@paperncode
PaperNCode
💻 Java Developer | Hyderabad📍 🛠️ 2+ Years Industry Experience 📚 MNC Placement Guide & Java Topics 📩 Collabs: javavedam@gmail.com
@paperncode Profil Analizi Özeti
Son 12 gönderi üzerinden hesaplanmıştır
paperncode'in takipçileriyle nasıl bir bağ kurduğuna baktığımızda, %23.78'lik bir etkileşim oranı görüyoruz — gönderi başına ortalama 945 beğeni ve 46 yorum. 1K-10K takipçi aralığındaki hesaplarla karşılaştırdığımızda (ortalama %5 civarı), bu %376 daha yüksek. Gerçekten ilgili bir topluluk oluşturulmuş.
İçerik dağılımına baktığımızda, son paylaşımların yaklaşık %100'i video, %0'si fotoğraf.
Paylaşım tarafına bakarsak, neredeyse her gün yeni içerik geliyor — highly consistent bir ritim. Açıklamalar genelde concise tarzda, ortalama 83 karakter uzunluğunda.
Temel Metrikler
4.2K
Takipçi
10
Takip
26
Toplam Gönderi
23.79%
Etkileşim Oranı
945
Ort. Beğeni
46
Ort. Yorum
Otorite Skoru
Erişim, etkileşim, içerik kalitesi ve güven sinyallerinden hesaplanmıştır
Skor Dağılımı
4,165 takipçi
23.78% etkileşim oranı
26 gönderi, 46 ort yorum
416.5:1 takipçi oranı
İtibar oluşturuluyor
Otorite Skoru, 12 son gönderi ve herkese açık profil verisine dayalı tahmini bir metriktir. Potansiyel etki ve etkileşim kalitesini yansıtır.
Sektör Karşılaştırması
11.3K
Toplam Beğeni
546
Toplam Yorum
Etkileşim Oranı
Etkileşim oranınız Nano (1K-10K) ortalamasının %376 üzerinde. Bu, güçlü bir kitle bağlantısı ve içerik uyumunu gösteriyor.
Gönderi Başına Ort. Beğeni
Ortalama beğenileriniz Nano (1K-10K) karşılaştırmasının %89 üzerinde. İçerikleriniz kitlenizle iyi bir uyum sağlıyor.
Gönderi Başına Ort. Yorum
Yorum oranınız Nano (1K-10K) ortalamasını %82 aşıyor. Kitlenizle anlamlı konuşmalar oluşturuyorsunuz.
Karşılaştırmalar, benzer takipçi seviyelerindeki hesapların sektör ortalamalarına dayanmaktadır. Bireysel performans niş, içerik türü ve kitle demografisine göre değişiklik gösterebilir.
Paylaşım Sıklığı
0.8
Günlük gönderi
5
Haftalık gönderi
Perşembe
En aktif gün
Haftanın Günlerine Göre
En İyi Performans Gösteren İçerikler
Tcs nqt most frequently asked questions #javavedam #tcsnqt #tcs #tcsnqt2026 #coding
Instagram'da Görüntüle
Tcs nqt most frequently asked questions #javavedam #tcsnqt #tcs #tcsnqt2026 #coding
Instagram'da Görüntüle
Tcs nqt most frequently asked questions #javavedam #tcsnqt #tcs #tcsnqt2026 #coding
Instagram'da Görüntüle12 gönderi analiz edildi. En iyi içerik ortalama 2.2K beğeni alıyor.
İçerik Türü Analizi
İçerik Dağılımı
Videolar
Fotoğraflar
Videolar, gönderi başına 991 ortalama etkileşimle fotoğraflardan daha iyi performans gösteriyor.
Etkileşim Trendi
Genel Trend
Artıyor6 eski gönderi ile 6 yeni gönderi karşılaştırılıyor. Genel etkileşim %<span class="font-medium text-green-400">44.8</span> arttı
Beğeni Trendi
+38.4%
Önce: 793 ort.
Sonra: 1.1K ort.
Yorum Trendi
+351.5%
Önce: 17 ort.
Sonra: 75 ort.
Toplam Etkileşim
+44.8%
Önce: 809 ort.
Sonra: 1.2K ort.
