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12件の投稿を分析

@paperncode プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

paperncode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23.77%で、投稿あたり平均945いいねと46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375%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。

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83文字です。

主要指標

4.2K

フォロワー

8

フォロー中

26

総投稿数

23.79%

エンゲージメント率

945

平均いいね

46

平均コメント

オーソリティスコア

60/100
Established

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
4/25

4,165 フォロワー

エンゲージメント
30/30

23.77% エンゲージメント率

コンテンツ
6/20

26 投稿, 46 平均コメント

成長
15/15

520.6:1 フォロワー比率

信頼
5/10

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:Nano (1K-10K)

11.3K

総いいね数

546

総コメント数

エンゲージメント率

23.77%vs 5% (平均)
+375%

エンゲージメント率はNano (1K-10K)平均より375%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

945vs 500 (平均)
+89%

平均いいね数はNano (1K-10K)ベンチマークより89%高いです。コンテンツがオーディエンスに響いています。

投稿あたり平均コメント

46vs 25 (平均)
+82%

コメント率はNano (1K-10K)平均を82%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

平均

0.8

1日あたりの投稿

平均

5

週あたりの投稿

一貫性

木曜日

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
2.2K349

Tcs nqt most frequently asked questions #javavedam #tcsnqt #tcs #tcsnqt2026 #coding

Instagramで見る
Content
動画
ハイパフォーマー
1.8K63

Tcs nqt most frequently asked questions #javavedam #tcsnqt #tcs #tcsnqt2026 #coding

Instagramで見る
Content
動画
ハイパフォーマー
1.5K31

Tcs nqt most frequently asked questions #javavedam #tcsnqt #tcs #tcsnqt2026 #coding

Instagramで見る
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

100%
動画 (12)写真 (0)

動画

より良い
平均いいね945
平均コメント46

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991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">44.8</span>%増加しました

いいねトレンド

+38.4%

以前: 793 平均

以後: 1.1K 平均

コメントトレンド

+351.5%

以前: 17 平均

以後: 75 平均

総エンゲージメント

+44.8%

以前: 809 平均

以後: 1.2K 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
12
1-100文字
中程度
101-500文字
長い
500文字以上
短い最良
いいね945
コメント46

平均キャプション長さ:83文字。 短いキャプション(1-100文字)が平均991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945
平均コメント46

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

#javavedam×12#tcsnqt×12#tcs×12#tcsnqt2026×12#coding×12

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991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
1K10K50K500K1M10M+

4.2K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

0.002

優秀

エンゲージメント率

23.77%

平均以上

総フォロワー数

4.2K

フォロー中 8
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945いいねと46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

#javavedam(12)
#tcsnqt(12)
#tcs(12)
#tcsnqt2026(12)
#coding(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

tcs(12)
nqt(12)
frequently(12)
asked(12)
questions(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

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非常に高い

いいね対フォロワー比に基づく

アカウントサイズナノインフルエンサー

1千-1万フォロワー

投稿あたりの推定リーチ2.8K

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2.8K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 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

@paperncode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

@paperncodeのエンゲージメント率23.77%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2.6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83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。

類似の公開プロフィールを探索

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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