@evalrun.dev
EvalRun
Train models. Review results. Predict the next move.
@evalrun.dev プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
evalrun.dev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-0.28%で、投稿あたり平均-0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ほぼ毎日投稿されています — とても安定したリズムです。キャプションは簡潔なスタイルで、平均約98文字です。
主要指標
30
フォロワー
1
フォロー中
20
総投稿数
0.00%
エンゲージメント率
0
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
30 フォロワー
-0.28% エンゲージメント率
20 投稿, 0 平均コメント
30.0:1 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
-1
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106%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100%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
0.9
1日あたりの投稿
6
週あたりの投稿
水曜日
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
Final Part… the results are insane! How does a few mathematical equations and a few lines of code c...
Instagramで見る
Part 2 of building out first neural network from scratch #machinelearning #neuralnetworks
Instagramで見る12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均2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
動画と写真はエンゲージメントの点で同等のパフォーマンス。
エンゲージメントトレンド
全体トレンド
安定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">0.0</span>%安定を維持しました
いいねトレンド
+0.0%
以前: -1 平均
以後: 1 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
+0.0%
以前: -1 平均
以後: 1 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：98文字。 中程度キャプション（101-500文字）が平均1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
11
投稿
ハッシュタグなし
1
投稿
最も使用されるハッシュタグ
投稿あたり平均2.5個のハッシュタグ。 ハッシュタグなしの投稿が平均2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30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
0.033
優秀エンゲージメント率
-0.28%
平均以下総フォロワー数
30
フォロー中 1- • 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0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 neutral & informative の要素を含む romantic & emotional.
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
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
1千未満フォロワー
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0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: 火曜日 8pm
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
@evalrun.dev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
@evalrun.devのエンゲージメント率-0.28%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highで、投稿間の平均間隔は1日です。high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-24.0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98文字のminimalアプローチに従っています。このminimal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。