Ankit Dungawat vs DAP — Instagramプロフィール比較
Ankit DungawatとDAPのInstagramプロフィールを並べて比較。フォロワー、エンゲージメント率、アカウントパフォーマンスを分析。
このページでは@codewith_random（Ankit Dungawat）と@directopaladar（DAP）のInstagramの詳細な比較を提供しています。それぞれ666.7Kと665.7Kのフォロワーを持ち、両アカウントはLargeとLargeレベルのInstagramプロフィールとして分類されています。分析はフォロワー統計、エンゲージメント率、投稿頻度、ハッシュタグ戦略、オーソリティスコアなどの主要分野をカバーしています。
プロフィール概要
💻 Coding Made Simple & Fun 🧑🚀 Founder – @rapiddmofficial 🤝 DM for Collabs & Promotions ✉️ CodeWithRandom@gmail.com
666.7K
フォロワー
50%
2.2K
フォロー中
1.9K
投稿
17%
🍴Apasionados de la gastronomía: recetas, actualidad, restaurantes, viajes... 👉🏻 Publicación de Webedia España 👈🏻
665.7K
フォロワー
50%
296
フォロー中
9.8K
投稿
83%
この概要では、@codewith_randomが3の主要メトリクスのうち2でより強い数値を示し、比較をリードしています。パーセンテージバーは、両プロフィールの合計に対する各アカウントのシェアを反映しています。
トップパフォーマンス投稿
Sketch → real UI in seconds 🤯 I had a basic idea for a sneaker website… nothing polished, just a rough sketch. Instead of designing it manually, I tested the new Uni-1 model from Luma. And this is where it gets interesting — it didn’t just generate a random design… it actually understood the structure behind what I was trying to build. Everything from layout to sections feels intentional. This feels less like prompting… and more like working with something that actually gets your idea. Compared to GPT Image 1.5 / NB Pro, this feels way more structured and usable. Generated with Luma Uni-1 🚀 And honestly… this is just 1% of what it can do. Comment “TRY” and I’ll send you the link in DM 🔥 @lumalabsai #lumaai #uni1 #aitools #generativeai #aiimages
@directopaladarのベスト投稿は36.6Kいいねを達成し、@codewith_randomのトップ投稿-1いいねよりも36.6K多い結果です。強力なトップ投稿は通常、バイラルコンテンツ、高いオーディエンス共鳴、またはInstagramのレコメンデーションアルゴリズムの効果的な活用を示しています。
主要指標の比較
この直接比較では、各アカウントが6カテゴリのうち3カテゴリを獲得 — 各アカウントが異なる分野で優れている均衡のとれた比較です。
最も顕著な差は平均いいねに見られ、@directopaladarが100%リードしています。
ハッシュタグパフォーマンス
12
ハッシュタグあり
0
ハッシュタグなし
8
ハッシュタグあり
4
ハッシュタグなし
両アカウントともハッシュタグ戦略を採用しています。@codewith_randomは投稿あたり平均4.9個のハッシュタグを使用し、@directopaladarは2.3個です。
@codewith_random がより効果的なハッシュタグ戦略を持っている
エンゲージメントトレンド
+61.5%
エンゲージメント変化
いいね
コメント
-93.7%
エンゲージメント変化
いいね
コメント
@codewith_randomは61.5%のポジティブなエンゲージメント成長を示しており、オーディエンスの関心とコンテンツの共鳴の増加を示しています。
@directopaladarは-93.7%の大幅なエンゲージメント低下を示しています。この急激な低下は、オーディエンスの関心の実質的な喪失を示すものではなく、過去の平均を押し上げた1つ以上のバイラル投稿の影響である可能性があります。
全体的に、@codewith_randomがこの比較でより強いエンゲージメントの軌跡を示しています。
投稿頻度
@codewith_random
@directopaladar
両アカウントはそれぞれ週に約12.0回と12.0回投稿しています。@codewith_randomは15%という高い一貫性スコアを達成しており、投稿スケジュールがより予測可能であることを意味します。
@codewith_randomはSaturdayが最もアクティブで、@directopaladarはWednesdayを好みます。
高度な分析
オーソリティスコアは5つの加重要因から計算されます：リーチ（最大25）、エンゲージメント（最大30）、フォロワー対フォロー比率（最大20）、一貫性（最大15）、認証ステータス（最大10）。80以上のスコアは「エリート」と評価されます。
アカウント分類
666.7K followers
Range: 500K-1M
@codewith_random
665.7K followers
Range: 500K-1M
@directopaladar
影響力指数は、オーディエンスサイズ、エンゲージメント品質、コンテンツ活動を組み合わせた1-100のスケールでアカウントの総合的なインパクトポテンシャルを反映します。
エンゲージメント品質
@codewith_random
0.06%
Benchmark: 0.5-1%
@directopaladar
0.84%
Benchmark: 0.5-1%
フォロー中/フォロワー比率
@codewith_random
0.0033
Very influential
@directopaladar
1:2.2K
Very influential
コンテンツ密度(posts per 1K followers)
@codewith_random
2.92
Active@directopaladar
14.69
Very Activeコンテンツ密度はフォロワー1,000人あたりの総投稿数を測定します。高い値はオーディエンスサイズに対してより多くのコンテンツ制作を示します。セレブリティアカウントは大量のフォロワー数のため、通常低い密度を示します。
エキスパートの評決＆結論
総合分析：
5カテゴリの全利用可能メトリクスを分析した結果、@directopaladarがこの比較で3メトリクスの勝利を収め、@codewith_randomの2に対して僅差のリーダーとして浮上しました。
@codewith_random
@codewith_randomが優れている分野: フォロワー, 平均コメント。
@directopaladar
@directopaladarが優れている分野: エンゲージメント率, Posts, 平均いいね。
エンゲージメント率0.84%（このサイズのベンチマーク: 0.5-1%）で、このプロフィールは平均以下のオーディエンスインタラクションを示しています。
結論
この比較は、Instagramでの成功が多面的であることを強調しています。@codewith_randomがより大きなオーディエンス（666.7Kフォロワー）を持つ一方、@directopaladarは投稿あたりより深いエンゲージメント（0.84%）を生み出しています。両アカウントともInstagram上のそれぞれの分野で重要な影響力を持っています。
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