@debugging_dost
Dharmik Solanki | AI/ML Developer | AI Automation
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@debugging_dost プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
debugging_dost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1.58%で、投稿あたり平均50いいねと35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92%が動画、8%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5.7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。キャプションは詳細なスタイルで、平均約1140文字です。
主要指標
5.4K
フォロワー
437
フォロー中
219
総投稿数
1.58%
エンゲージメント率
50
平均いいね
35
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
5,380 フォロワー
1.58% エンゲージメント率
219 投稿, 35 平均コメント
12.3:1 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
604
総いいね数
416
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68%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90%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
コメント率はNano (1K-10K)平均を39%上回っています。オーディエンスと有意義な会話を築いています。
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
日曜日
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
Most people think you need ₹25–30 LAKH to access something like a Bloomberg Terminal… But what if I...
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Comment "OI" 🚨 This is NOT retail trading anymore. Today, I built a software that institutional t...
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Day 18 of building something that most retail traders don’t even know exists… While everyone is bus...
Instagramで見る12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均169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75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
増加中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-green-400">267.9</span>%増加しました
いいねトレンド
+137.4%
以前: 30 平均
以後: 71 平均
コメントトレンド
+866.7%
以前: 7 平均
以後: 63 平均
総エンゲージメント
+267.9%
以前: 36 平均
以後: 134 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：1140文字。 長いキャプション（500文字以上）が平均89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4.8個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均85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5.4K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
0.081
優秀エンゲージメント率
1.58%
平均以下総フォロワー数
5.4K
フォロー中 437- • 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50いいねと35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.
Photography & Art
Focus on visual storytelling and artistic content
Business & Motivation
Entrepreneurship and motivational content
Travel & Adventure
Content related to travel destinations and adventures
Lifestyle & Fashion
Content about lifestyle, fashion, and personal style
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Englishコンテンツでを示しています。平均投稿は推定151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: 水曜日 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
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
@debugging_dost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
@debugging_dostのエンゲージメント率1.58%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92%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videoは平均投稿の3.4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1140文字のdetailedアプローチに従っています。このdetailed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。