@coder_java_7

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12件の投稿を分析

@coder_java_7 プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

coder_java_7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6.92%で、投稿あたり平均12いいねと2コメントがあります。1K-10Kフォロワー帯のアカウント(平均5%)と比較すると38%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だいたい21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214文字です。

主要指標

206

フォロワー

1

フォロー中

68

総投稿数

6.80%

エンゲージメント率

12

平均いいね

2

平均コメント

オーソリティスコア

63/100
Established

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

リーチ
0/25

206 フォロワー

エンゲージメント
27/30

6.92% エンゲージメント率

コンテンツ
14/20

68 投稿, 2 平均コメント

成長
15/15

206.0:1 フォロワー比率

信頼
7/10

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

と比較:Nano (1K-10K)

146

総いいね数

25

総コメント数

エンゲージメント率

6.92%vs 5% (平均)
+38%

エンゲージメント率はNano (1K-10K)平均より38%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

12vs 500 (平均)
-98%

平均いいね数は典型的なNano (1K-10K)アカウントより98%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

2vs 25 (平均)
-92%

コメント数はNano (1K-10K)平均より92%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

平均

0.1

1日あたりの投稿

平均

0

週あたりの投稿

一貫性

水曜日

最もアクティブな日

曜日別投稿

M
T
W
T
F
S
S

トップパフォーマンスコンテンツ

Content
動画
最もいいねが多い
241

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Content
動画
最もコメントが多い
1312

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Content
動画
ハイパフォーマー
145

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パフォーマンスサマリー

12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均24いいねを獲得。

コンテンツタイプ分析

コンテンツ分布

100%
動画 (12)写真 (0)

動画

より良い
平均いいね12
平均コメント2

写真

平均いいね0
平均コメント0

動画は写真より投稿あたり平均14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">40.2</span>%減少しました

いいねトレンド

-26.2%

以前: 14 平均

以後: 10 平均

コメントトレンド

-91.3%

以前: 4 平均

以後: 0 平均

総エンゲージメント

-40.2%

以前: 18 平均

以後: 11 平均

キャプション長さ分析

キャプション長さの分布

キャプションなし
0文字
短い
1
1-100文字
中程度
11
101-500文字
長い
500文字以上
短い
いいね7
コメント1
中程度最良
いいね13
コメント2

平均キャプション長さ:214文字。 中程度キャプション(101-500文字)が平均15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

より良い

11

投稿

平均いいね12
平均コメント2

ハッシュタグなし

1

投稿

平均いいね12
平均コメント0

最も使用されるハッシュタグ

#coderjava×7#javachallenge×4#programming×4#java×3#coding×3#codechallenge×3#javashorts×3#javaprogramming×3#codingshorts×2#javamcq×2

投稿あたり平均7.5個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均2エンゲージメント高い。

成長指標

アカウント分類

マイクロ インフルエンサー
1K10K50K500K1M10M+

206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

0.005

優秀

エンゲージメント率

6.92%

平均以上

総フォロワー数

206

フォロー中 1
プロフィールインサイト
  • 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%ベンチマークより上
  • 投稿あたり平均12いいねと2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

#coderjava(7)
#javachallenge(4)
#programming(4)
#java(3)
#coding(3)
#codechallenge(3)

12件の最近の投稿に基づく

トップキャプションワード

java(12)
answer(10)
comment(6)
numbers(4)
brain(3)
daily(3)

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

Romantic & Emotional70% ドミナント+Neutral & Informative

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 neutral & informative.

Lifestyle & Fashion

Content about lifestyle, fashion, and personal style

関連性100%

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

English93%
Portuguese6%
Spanish2%

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

エンゲージメントレベル非常に高い

いいね対フォロワー比に基づく

アカウントサイズ新興クリエイター

1千未満フォロワー

投稿あたりの推定リーチ37

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非常に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37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 8am

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

12am
4am
8am
12pm
4pm
8pm
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日
低いエンゲージメント
高いエンゲージメント

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

@coder_java_7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

@coder_java_7のエンゲージメント率6.92%は類似アカウントと比較してexcellent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excellent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lowで、投稿間の平均間隔は21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videoは平均投稿の1.8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214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。

類似の公開プロフィールを探索

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。

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