@codelearning981
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@codelearning981 プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
codelearning981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1.97%で、投稿あたり平均16いいねと1コメントがあります。1K-10Kフォロワー帯のアカウントの平均は5%前後なので成長の余地がありますが、オーディエンスによって異なります。
コンテンツの内訳を見ると、最近の投稿の約100%が動画、0%が写真です。
投稿頻度について、新しいコンテンツはほぼ毎日投稿されています — とても安定したリズムです。キャプションは簡潔なスタイルで、平均約42文字です。
主要指標
835
フォロワー
0
フォロー中
299
総投稿数
2.04%
エンゲージメント率
16
平均いいね
1
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
835 フォロワー
1.97% エンゲージメント率
299 投稿, 1 平均コメント
835.0:1 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
190
総いいね数
7
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Nano (1K-10K)平均より61%低いです。コンテンツ形式、投稿時間、エンゲージメント戦略を試してみてください。
投稿あたり平均いいね
平均いいね数は典型的なNano (1K-10K)アカウントより97%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Nano (1K-10K)平均より98%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
1.0
1日あたりの投稿
7
週あたりの投稿
火曜日
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
12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均31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
動画は写真より投稿あたり平均17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">28.7</span>%減少しました
いいねトレンド
-30.4%
以前: 19 平均
以後: 13 平均
コメントトレンド
+33.3%
以前: 1 平均
以後: 1 平均
総エンゲージメント
-28.7%
以前: 19 平均
以後: 14 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：42文字。 短いキャプション（1-100文字）が平均17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
0
投稿
ハッシュタグなし
12
投稿
投稿あたり平均0.0個のハッシュタグ。 ハッシュタグなしの投稿が平均17パフォーマンスが良い。
成長指標
アカウント分類
マイクロ インフルエンサー835フォロワーを持つこのアカウントはマイクロカテゴリ（1K-10K）に該当。このティアの典型的なエンゲージメント：5-10%
フォロー中/フォロワー
0.000
優秀エンゲージメント率
1.97%
平均以下総フォロワー数
835
フォロー中 0- • 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マイクロアカウントの5-10%ベンチマークより下
- • 投稿あたり平均16いいねと1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
最近の投稿にハッシュタグが見つかりません
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 positive & uplifting の要素を含む energetic & driven.
Nature & Environment
Posts featuring natural landscapes and wildlife
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
1千未満フォロワー
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
この成長中のアカウントは平均エンゲージメント 主にEnglishコンテンツでを示しています。平均投稿は推定48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: 木曜日 12am
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
@codelearning981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
@codelearning981のエンゲージメント率1.97%は類似アカウントと比較してaverage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averageレベルを示しています。
コンテンツ戦略は100%がvideo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highで、投稿間の平均間隔は1日です。high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videoは平均投稿の2.0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42文字のminimalアプローチに従っています。このminimal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。