@programmingknow
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@programmingknow プロフィール分析サマリー
直近12件の投稿に基づく
programmingknow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0.03%で、投稿あたり平均27いいねと2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、写真コンテンツは動画よりも1.8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だいたい5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。キャプションは簡潔なスタイルで、平均約98文字です。
主要指標
99.2K
フォロワー
21
フォロー中
1.1K
総投稿数
0.03%
エンゲージメント率
27
平均いいね
2
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
99,180 フォロワー
0.03% エンゲージメント率
1073 投稿, 2 平均コメント
4722.9:1 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
323
総いいね数
29
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Micro (10K-100K)平均より99%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
コメント数はMicro (10K-100K)平均より97%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
0.2
1日あたりの投稿
2
週あたりの投稿
日曜日
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

Output guys 🤔? #Java #JavaDeveloper #CollectionsFramework #LearnJava #programmingknow
Instagramで見る
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Instagramで見る12件の投稿を分析。トップコンテンツは平均39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
写真は動画より投稿あたり平均14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">20.0</span>%増加しました
いいねトレンド
+16.8%
以前: 25 平均
以後: 29 平均
コメントトレンド
+63.6%
以前: 2 平均
以後: 3 平均
総エンゲージメント
+20.0%
以前: 27 平均
以後: 32 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:98文字。 短いキャプション(1-100文字)が平均32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4.8個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均29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99.2K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
0.000
優秀エンゲージメント率
0.03%
平均以下総フォロワー数
99.2K
フォロー中 21- • 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27いいねと2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
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 neutral & informative の要素を含む 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
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
1万-10万フォロワー
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81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 4am
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
@programmingknow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
@programmingknowのエンゲージメント率0.03%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5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。
キャプション戦略は平均98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。












