@_programmingfever_
ProgrammingFever
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@_programmingfever_ プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
_programmingfever_のオーディエンスがコンテンツにどう反応しているかを見ると、エンゲージメント率は4.97%で、投稿あたり平均600いいねと3コメントがあります。10K-100Kフォロワー帯のアカウント（平均2.5%）と比較すると99%高く、本当に熱心なコミュニティが形成されています。
コンテンツの内訳を見ると、最近の投稿の約8%が動画、92%が写真です。興味深いことに、写真コンテンツは動画よりも72.9倍多くのインタラクションを集めています。
投稿頻度について、新しいコンテンツはだいたい116日おきに投稿されています — やや間隔の空いたリズムです。キャプションは中程度の長さのスタイルで、平均約330文字です。
主要指標
12.1K
フォロワー
518
フォロー中
26
総投稿数
4.98%
エンゲージメント率
600
平均いいね
3
平均コメント
オーソリティスコア
リーチ、エンゲージメント、コンテンツ品質、信頼シグナルから算出
スコア内訳
12,119 フォロワー
4.97% エンゲージメント率
26 投稿, 3 平均コメント
23.4:1 フォロワー比率
信頼性構築中
オーソリティスコアは12件の最近の投稿と公開プロフィールデータに基づく推定指標です。潜在的な影響力とエンゲージメント品質を反映しています。
業界ベンチマーク
7.2K
総いいね数
35
総コメント数
エンゲージメント率
エンゲージメント率はMicro (10K-100K)平均より99%高いです。これは強いオーディエンスとのつながりとコンテンツの共感を示しています。
投稿あたり平均いいね
平均いいね数は典型的なMicro (10K-100K)アカウントより70%低いです。ビジュアル品質とトレンドトピックに注力してください。
投稿あたり平均コメント
コメント数はMicro (10K-100K)平均より96%低いです。質問を投げかけたり、議論に値するコンテンツを作成してみてください。
ベンチマークは同様のフォロワーティアのアカウントの業界平均に基づいています。個別のパフォーマンスはニッチ、コンテンツタイプ、オーディエンスデモグラフィックによって異なる場合があります。
投稿頻度
0.0
1日あたりの投稿
0
週あたりの投稿
金曜日
最もアクティブな日
曜日別投稿
トップパフォーマンスコンテンツ
Data types in Python Follow us @_programmingfever_ for Programming, Computer, College projects and M...
Instagramで見る
Types of Functions in Python Follow us @_programmingfever_ for Programming, Computer, College projec...
Instagramで見る
Types of Loops in Python Follow us @_programmingfever_ for Programming, Computer, College projects a...
Instagramで見る12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均2.5Kいいねを獲得。
コンテンツタイプ分析
コンテンツ分布
動画
写真
写真は動画より投稿あたり平均647エンゲージメント高い。
エンゲージメントトレンド
全体トレンド
減少中6件の古い投稿と6件の最近の投稿を比較。 全体エンゲージメントが<span class="font-medium text-red-400">91.8</span>%減少しました
いいねトレンド
-92.0%
以前: 1.1K 平均
以後: 89 平均
コメントトレンド
-60.0%
以前: 4 平均
以後: 2 平均
総エンゲージメント
-91.8%
以前: 1.1K 平均
以後: 91 平均
キャプション長さ分析
キャプション長さの分布
平均キャプション長さ：330文字。 中程度キャプション（101-500文字）が平均720エンゲージメントで最もパフォーマンスが良い。
ハッシュタグパフォーマンス
ハッシュタグあり
10
投稿
ハッシュタグなし
2
投稿
最も使用されるハッシュタグ
投稿あたり平均8.3個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均703エンゲージメント高い。
成長指標
アカウント分類
スモール インフルエンサー12.1Kフォロワーを持つこのアカウントはスモールカテゴリ（10K-50K）に該当。このティアの典型的なエンゲージメント：3-5%
フォロー中/フォロワー
0.043
優秀エンゲージメント率
4.97%
平均以上総フォロワー数
12.1K
フォロー中 518- • 非常に影響力がある - フォロワーよりはるかに少ないフォロー
- • エンゲージメント率はスモールアカウントの3-5%ベンチマークより上
- • 投稿あたり平均600いいねと3コメント
ハッシュタグ＆キャプション
トップハッシュタグ
12件の最近の投稿に基づく
トップキャプションワード
関連性のために一般的な単語をフィルタリング
コンテンツテーマ
コンテンツムード
このプロフィールのコンテンツの全体的なトーンは romantic & emotional の要素を含む positive & uplifting.
Family & Relationships
Content about family and relationships
Entertainment & Music
Entertainment, music, and nightlife content
テーマとムードは12件の公開投稿キャプションとハッシュタグのキーワード分析から推定。
オーディエンスインサイト
限定データのみ利用可能: 詳細なオーディエンスデモグラフィック（国、年齢、性別）はInstagramインサイトを通じてアカウント所有者のみがアクセス可能です。以下のデータは公開コンテンツ分析からの推定です。
コンテンツ言語
12件の投稿キャプションから検出
オーディエンスエンゲージメント
いいね対フォロワー比に基づく
1万-10万フォロワー
平均エンゲージメント × 3に基づく推定
オーディエンスサマリー
この確立されたアカウントは高いエンゲージメント 主にEnglishコンテンツでを示しています。平均投稿は推定1.8Kアカウントにリーチ。
最適な投稿時間
最もパフォーマンスの良い時間: 土曜日 12pm
この時間帯の投稿が最高の平均エンゲージメントを獲得
タイムスタンプ付き12件の投稿のエンゲージメントパターンに基づく。
AI搭載分析サマリー
@_programmingfever_の最近のコンテンツに基づく主要インサイトとパフォーマンスハイライト
@_programmingfever_のエンゲージメント率4.97%は類似アカウントと比較してgoodです。これはオーディエンスインタラクションとコンテンツ効果のgoodレベルを示しています。
コンテンツ戦略は92%がphotoに集中しており、このプロフィールで最も強いパフォーマンスを発揮するフォーマットのようです。
投稿の一貫性はlowで、投稿間の平均間隔は116日です。low頻度は通常、より良いオーディエンスリテンションにつながります。
最もパフォーマンスの良いphotoは平均投稿の4.1倍のエンゲージメントを生成し、特定のコンテンツテーマとの強い共鳴を示唆しています。
キャプション戦略は平均330文字のmoderateアプローチに従っています。このmoderateスタイルはこのアカウントタイプのオーディエンス期待に適しています。
この分析は公開データから生成され、推定インサイトを提供しています。実際のパフォーマンス指標は異なる場合があります。
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重要なお知らせ
ここに表示されるすべてのインサイトは公開データを使用した推定です。このツールはInstagramまたはMetaと提携しておらず、非公開情報にはアクセスしません。分析は情報提供のみを目的としており、実際のアカウントパフォーマンスを反映していない場合があります。