stanford, Berkeley and IPA and several other organizations, we ran a cluster randomized trial involving almost 350,000 people and 600 villages in Bangladesh to assess the impact of community masking on COVID.
“We need students to look at economics and say, ‘Oh, actually this isn’t just about getting a job at an investment bank. This is a tool kit that’s helpful for making all kinds of change in the world.’” — Prof. @judy_chevalier Read the profile: https://t.co/SFHBHONSso https://t.
RT @JeffSonnenfeld: "Some Western businesses refuse to quit a country whose soldiers are apparently executing Ukrainian civilians. If the companies won’t boycott Russia, boycott the companies." - with Steven Tian in today's @nytopinion @YaleSOM @nytimes https://t.co/32aHo7q0JR
Want to learn about antitrust, but don't know where to start? In a series of engaging animated videos, Prof. @ProfFionasm and other SOM scholars explain key economic concepts used in #antitrust law and competition enforcement. Watch them here: https://t.co/yVk9IRBpbk
Prof. @JeffSonnenfeld on whether Elon Musk's eccentricities are undermining his leadership of Twitter, Tesla, and SpaceX. Read more in #Yaleinsights: https://t.co/LYGPdPJJaG
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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