@codingdidi
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@codingdidi プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
codingdidi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0.22%で、投稿あたり平均70いいねと17コメントがあります。10K-100Kフォロワー帯のアカウントの平均は2.5%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58%が動画、42%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5.9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約2日ごとに投稿されています — とても安定したリズムです。キャプションは中程度の長さのスタイルで、平均約403文字です。
主要指標
39.7K
フォロワー
0
フォロー中
694
総投稿数
0.22%
エンゲージメント率
70
平均いいね
17
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
39,717 フォロワー
0.22% エンゲージメント率
694 投稿, 17 平均コメント
39717.0:1 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
844
総いいね数
207
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91%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Micro (10K-100K)アカウントより96%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78%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
0.5
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
トップパフォーマンスコンテンツ
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comment for the link in your DM If you want to learn LLM generative AI and AI agent in the structur...
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12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均673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141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">77.4</span>%減少しました
いいねトレンド
-86.3%
以前: 124 平均
以後: 17 平均
コメントトレンド
-20.0%
以前: 19 平均
以後: 15 平均
総エンゲージメント
-77.4%
以前: 143 平均
以後: 32 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：403文字。 中程度キャプション（101-500文字）が平均137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
12
投稿
ハッシュタグなし
0
投稿
最も使用されるハッシュタグ
投稿あたり平均5.0個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均87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39.7K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
0.000
優秀エンゲージメント率
0.22%
平均以下総フォロワー数
39.7K
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スモールアカウントの3-5%ベンチマークより下
- • 投稿あたり平均70いいねと17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 neutral & informative の要素を含む romantic & emotional.
Business & Motivation
Entrepreneurship and motivational content
Lifestyle & Fashion
Content about lifestyle, fashion, and personal style
Photography & Art
Focus on visual storytelling and artistic content
Fitness & Health
Posts about fitness, workouts, and healthy living
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低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211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 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
@codingdidi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
@codingdidiのエンゲージメント率0.22%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58%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mediumで、投稿間の平均間隔は2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8.1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403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。