benchmarking-instagram-influencer-engagement

Instagram インフルエンサーのエンゲージメントをベンチマークする

1つまたは複数の Instagram アカウントの最近の投稿データを取得し、エンゲージメント率、一貫性、パフォーマンスのベンチマークを算出します。提携前にインフルエンサーを審査したり、アカウント同士を比較したりする際に使用します。

前提条件

• APIFY_TOKEN 環境変数が設定されていること
• オプション：Apify MCP サーバーがインストールされていること

入力

パラメーター	型	必須	デフォルト	備考
startUrls	array	✅	[]	Instagram の URL — プロフィール、ハッシュタグ、位置情報、音声ページ、リール
until	string	任意	—	この日付までの投稿をスクレイピングします（YYYY-MM-DD）
maxItems	number	任意	無制限	返す投稿の最大数
customMapFunction	string	任意	—	各出力オブジェクトを変換する JavaScript 関数

ワークフロー

Progress:
- [ ] Step 1: Get account list and analysis goal
- [ ] Step 2: Run instagram-scraper for each account
- [ ] Step 3: Calculate engagement rate per account
- [ ] Step 4: Apply benchmark standards
- [ ] Step 5: Deliver comparison report

ステップ 1：パラメーターの確認

ユーザーに次の情報を尋ねます。

• 分析する Instagram ハンドル（最大10アカウント。各ハンドルの先頭に @ を付けないでください）
• 分析する最近の投稿数（デフォルト：30。統計的な信頼性を確保するのに十分な数です）
• 分析の目的 — 提携に向けた審査、競合ベンチマーク、または一般的な監査

ステップ 2：Actor を実行する

アカウントごとに個別に実行するか、リストとして渡します。

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動で処理します）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~instagram-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~instagram-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~instagram-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

APIFY_TOKEN は環境変数または .env ファイルに設定する必要があります。

Apify MCP が利用可能な場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~instagram-scraper"
Input:
{
  "usernames": ["[handle1]", "[handle2]", "[handle3]"],
  "maxItems": 30
}

REST API による代替手段：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~instagram-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "usernames": ["[handle1]", "[handle2]"],
    "maxItems": 30
  }'

SUCCEEDED になるまで待機します。データセットを取得します。

ステップ 3：エンゲージメント指標を算出する

各アカウントについて、その投稿配列から次の情報を算出します。

avg_likes = sum(post.likesCount) / num_posts
avg_comments = sum(post.commentsCount) / num_posts
engagement_rate = (avg_likes + avg_comments) / follower_count * 100
posting_frequency = num_posts / date_range_days

フォロワー数の層別ベンチマーク基準：

層	フォロワー数	良好な ER	非常に良好な ER
ナノ	1K–10K	5–8%	>8%
マイクロ	10K–100K	3–5%	>5%
ミッド	100K–500K	1.5–3%	>3%
マクロ	500K–1M	1–2%	>2%
メガ	1M+	0.5–1%	>1%

ステップ 4：異常を検出する

不審なエンゲージメントパターンがあるアカウントを検出します。

• 層に対して低い ER： ER が 0.5% 未満の場合、フォロワー数が水増しされている可能性があります
• いいねとコメントの不均衡： いいねが非常に多い一方でコメントがほとんどない場合、いいねを購入している可能性があります
• エンゲージメントの急増： ある投稿のエンゲージメントが通常の10倍で、その後に反応のない投稿が続く場合、プロモーションを購入した可能性があります
• フォロワー数の急増： （確認できる場合）直近のフォロワー数の変化と照合します

ステップ 5：レポートを整形する

出力形式

# Instagram Engagement Benchmark Report
Accounts analyzed: [N] | Posts per account: [30] | Date: [DATE]

## Summary Comparison
| Account | Followers | Avg Likes | Avg Comments | Eng. Rate | Tier Benchmark | Status |
|---------|-----------|-----------|--------------|-----------|----------------|--------|
| @[name] | [N]       | [N]       | [N]          | [X.X%]    | [good/great/low] | ✅/⚠️/❌ |

## Detailed Analysis

### @[handle1]
- Followers: [N] | Tier: [Nano/Micro/Mid/Macro/Mega]
- Avg Likes: [N] | Avg Comments: [N]
- **Engagement Rate: [X.X%]** — [above/at/below] benchmark for this tier
- Posting frequency: [X] posts/week
- Best-performing post: [url] ([N] likes, [N] comments)
- ⚠️ Anomalies: [none / describe if any]
- **Verdict:** [Recommended / Proceed with caution / Do not recommend]

### @[handle2]
[same structure]

## Benchmark Verdict Key
- ✅ Healthy engagement — safe to partner with
- ⚠️ Below benchmark — investigate further before committing budget
- ❌ Suspicious patterns — likely inflated audience, do not recommend

トラブルシューティング

非公開アカウント： Instagram スクレイパーは非公開プロフィールにアクセスできません。対象から除外してください。 投稿数が少ない場合： 最近の投稿が10件未満のアカウントでは ER 統計の信頼性が低いため、その旨を明記してください。 リールと投稿： リールは通常、静止画投稿よりも2〜3倍のエンゲージメントを獲得します。アカウントの投稿の大半がリールの場合は、想定値を調整してください。