@mlwithpython

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12件の投稿を分析

@mlwithpython プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

mlwithpython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144いいねと1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だいたい4日おき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354文字です。

主要指標

64.9K

フォロワー

567

フォロー中

1.7K

総投稿数

0.22%

エンゲージメント率

144

平均いいね

1

平均コメント

オーソリティスコア

49/100
Growing

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

リーチ
14/25

64,896 フォロワー

エンゲージメント
3/30

0.22% エンゲージメント率

コンテンツ
10/20

1674 投稿, 1 平均コメント

成長
15/15

114.5:1 フォロワー比率

信頼
7/10

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

と比較:Micro (10K-100K)

1.7K

総いいね数

11

総コメント数

エンゲージメント率

0.22%vs 2.5% (平均)
-91%

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

144vs 2,000 (平均)
-93%

平均いいね数は典型的なMicro (10K-100K)アカウントより93%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

1vs 80 (平均)
-99%

コメント数はMicro (10K-100K)平均より99%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

平均

0.3

1日あたりの投稿

平均

2

週あたりの投稿

一貫性

火曜日

最もアクティブな日

曜日別投稿

M
T
W
T
F
S
S

トップパフォーマンスコンテンツ

Content
動画
最もいいねが多い
3050

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Content
動画
最もコメントが多い
2262

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Content
動画
ハイパフォーマー
2072

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パフォーマンスサマリー

12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均305いいねを獲得。

コンテンツタイプ分析

コンテンツ分布

100%
動画 (12)写真 (0)

動画

より良い
平均いいね144
平均コメント1

写真

平均いいね0
平均コメント0

動画は写真より投稿あたり平均145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">17.8</span>%減少しました

いいねトレンド

-18.0%

以前: 158 平均

以後: 130 平均

コメントトレンド

+20.0%

以前: 1 平均

以後: 1 平均

総エンゲージメント

-17.8%

以前: 159 平均

以後: 131 平均

キャプション長さ分析

キャプション長さの分布

キャプションなし
0文字
短い
1-100文字
中程度
12
101-500文字
長い
500文字以上
中程度最良
いいね144
コメント1

平均キャプション長さ:354文字。 中程度キャプション(101-500文字)が平均145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

より良い

12

投稿

平均いいね144
平均コメント1

ハッシュタグなし

0

投稿

平均いいね0
平均コメント0

最も使用されるハッシュタグ

#programming×12#program×12#coding×12#code×12#programmingmemes×12#css×12#webdev×12#codingmemes×12#programmer×12#java×12

投稿あたり平均30.0個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均145エンゲージメント高い。

成長指標

アカウント分類

ミディアム インフルエンサー
1K10K50K500K1M10M+

64.9Kフォロワーを持つこのアカウントはミディアムカテゴリ(50K-500K)に該当。このティアの典型的なエンゲージメント:1-3%

フォロー中/フォロワー

0.009

優秀

エンゲージメント率

0.22%

平均以下

総フォロワー数

64.9K

フォロー中 567
プロフィールインサイト
  • 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ミディアムアカウントの1-3%ベンチマークより下
  • 投稿あたり平均144いいねと1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

#programming(12)
#program(12)
#coding(12)
#code(12)
#programmingmemes(12)
#css(12)

12件の最近の投稿に基づく

トップキャプションワード

follow(12)
credit(12)

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

Energetic & Driven48% ドミナント+Romantic & Emotional

このプロフィールのコンテンツの全体的なトーンは energetic & driven 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

English100%

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

エンゲージメントレベル低い

いいね対フォロワー比に基づく

アカウントサイズマイクロインフルエンサー

1万-10万フォロワー

投稿あたりの推定リーチ432

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432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 12pm

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

12am
4am
8am
12pm
4pm
8pm
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日
低いエンゲージメント
高いエンゲージメント

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

@mlwithpython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

@mlwithpython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mediumで、投稿間の平均間隔は4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2.1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354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。

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