jaja

@acxl.a

📊 TikTok Analytics Vexub

🍓 ig : puja.flaherty

👥 Followers

1.14K

Taille du compte

👁 Avg views

830

Moyenne sur 1 vidéos

💬 ER global

14.94%

Likes + com + partages / vues

📌 Save rate

0.12%

Sauvegardes / vues

🔎 Détails (profil + refresh) ouvrir

⏱ Refresh : 07/02/2026 18:22 ❤️ Likes profil : 29K 🎥 Vidéos profil : 1 ➕ Following : 355 📦 Vidéos analysées : 1

ER = (Likes + Commentaires + Partages) / Vues • Save rate = Sauvegardes / Vues • Revenu estimé basé sur les vidéos ≥ 60s des 30 derniers jours.

🎥 Dernières vidéos

📆 31/01/2026 ⏱ 13s 🚫 <60s

🏅 #1 / 1

🙂

Score vidéo 6.7/10

🌺

ID 7601480349851438357

Non comptée : vidéo < 60s

🏆 Rang vues : #1 (top 100%) Ouvrir sur TikTok ↗

📊 Vues par vidéo

Survole un point pour voir la vidéo (# + date + vues exactes).

📈 ER & 📌 Saves

ER = engagement, Save rate = “vidéo à garder”.

💰 Revenu estimé (TikTok Ads)

Je compte uniquement les vidéos ≥ 60 secondes (tu m’as dit que <60s = pas pris en compte).
Calcul sur les 30 derniers jours (dans la limite des 35 dernières vidéos qu’on a dans le JSON).
RPM estimé : 0.8€/1k vues (range 0.56–1.03) basé sur ER + save rate + durée moyenne.
Résultat: 0€ sur 30j (range 0€–0€), pour 0 vues éligibles et 0 vidéos ≥60s.

Important: c’est une estimation “réaliste” mais ça dépend beaucoup du pays d’audience, du type de contenu, et du niveau de vues qualifiées.

🧠 Lecture ultra simple

Emoji + note /10 = performance globale de la vidéo (views + ER + saves).
ER = (Likes + Commentaires + Partages) / Vues • Save rate = Sauvegardes / Vues.
Badges “Au-dessus / En dessous” = comparaison directe à la moyenne de TON compte.