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Python Challenges

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12件の投稿を分析

@python.challenges プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

python.challenges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1.59%で、投稿あたり平均44いいねと5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ほぼ毎日投稿されています — とても安定したリズムです。キャプションは詳細なスタイルで、平均約573文字です。

主要指標

3.1K

フォロワー

6

フォロー中

194

総投稿数

1.58%

エンゲージメント率

44

平均いいね

5

平均コメント

オーソリティスコア

51/100
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
4/25

3,100 フォロワー

エンゲージメント
12/30

1.59% エンゲージメント率

コンテンツ
16/20

194 投稿, 5 平均コメント

成長
15/15

516.7:1 フォロワー比率

信頼
4/10

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:Nano (1K-10K)

529

総いいね数

64

総コメント数

エンゲージメント率

1.59%vs 5% (平均)
-68%

エンゲージメント率はNano (1K-10K)平均より68%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

44vs 500 (平均)
-91%

平均いいね数は典型的なNano (1K-10K)アカウントより91%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

5vs 25 (平均)
-79%

コメント数はNano (1K-10K)平均より79%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

2.0

1日あたりの投稿

平均

14

週あたりの投稿

一貫性

日曜日

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
動画
最もいいねが多い
7718

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Content
動画
ハイパフォーマー
5513

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Content
動画
ハイパフォーマー
5312

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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77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 (12)写真 (0)

動画

より良い
平均いいね44
平均コメント5

写真

平均いいね0
平均コメント0

動画は写真より投稿あたり平均49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">65.9</span>%増加しました

いいねトレンド

+56.8%

以前: 34 平均

以後: 54 平均

コメントトレンド

+176.5%

以前: 3 平均

以後: 8 平均

総エンゲージメント

+65.9%

以前: 37 平均

以後: 62 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
101-500文字
長い
12
500文字以上
長い最良
いいね44
コメント5

平均キャプション長さ:573文字。 長いキャプション(500文字以上)が平均49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44
平均コメント5

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

#pythonchallenge×12#learnpython×12#pythonquiz×12#codingchallenge×12#pythonforbeginners×12#codenewbie×12#programmingtips×12#codepractice×12#dailycoding×12#pythonexercises×12

投稿あたり平均20.0個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均49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
1K10K50K500K1M10M+

3.1K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

0.002

優秀

エンゲージメント率

1.59%

平均以下

総フォロワー数

3.1K

フォロー中 6
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44いいねと5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

#pythonchallenge(12)
#learnpython(12)
#pythonquiz(12)
#codingchallenge(12)
#pythonforbeginners(12)
#codenewbie(12)

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(29)
coding(24)
quiz(17)
solve(12)
challenge(12)
regular(12)

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

Neutral & Informative56% ドミナント+Positive & Uplifting

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 positive & uplifting.

Education

プロフィールカテゴリ:Education

関連性80%

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

English100%

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

アカウントサイズナノインフルエンサー

1千-1万フォロワー

投稿あたりの推定リーチ132

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132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 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

@python.challenges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

@python.challengesのエンゲージメント率1.59%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1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1.9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573文字のdetailedアプローチに従っています。このdetailed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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