Anand Singh vs Python Programming — Comparaison de Profils Instagram

Compare Anand Singh and Python Programming Instagram profiles side-by-side. Analyze followers, engagement rates, and account performance.

Cette page fournit une comparaison détaillée sur Instagram entre @pinaki_jatadhari (Anand Singh) et @python.coder_ (Python Programming). Avec 1.2M et 1.2M abonnés respectivement, les deux comptes sont classés comme des profils Instagram de niveau Mega et Mega. Notre analyse couvre des domaines clés incluant les statistiques d'abonnés, les taux d'engagement, la fréquence de publication, la stratégie de hashtags et les scores d'autorité.

@
VS
@

Aperçu du Profil

Leader

🚩Shivoham Shivoham 📿

1.2M

Abonnés

50%

37

Abonnements

2.5K

Publications

62%

ComparaisonEn tête

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1.2M

Abonnés

50%

70

Abonnements

1.5K

Publications

38%

ComparaisonEn retard

Dans cet aperçu, @python.coder_ mène actuellement la comparaison avec des chiffres plus forts dans 2 des 3 métriques primaires. Les barres de pourcentage reflètent la part de chaque compte par rapport au total combiné des deux profils.

Publications Populaires

Gagnant
Top post by @pinaki_jatadhari

Om Vishnu Devay Namah 🕉️🚩🙏 . . #narshimha #vishnuavatar #lordnarasimha #mahaavtarnarshima #vishnu #lordvishnuavatars #lordkrishna💕 #krishna #kanha #vasudev_shreekrishnm #lordhanuman #bajrangbalihanuman #pawanputrahanuman #hanumanji🙏 #varaharoopam #garuda #hayagriva #aiartist #aiartwork

@pinaki_jatadhari
2.1M
3.3K
Top post by @python.coder_

Data Structures Notes 💻...Save it & Share it 🚀 .... . . 🚀 Follow us & Comment - 'py' for Python Handwritten Notes in DM 📤 . . #Computer #pythonprogramming #coders #datascience #codingbootcamp #web #engineering #developers #programmerlife #coderlife #daysofcode #artificialinte

@python.coder_
39.6K
5.4K
🏆 2.1M likesVS39.6K likes

La meilleure publication de @pinaki_jatadhari a atteint 2.1M likes, soit 2.1M de plus que la meilleure publication de @python.coder_ à 39.6K likes. Une publication forte indique généralement un contenu viral, une forte résonance avec l'audience ou une utilisation efficace de l'algorithme de recommandation d'Instagram.

Comparaison des Métriques Clés

@pinaki_jatadhari(4 wins)
VS
(2 wins)@python.coder_
1.2M
Abonnés
1.2M
37
Abonnements
47% ahead
70
2.5K
Publications Totales
39% ahead
1.5K
35.41%
Taux d'Engagement
98% ahead
0.57%
421.2K
Likes Moyens
99% ahead
6K
1.1K
Commentaires Moyens
32% ahead
737
🏆 pinaki_jatadhari4 - 2python.coder_

Dans cette comparaison directe, @pinaki_jatadhari remporte 4 des 6 catégories tandis que @python.coder_ en obtient 2. @pinaki_jatadhari mène globalement, mais @python.coder_ montre une force notable dans Abonnés.

L'écart le plus significatif apparaît dans Likes Moyens, où @pinaki_jatadhari mène de 99%.

Performance des Hashtags

Meilleure Stratégie
@pinaki_jatadhari

12

Avec Hashtags

0

Sans Hashtags

Moyenne par publication7.6
Likes Moyens421.2K
Commentaires Moyens1.1K
Les hashtags augmentent l'engagement
#hanumanji#bajrangbali#ram#sitaram#goddess
@python.coder_

11

Avec Hashtags

1

Sans Hashtags

Moyenne par publication5.3
Likes Moyens6.5K
Commentaires Moyens803
Les hashtags augmentent l'engagement
#artificialintelligence#engineer#datascience#ai#python3

Les deux comptes utilisent des stratégies de hashtags. @pinaki_jatadhari utilise en moyenne 7.6 hashtags par publication contre 5.3 pour @python.coder_.

@pinaki_jatadhari a une stratégie de hashtags plus efficace

Tendance d'Engagement

@pinaki_jatadhari
En déclin

-99.3%

Changement d'engagement

-99%

J'aime

-94%

Commentaires

Publications anciennes moy.838.5K
Publications récentes moy.6K
Meilleure Tendance
@python.coder_
En déclin

-98.6%

Changement d'engagement

-100%

J'aime

-85%

Commentaires

Publications anciennes moy.13.4K
Publications récentes moy.188

@pinaki_jatadhari montre une baisse significative de -99.3% de l'engagement. Cette forte chute peut être influencée par une ou plusieurs publications virales anciennes qui ont gonflé la moyenne historique, plutôt qu'indiquer une perte réelle d'intérêt de l'audience.