Açıklama Uzunluğu Analizi
Açıklama Uzunluğu Dağılımı
Ortalama açıklama uzunluğu: 83 karakter. Kısa açıklamalar (1-100 karakter) ortalama 991 etkileşimle en iyi performansı gösteriyor.
Hashtag Performansı
Hashtag'li
12
gönderi
Hashtag'siz
0
gönderi
En Çok Kullanılan Hashtagler
Gönderi başına ortalama 5.0 hashtag. Hashtag'li gönderiler 991 daha fazla ortalama etkileşim alıyor.
Büyüme Göstergeleri
Hesap Sınıflandırması
Mikro Fenomen4.2K takipçi ile bu hesap Mikro kategorisinde (1K-10K) yer alıyor. Bu seviye için tipik etkileşim: 5-10%
Takip/Takipçi
0.002
MükemmelEtkileşim Oranı
23.78%
Ortalamanın üstündeToplam Takipçi
4.2K
Takip edilen 10- • Çok etkili - takipçilerinden çok daha az kişiyi takip ediyor
- • Etkileşim oranı mikro hesaplar için 5-10% ortalamasının üstünde
- • Gönderi başına ortalama 945 beğeni ve 46 yorum
Hashtagler & Açıklamalar
En Popüler Hashtagler
12 son gönderiye dayalı
En Çok Kullanılan Kelimeler
Alaka düzeyi için yaygın kelimeler filtrelendi
İçerik Temaları
Tema belirlemek için yeterli içerik yok. Analiz için açıklamalı gönderiler gerekli.
Temalar ve ruh hali, 12 herkese açık gönderi açıklaması ve hashtag'deki anahtar kelimeler analiz edilerek tahmin edilmiştir.
Kitle İçgörüleri
Sınırlı Veri Mevcut: Ayrıntılı kitle demografik verileri (ülke, yaş, cinsiyet) yalnızca hesap sahipleri tarafından Instagram Insights üzerinden erişilebilir. Aşağıdaki veriler herkese açık içerik analizinden tahmin edilmiştir.
İçerik Dilleri
12 gönderi açıklamasından tespit edildi
Kitle Etkileşimi
Beğeni-takipçi oranına göre
1K-10K takipçi
Ortalama etkileşim × 3 baz alınarak tahmin edildi
Kitle Özeti
Bu büyüyen hesap çok yüksek etkileşim gösteriyor ağırlıklı olarak English içerikle. Ortalama gönderi tahmini 2.8K hesaba ulaşıyor.
Paylaşım İçin En İyi Zaman
En iyi performans zamanı: Perşembe 12pm
Bu saatte paylaşılan gönderiler en yüksek ortalama etkileşimi alıyor
Zaman damgası olan 12 gönderinin etkileşim kalıplarına dayalı.
Yapay Zeka Destekli Analiz Özeti
@paperncode'in son içeriğine dayalı temel içgörüler ve performans vurguları
@paperncode'in %23.78 etkileşim oranı, benzer hesaplara kıyasla excellent. Bu, excellent seviyede kitle etkileşimi ve içerik etkinliğini gösterir.
İçerik stratejisi %100 oranında video odaklı ve bu profil için en güçlü performans gösteren format gibi görünüyor.
Paylaşım tutarlılığı high düzeyinde ve gönderiler arası ortalama 1 gün aralık bulunuyor. high sıklık genellikle daha iyi kitle tutmaya yol açar.
En iyi performans gösteren video, ortalama gönderilere göre 2.6 kat daha fazla etkileşim elde etti, bu da belirli içerik temalarıyla güçlü rezonans olduğunu gösteriyor.
Başlık stratejisi ortalama 83 karakter ile minimal bir yaklaşım izliyor. Bu minimal stil, bu hesap türü için kitle beklentileriyle iyi uyum sağlıyor.
Bu analiz herkese açık verilerden üretilmiştir ve tahmini içgörüler sağlar. Gerçek performans metrikleri değişiklik gösterebilir.
Benzer Herkese Açık Profilleri Keşfet
Önemli Uyarı
Burada gösterilen tüm içgörüler, herkese açık veriler kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu araç Instagram veya Meta ile bağlantılı değildir ve özel bilgilere erişmez. Analizler yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve gerçek hesap performansını yansıtmayabilir.