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12 publications analysées

Résumé de l'analyse de @_programmingfever_

Basé sur les 12 dernières publications

En examinant comment l'audience de _programmingfever_ interagit avec son contenu, on observe un taux d'engagement de 4.97% — soit environ 600 likes et 3 commentaires par publication. Par rapport aux comptes similaires dans la tranche 10K-100K abonnés (moyenne de 2.5%), c'est 99% plus élevé — signe d'une communauté vraiment engagée.

Côté contenu, environ 8% des publications récentes sont des vidéos et 92% des photos. Fait intéressant, le contenu photo génère 72.9x plus d'interactions que les vidéos — un détail important pour comprendre cette stratégie.

Côté fréquence, du nouveau contenu apparaît à peu près tous les 116 jours — un rythme plutôt espacé. Les légendes sont généralement de longueur moyenne, avec environ 330 caractères en moyenne.

Métriques Clés

12.1K

Abonnés

518

Abonnements

26

Total des Publications

4.97%

Taux d'Engagement

600

Likes Moyens

3

Commentaires Moyens

Score d'Autorité

55/100
Growing

Calculé à partir de la portée, de l'engagement, de la qualité du contenu et des signaux de confiance

Répartition du Score

Portée
10/25

12,127 abonnés

Engagement
24/30

4.97% taux d'engagement

Contenu
2/20

26 publications, 3 commentaires moy

Croissance
11/15

23.4:1 ratio d'abonnés

Confiance
8/10

Construction de crédibilité

Le Score d'Autorité est une métrique estimée basée sur 12 publications récentes et des données de profil public. Il reflète l'influence potentielle et la qualité de l'engagement.

Référence Sectorielle

Comparé à:Micro (10K-100K)

7.2K

J'aime Totaux

35

Commentaires Totaux

Taux d'Engagement

4.97%vs 2.5% (moy)
+99%

Votre taux d'engagement est 99% au-dessus de la moyenne Micro (10K-100K). Cela indique une forte connexion avec l'audience et une bonne résonance du contenu.

Moy. de J'aime par Publication

600vs 2,000 (moy)
-70%

Vos likes moyens sont 70% en dessous des comptes Micro (10K-100K) typiques. Concentrez-vous sur la qualité visuelle et les sujets tendance.

Moy. de Commentaires par Publication

3vs 80 (moy)
-96%

Vos commentaires sont 96% en dessous de la moyenne Micro (10K-100K). Essayez de poser des questions ou de créer du contenu qui mérite discussion.

Les références sont basées sur les moyennes de l'industrie pour les comptes de niveaux d'abonnés similaires. Les performances individuelles peuvent varier en fonction de la niche, du type de contenu et de la démographie de l'audience.

Fréquence de Publication

Moyenne

0.0

Publications par jour

Moyenne

0

Publications par semaine

Moyenne Régularité

Vendredi

Jour le plus actif

Publications par jour de la semaine

M
T
W
T
F
S
S

Contenu le Plus Performant

Content
Les plus aimés
2.5K0

Data types in Python Follow us @_programmingfever_ for Programming, Computer, College projects and M...

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Content
Les plus commentés
90613

Types of Functions in Python Follow us @_programmingfever_ for Programming, Computer, College projec...

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Content
Haut rendement
1.7K6

Types of Loops in Python Follow us @_programmingfever_ for Programming, Computer, College projects a...

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Résumé des performances

12 publications analysées. Le contenu le plus performant reçoit en moyenne 2.5K likes.

Analyse par Type de Contenu

Distribution du Contenu

92%
Vidéos (1)Photos (11)

Vidéos

Likes Moyens8
Commentaires Moyens1

Photos

Meilleur
Likes Moyens653
Commentaires Moyens3

Les photos surpassent les vidéos de 647 engagements moyens par publication.

Tendance d'Engagement

Tendance Générale

En baisse

Comparing 6 older posts to 6 recent posts. Overall engagement has decreased by <span class="font-medium text-red-400">91.8</span>%

Tendance des J'aime

-92.0%

Avant: 1.1K avg

Après: 89 avg

Tendance des Commentaires

-60.0%

Avant: 4 avg

Après: 2 avg

Engagement Total

-91.8%

Avant: 1.1K avg

Après: 91 avg

Analyse de la Longueur des Légendes

Distribution des Longueurs de Légende

Sans Légende
0 caractères
Courte
2
1-100 caractères
Moyenne
10
101-500 caractères
Longue
500+ caractères
Courte
Likes13
Commentaires4
MoyenneMeilleure
Likes717
Commentaires3

Longueur moyenne des légendes: 330 caractères. Les légendes Moyenne (101-500 caractères) performent le mieux avec 720 engagements moyens.

