@programming_knowledge9999
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@programming_knowledge9999 プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
programming_knowledge9999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0.76%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約2日ごとに投稿されています — 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65文字です。
主要指標
22
フォロワー
2
フォロー中
113
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
22 フォロワー
0.76% エンゲージメント率
113 投稿, 0 平均コメント
11.0:1 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
2
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85%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
0.5
1日あたりの投稿
4
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
12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均1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: 0 平均
以後: 0 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: 0 平均
以後: 0 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：65文字。 短いキャプション（1-100文字）が平均0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。 分析したすべての投稿がハッシュタグを使用。
成長指標
アカウント分類
マイクロ インフルエンサー22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
0.091
優秀エンゲージメント率
0.76%
平均以下総フォロワー数
22
フォロー中 2- • 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
最近のキャプションに重要な単語が見つかりません
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 romantic & emotional.
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
言語検出に十分なキャプションテキストがありません
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を示しています。平均投稿は推定1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: 月曜日 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
@programming_knowledge9999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
@programming_knowledge9999のエンゲージメント率0.76%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2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6.0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65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。