@codeyad

آموزش برنامه نویسی - کدیاد

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codeyad.com
12件の投稿を分析

@codeyad プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

codeyad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1.20%で、投稿あたり平均1.6Kいいねと98コメントがあります。100K-500Kフォロワー帯のアカウントの平均は1.8%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50%が動画、50%が写真です。興味深いことに、動画コンテンツは写真よりも1.4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77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236文字です。

主要指標

138K

フォロワー

20

フォロー中

1.8K

総投稿数

1.20%

エンゲージメント率

1.6K

平均いいね

98

平均コメント

オーソリティスコア

68/100
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
17/25

137,981 フォロワー

エンゲージメント
12/30

1.20% エンゲージメント率

コンテンツ
17/20

1790 投稿, 98 平均コメント

成長
15/15

6899.1:1 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:Mid-tier (100K-500K)

18.6K

総いいね数

1.2K

総コメント数

エンゲージメント率

1.20%vs 1.8% (平均)
-34%

エンゲージメント率はMid-tier (100K-500K)平均より34%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

1,554vs 8,000 (平均)
-81%

平均いいね数は典型的なMid-tier (100K-500K)アカウントより81%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

98vs 250 (平均)
-61%

コメント数はMid-tier (100K-500K)平均より61%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

0.0

1日あたりの投稿

平均

0

週あたりの投稿

一貫性

月曜日

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
9.4K214

وقتی به هوش مصنوعی زیادی اعتماد کردی 😂

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Content
最もコメントが多い
2.4K573

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Content
ハイパフォーマー
2.9K173

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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9.4Kいいねを獲得。

コンテンツタイプ分析

コンテンツ分布

50%
50%
動画 (6)写真 (6)

動画

より良い
平均いいね1.9K
平均コメント63

写真

平均いいね1.3K
平均コメント133

動画は写真より投稿あたり平均523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">88.9</span>%減少しました

いいねトレンド

-89.2%

以前: 2.8K 平均

以後: 302 平均

コメントトレンド

-82.9%

以前: 167 平均

以後: 29 平均

総エンゲージメント

-88.9%

以前: 3K 平均

以後: 331 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
6
1-100文字
中程度
5
101-500文字
長い
1
500文字以上
短い最良
いいね2K
コメント52
中程度
いいね1.3K
コメント171
長い
いいね76
コメント6

平均キャプション長さ:236文字。 短いキャプション(1-100文字)が平均2.1K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

2

投稿

平均いいね2.6K
平均コメント373

ハッシュタグなし

10

投稿

平均いいね1.3K
平均コメント43

最も使用されるハッシュタグ

#کدنویسی×2#آموزش_برنامه_نویسی×1#شروع_یادگیری×1#دوره_رایگان×1#python×1#javascript×1#php×1#csharp×1#java×1#برنامه_نویسی×1

投稿あたり平均0.9個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均1.6Kエンゲージメント高い。

成長指標

アカウント分類

ミディアム インフルエンサー
1K10K50K500K1M10M+

138Kフォロワーを持つこのアカウントはミディアムカテゴリ(50K-500K)に該当。このティアの典型的なエンゲージメント:1-3%

フォロー中/フォロワー

0.000

優秀

エンゲージメント率

1.20%

平均以上

総フォロワー数

138K

フォロー中 20
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ミディアムアカウントの1-3%ベンチマークより上
  • 投稿あたり平均1.6Kいいねと98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

#کدنویسی(2)
#آموزش_برنامه_نویسی(1)
#شروع_یادگیری(1)
#دوره_رایگان(1)
#python(1)
#javascript(1)

12件の最近の投稿に基づく

トップキャプションワード

mirror(1)
github(1)
css(1)
tailwind(1)

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

テーマを判断するのに十分なコンテンツがありません。分析にはキャプション付きの投稿が必要です。

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

Arabic100%

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平均

いいね対フォロワー比に基づく

アカウントサイズマクロインフルエンサー

10万-100万フォロワー

投稿あたりの推定リーチ4.7K

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平均エンゲージメント 主にArabicコンテンツでを示しています。平均投稿は推定4.7K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 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

@codeyad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

@codeyadのエンゲージメント率1.20%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50%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77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5.8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236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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