@programmersbeingprogrammers
programmers being programmers
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@programmersbeingprogrammers プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
programmersbeingprogrammers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1582.99%で、投稿あたり平均1.2Kいいねと3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31560%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約3日ごとに投稿されています — まずまず安定したリズムです。キャプションは簡潔なスタイルで、平均約70文字です。
主要指標
73
フォロワー
0
フォロー中
64
総投稿数
1583.56%
エンゲージメント率
1.2K
平均いいね
3
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
73 フォロワー
1582.99% エンゲージメント率
64 投稿, 3 平均コメント
73.0:1 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
13.8K
総いいね数
31
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31560%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
平均いいね数はNano (1K-10K)ベンチマークより131%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
コメント数はNano (1K-10K)平均より90%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
0.3
1日あたりの投稿
2
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
12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均13.7K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1.2K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">99.5</span>%減少しました
いいねトレンド
-99.5%
以前: 2.3K 平均
以後: 12 平均
コメントトレンド
-100.0%
以前: 5 平均
以後: 0 平均
総エンゲージメント
-99.5%
以前: 2.3K 平均
以後: 12 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：70文字。 短いキャプション（1-100文字）が平均1.2K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3.9個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均1.2K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73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
1582.99%
平均以上総フォロワー数
73
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1.2Kいいねと3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
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3.5K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
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
@programmersbeingprogrammers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
@programmersbeingprogrammersのエンゲージメント率1582.99%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mediumで、投稿間の平均間隔は3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11.9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70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。