@math_study_9955
Yash Kumar
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@math_study_9955 プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
math_study_9955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15.71%で、投稿あたり平均481いいねと138コメントがあります。1K-10Kフォロワー帯のアカウント(平均5%)と比較すると214%高く、本当に熱心なコミュニティが形成されています。
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。
主要指標
3.9K
フォロワー
0
フォロー中
1.2K
総投稿数
15.70%
エンゲージメント率
481
平均いいね
138
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
3,942 フォロワー
15.71% エンゲージメント率
1231 投稿, 138 平均コメント
3942.0:1 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
5.8K
総いいね数
1.7K
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214%高いです。これは強いオーディエンスとのつながりとコンテンツの共感を示しています。
投稿あたり平均いいね
いいねパフォーマンスはNano (1K-10K)平均と一致しています。コンテンツ全体で一貫したパフォーマンスです。
投稿あたり平均コメント
コメント率はNano (1K-10K)平均を452%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
3.0
1日あたりの投稿
21
週あたりの投稿
木曜日
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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Instagramで見る
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Instagramで見る
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Instagramで見る12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均2.2K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619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">6.9</span>%増加しました
いいねトレンド
+22.6%
以前: 433 平均
以後: 530 平均
コメントトレンド
-34.0%
以前: 166 平均
以後: 110 平均
総エンゲージメント
+6.9%
以前: 599 平均
以後: 640 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:138文字。 中程度キャプション(101-500文字)が平均619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619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3.9K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
0.000
優秀エンゲージメント率
15.71%
平均以上総フォロワー数
3.9K
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マイクロアカウントの5-10%ベンチマークより上
- • 投稿あたり平均481いいねと138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.
Education
プロフィールカテゴリ:Education
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非常に高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1.4K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: 土曜日 12am
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
@math_study_9955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
@math_study_9955のエンゲージメント率15.71%は類似アカウントと比較してexcellent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excellent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0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4.1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138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。












