@programmingdeveloper_

Saurav | Programming

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12件の投稿を分析

@programmingdeveloper_ プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

programmingdeveloper_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0.04%で、投稿あたり平均17いいねと0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17%が動画、83%が写真です。興味深いことに、動画コンテンツは写真よりも2.1倍多くのインタラクションを集めています。

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。キャプションは中程度の長さのスタイルで、平均約256文字です。

主要指標

43.6K

フォロワー

264

フォロー中

794

総投稿数

0.04%

エンゲージメント率

17

平均いいね

0

平均コメント

オーソリティスコア

42/100
Emerging

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
10/25

43,584 フォロワー

エンゲージメント
0/30

0.04% エンゲージメント率

コンテンツ
10/20

794 投稿, 0 平均コメント

成長
15/15

165.1:1 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)

202

総いいね数

1

総コメント数

エンゲージメント率

0.04%vs 2.5% (平均)
-98%

エンゲージメント率はMicro (10K-100K)平均より98%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

17vs 2,000 (平均)
-99%

平均いいね数は典型的なMicro (10K-100K)アカウントより99%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

0vs 80 (平均)
-100%

コメント数はMicro (10K-100K)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

平均

0.4

1日あたりの投稿

平均

3

週あたりの投稿

一貫性

金曜日

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
最もいいねが多い
410

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Content
最もコメントが多い
161

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Content
動画
ハイパフォーマー
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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41いいねを獲得。

コンテンツタイプ分析

コンテンツ分布

17%
83%
動画 (2)写真 (10)

動画

より良い
平均いいね30
平均コメント0

写真

平均いいね14
平均コメント0

動画は写真より投稿あたり平均16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">10.3</span>%減少しました

いいねトレンド

-11.2%

以前: 18 平均

以後: 16 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

-10.3%

以前: 18 平均

以後: 16 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17
コメント0

平均キャプション長さ:256文字。 中程度キャプション(101-500文字)が平均17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17
平均コメント0

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

#coder×6#programmingmemes×6#coders×5#programmer×4#codingmemes×3#developers×3#programmingmeme×3#geeks×3#tech×3#coding×2

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17エンゲージメント高い。

成長指標

アカウント分類

スモール インフルエンサー
1K10K50K500K1M10M+

43.6Kフォロワーを持つこのアカウントはスモールカテゴリ(10K-50K)に該当。このティアの典型的なエンゲージメント:3-5%

フォロー中/フォロワー

0.006

優秀

エンゲージメント率

0.04%

平均以下

総フォロワー数

43.6K

フォロー中 264
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スモールアカウントの3-5%ベンチマークより下
  • 投稿あたり平均17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

#coder(6)
#programmingmemes(6)
#coders(5)
#programmer(4)
#codingmemes(3)
#developers(3)

12件の最近の投稿に基づく

トップキャプションワード

programming(13)
follow(11)
keep(9)
supporting(9)
share(8)
friends(8)

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

Romantic & Emotional42% ドミナント+Energetic & Driven

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 の要素を含む energetic & driven.

Family & Relationships

Content about family and relationships

関連性100%

Photography & Art

Focus on visual storytelling and artistic content

関連性11%

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

English99%
Portuguese1%

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51

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51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: 火曜日 8am

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

@programmingdeveloper_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

@programmingdeveloper_のエンゲージメント率0.04%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83%がphoto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photoは平均投稿の2.4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256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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