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12件の投稿を分析

@pycode.dev プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

pycode.dev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2.09%で、投稿あたり平均540いいねと7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0%が動画、100%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。キャプションは中程度の長さのスタイルで、平均約421文字です。

主要指標

26.2K

フォロワー

10

フォロー中

112

総投稿数

2.08%

エンゲージメント率

540

平均いいね

7

平均コメント

オーソリティスコア

57/100
Growing

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

26,241 フォロワー

エンゲージメント
16/30

2.09% エンゲージメント率

コンテンツ
6/20

112 投稿, 7 平均コメント

成長
15/15

2624.1:1 フォロワー比率

信頼
10/10

認証アカウント

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)

6.5K

総いいね数

86

総コメント数

エンゲージメント率

2.09%vs 2.5% (平均)
-17%

エンゲージメント率はMicro (10K-100K)平均より17%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

540vs 2,000 (平均)
-73%

平均いいね数は典型的なMicro (10K-100K)アカウントより73%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

7vs 80 (平均)
-91%

コメント数はMicro (10K-100K)平均より91%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

月曜日

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
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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2.5K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 (0)写真 (12)

動画

平均いいね0
平均コメント0

写真

より良い
平均いいね540
平均コメント7

写真は動画より投稿あたり平均547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">100.0</span>%減少しました

いいねトレンド

-100.1%

以前: 1.1K 平均

以後: -1 平均

コメントトレンド

-89.7%

以前: 13 平均

以後: 1 平均

総エンゲージメント

-100.0%

以前: 1.1K 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

キャプションなし
0文字
短い
1
1-100文字
中程度
6
101-500文字
長い
5
500文字以上
短い
いいね-1
コメント6
中程度最良
いいね714
コメント11
長い
いいね441
コメント3

平均キャプション長さ:421文字。 中程度キャプション(101-500文字)が平均725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

10

投稿

平均いいね649
平均コメント8

ハッシュタグなし

2

投稿

平均いいね-1
平均コメント6

最も使用されるハッシュタグ

#python×10#coding×8#learnpython×5#programming×5#machinelearning×3#pythonroadmap×2#ai×2#python2026×1#pycode×1#numpy×1

投稿あたり平均4.2個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均652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+

26.2K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

0.000

優秀

エンゲージメント率

2.09%

平均以下

総フォロワー数

26.2K

フォロー中 10
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540いいねと7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

#python(10)
#coding(8)
#learnpython(5)
#programming(5)
#machinelearning(3)
#pythonroadmap(2)

12件の最近の投稿に基づく

トップキャプションワード

python(34)
follow(13)
dev(12)
content(11)
step(6)
month(6)

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

Energetic & Driven30% ドミナント+Romantic & Emotional

このプロフィールのコンテンツの全体的なトーンは energetic & driven の要素を含む romantic & emotional.

Entertainment & Music

Entertainment, music, and nightlife content

関連性100%

Business & Motivation

Entrepreneurship and motivational content

関連性67%

Travel & Adventure

Content related to travel destinations and adventures

関連性33%

Photography & Art

Focus on visual storytelling and artistic content

関連性33%

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

English96%
Portuguese4%
German1%

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平均

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1.6K

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平均エンゲージメント 主にEnglishコンテンツでを示しています。平均投稿は推定1.6K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

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

@pycode.dev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

@pycode.devのエンゲージメント率2.09%は類似アカウントと比較してaverage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averageレベルを示しています。

コンテンツ戦略は100%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4.6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421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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