@python.coder_ montre une baisse significative de -98.6% de l'engagement. Cette forte chute peut être influencée par une ou plusieurs publications virales anciennes qui ont gonflé la moyenne historique, plutôt qu'indiquer une perte réelle d'intérêt de l'audience.

Globalement, @python.coder_ démontre la trajectoire d'engagement la plus forte dans cette comparaison.

Fréquence de Publication

@pinaki_jatadhari

Publications/Semaine
12.0
Jours Moy. Entre
0.0
Jour Plus Actif
Thursday
Régularité9%

@python.coder_

Publications/Semaine
12.0
Jours Moy. Entre
0.0
Jour Plus Actif
Monday
Régularité8%

Les deux comptes publient environ 12.0 et 12.0 fois par semaine respectivement. @pinaki_jatadhari atteint un score de régularité plus élevé de 9%, ce qui signifie que son calendrier de publication est plus prévisible.

@pinaki_jatadhari est plus actif le Thursday, tandis que @python.coder_ préfère le Monday.

Analytique Avancée

Score d'Autorité
Winner
87
Elite
@pinaki_jatadhari
Reach22/25
Engagement30/30
Ratio20/20
Consistency15/15
Verification0/10
Score d'Autorité
62
Expert
@python.coder_
Reach22/25
Engagement5/30
Ratio20/20
Consistency15/15
Verification0/10

Le Score d'Autorité est calculé à partir de cinq facteurs pondérés : Portée (max 25), Engagement (max 30), Ratio Abonnés/Abonnements (max 20), Régularité (max 15) et Statut de Vérification (max 10). Les scores supérieurs à 80 sont classés « Élite ».

Classification du Compte

Mega

1.2M followers

Range: 1M-10M

@pinaki_jatadhari

Mega

1.2M followers

Range: 1M-10M

@python.coder_

Indice d'Influence
Gagnant
80
/ 100
@pinaki_jatadhari
Indice d'Influence
53
/ 100
@python.coder_

L'Indice d'Influence reflète le potentiel d'impact global d'un compte sur une échelle de 1 à 100, combinant la taille de l'audience avec la qualité d'engagement et l'activité de contenu.

Qualité d'Engagement

@pinaki_jatadhari

35.41%

Benchmark: 0.2-0.5%

Excellent

@python.coder_

0.57%

Benchmark: 0.2-0.5%

Low

Ratio Abonnements/Abonnés

@pinaki_jatadhari

1:32.2K

Very influential

Excellent

@python.coder_

1:17K

Very influential

Excellent

Densité de Contenu(posts per 1K followers)

@pinaki_jatadhari

2.06

Active

@python.coder_

1.26

Active

La Densité de Contenu mesure le nombre total de publications pour 1 000 abonnés. Des valeurs plus élevées indiquent une création de contenu plus prolifique par rapport à la taille de l'audience. Les comptes de célébrités affichent généralement une faible densité en raison du nombre massif d'abonnés.

Avis d'Expert et Conclusion

Analyse Globale :

Après analyse de toutes les métriques disponibles dans 5 catégories, @pinaki_jatadhari émerge comme leader net dans cette comparaison avec 4 victoires en métriques contre 1 pour @python.coder_.


@pinaki_jatadhari

@pinaki_jatadhari excelle dans : Taux d'Engagement, Posts, Likes Moyens, Commentaires Moyens.

Avec un taux d'engagement de 35.41% (référence pour cette taille : 0.2-0.5%), ce profil démontre une interaction d'audience excellente.

Taux d'EngagementPostsLikes MoyensCommentaires Moyens

@python.coder_

@python.coder_ excelle dans : Abonnés.

Abonnés

Conclusion

Cette comparaison souligne que le succès sur Instagram est multifacette. Alors que @python.coder_ a le plus grand public (1.2M abonnés), @pinaki_jatadhari génère un engagement plus profond par publication (35.41%). Les deux comptes représentent une influence significative dans leur domaine sur Instagram.

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Analysis FAQ

FAQ About @pinaki_jatadhari vs @python.coder_

Detailed answers about this specific comparison and metrics

Based on our data, python.coder_ has more followers with a lead of 702. pinaki_jatadhari has a total of 1,192,664 followers, while python.coder_ has a total of 1,193,366 followers.

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