Performance des Hashtags

Avec Hashtags

Meilleur

10

publications

Likes Moyens717
Commentaires Moyens3

Sans Hashtags

2

publications

Likes Moyens13
Commentaires Moyens4

Hashtags les Plus Utilisés

#programming×10#coding×10#love×10#codelover×10#programminglife×10#learn×10#learncoding×10#learnprogramming×10#python×9#data×3

Moyenne de 8.3 hashtags par publication. Les publications avec hashtags obtiennent 703 engagements moyens de plus.

Indicateurs de Croissance

Classification du Compte

Petit Influenceur
1K10K50K500K1M10M+

Avec 12.1K abonnés, ce compte est dans la catégorie Petit (10K-50K). Engagement typique pour ce niveau: 3-5%

Abonnements/Abonnés

0.043

Excellent

Taux d'Engagement

4.97%

Au-dessus de la moyenne

Total des Abonnés

12.1K

Abonnements 518
Insights du Profil
  • Très influent - suit beaucoup moins que ses abonnés
  • Le taux d'engagement est au-dessus la référence 3-5% pour les comptes petit
  • Moyenne de 600 likes et 3 commentaires par publication

Hashtags & Légendes

Hashtags principaux

#programming(10)
#coding(10)
#love(10)
#codelover(10)
#programminglife(10)
#learn(10)

Basé sur 12 publications récentes

Mots principaux dans les légendes

programming(12)
computer(11)
follow(10)
college(10)
projects(10)
share(10)

Mots courants filtrés pour plus de pertinence

Thèmes de Contenu

Humeur du Contenu

Romantic & Emotional40% dominant+Positive & Uplifting

Le ton général du contenu de ce profil penche vers romantic & emotional avec des éléments de positive & uplifting.

Family & Relationships

Content about family and relationships

Pertinence100%

Entertainment & Music

Entertainment, music, and nightlife content

Pertinence35%

Les thèmes et l'humeur sont estimés en analysant les mots-clés dans 12 légendes de publications publiques et hashtags.

Insights d'Audience

Données limitées disponibles: Les données démographiques détaillées de l'audience (pays, âge, genre) ne sont accessibles qu'aux propriétaires de compte via Instagram Insights. Les données ci-dessous sont estimées à partir de l'analyse de contenu public.

Langues du contenu

English100%

Détecté à partir de 12 légendes de publications

Engagement de l'audience

Niveau d'engagementÉlevé

Basé sur le ratio likes/abonnés

Taille du compteMicro-influenceur

10K–100K abonnés

Portée estimée par publication1.8K

Estimé sur la base de l'engagement moyen × 3

Résumé de l'audience

Ce compte établi affiche un engagement élevé avec principalement du contenu en English. La publication moyenne atteint environ 1.8K comptes.

Meilleur Moment pour Publier

Meilleur horaire de performance: Samedi 12pm

Les publications à cet horaire obtiennent l'engagement moyen le plus élevé

12am
4am
8am
12pm
4pm
8pm
Lun
Mar
Mer
Jeu
Ven
Sam
Dim
Engagement plus faible
Engagement plus élevé

Basé sur les patterns d'engagement de 12 publications avec horodatage.

Résumé d'analyse alimenté par l'IA

Principaux insights et points forts de performance basés sur le contenu récent de @_programmingfever_

Le taux d'engagement de @_programmingfever_ de 4.97% est good par rapport à des comptes similaires. Cela indique un niveau good d'interaction avec l'audience et d'efficacité du contenu.

La stratégie de contenu est concentrée à 92% sur les photos, ce qui semble être le format le plus performant pour ce profil.

La régularité de publication est low avec un intervalle moyen de 116 jours entre les posts. Une fréquence low conduit généralement à une meilleure rétention de l'audience.

Le photo le plus performant a généré 4.1x plus d'engagement que la moyenne des posts, suggérant une forte résonance avec des thèmes de contenu spécifiques.

La stratégie de légendes suit une approche moderate avec une moyenne de 330 caractères. Ce style moderate correspond bien aux attentes de l'audience pour ce type de compte.

Cette analyse est générée à partir de données disponibles publiquement et fournit des insights estimés. Les métriques de performance réelles peuvent varier.

Explorer des Profils Publics Similaires

Avis important

Toutes les insights affichées ici sont des estimations basées sur des données disponibles publiquement. Cet outil n'est pas affilié à Instagram ni à Meta et n'accède pas aux informations privées. Les analyses sont fournies uniquement à titre informatif et peuvent ne pas refléter les performances réelles du compte.

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