@codingchef_
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@codingchef_ プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
codingchef_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0.23%で、投稿あたり平均3いいねと0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0%が動画、100%が写真です。
投稿頻度について、新しいコンテンツは約3日ごとに投稿されています — まずまず安定したリズムです。キャプションは中程度の長さのスタイルで、平均約449文字です。
主要指標
1.4K
フォロワー
49
フォロー中
114
総投稿数
0.22%
エンゲージメント率
3
平均いいね
0
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
1,357 フォロワー
0.23% エンゲージメント率
114 投稿, 0 平均コメント
27.7:1 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
37
総いいね数
0
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95%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99%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100%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
0.4
1日あたりの投稿
3
週あたりの投稿
土曜日
最もアクティブな日
曜日別投稿
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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3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">5.3</span>%減少しました
いいねトレンド
-5.3%
以前: 3 平均
以後: 3 平均
コメントトレンド
+0.0%
以前: 0 平均
以後: 0 平均
総エンゲージメント
-5.3%
以前: 3 平均
以後: 3 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：449文字。 短いキャプション（1-100文字）が平均5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2.7個のハッシュタグ。 ハッシュタグなしの投稿が平均1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1.4K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
0.036
優秀エンゲージメント率
0.23%
平均以下総フォロワー数
1.4K
フォロー中 49- • 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3いいねと0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 calm & mindful.
Entertainment & Music
Entertainment, music, and nightlife content
Business & Motivation
Entrepreneurship and motivational content
Family & Relationships
Content about family and relationships
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
1千-1万フォロワー
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
この成長中のアカウントは低いエンゲージメント 主にPortugueseコンテンツでを示しています。平均投稿は推定9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: 金曜日 4am
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
@codingchef_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
@codingchef_のエンゲージメント率0.23%は類似アカウントと比較してlow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lowレベルを示しています。
コンテンツ戦略は100%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mediumで、投稿間の平均間隔は3日です。medium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2.3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449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。