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12件の投稿を分析

@python_coding_ninja プロフィール分析サマリー

直近12件の投稿に基づく

python_coding_ninja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3.68%で、投稿あたり平均43いいねと8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。キャプションは詳細なスタイルで、平均約541文字です。

主要指標

1.4K

フォロワー

1

フォロー中

74

総投稿数

3.70%

エンゲージメント率

43

平均いいね

8

平均コメント

オーソリティスコア

60/100
Established

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

1,380 フォロワー

エンゲージメント
20/30

3.68% エンゲージメント率

コンテンツ
14/20

74 投稿, 8 平均コメント

成長
15/15

1380.0:1 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:Nano (1K-10K)

518

総いいね数

92

総コメント数

エンゲージメント率

3.68%vs 5% (平均)
-26%

エンゲージメント率はNano (1K-10K)平均より26%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

43vs 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

8vs 25 (平均)
-69%

コメント数はNano (1K-10K)平均より69%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

0.5

1日あたりの投稿

平均

4

週あたりの投稿

一貫性

土曜日

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
10430

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Content
動画
ハイパフォーマー
932

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Content
動画
ハイパフォーマー
511

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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104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43
平均コメント8

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51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">47.9</span>%減少しました

いいねトレンド

-57.3%

以前: 61 平均

以後: 26 平均

コメントトレンド

+42.1%

以前: 6 平均

以後: 9 平均

総エンゲージメント

-47.9%

以前: 67 平均

以後: 35 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43
コメント8

平均キャプション長さ:541文字。 長いキャプション(500文字以上)が平均51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43
平均コメント8

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

#pythonquiz×12#darkcode×12#codechallenge×12#learntocode×12#programmingcommunity×12#techtrivia×12#codinglife×12#softwaredevelopment×12#devjourney×12#codenewbie×12

投稿あたり平均23.0個のハッシュタグ。 ハッシュタグ付き投稿は平均51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+

1.4K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

0.001

優秀

エンゲージメント率

3.68%

平均以下

総フォロワー数

1.4K

フォロー中 1
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43いいねと8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

#pythonquiz(12)
#darkcode(12)
#codechallenge(12)
#learntocode(12)
#programmingcommunity(12)
#techtrivia(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

coding(24)
python(14)
ready(12)
learn(12)
skills(12)
take(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

Positive & Uplifting29% ドミナント+Calm & Mindful

このプロフィールのコンテンツの全体的なトーンは positive & uplifting の要素を含む calm & mindful.

Lifestyle & Fashion

Content about lifestyle, fashion, and personal style

関連性100%

Entertainment & Music

Entertainment, music, and nightlife content

関連性10%

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

English98%
Portuguese2%

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高い

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130

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高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130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: 木曜日 4pm

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_coding_ninja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_coding_ninjaのエンゲージメント率3.68%は類似アカウントと比較してgood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good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mediumで、投稿間の平均間隔は2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videoは平均投稿の2.6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541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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