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maria fernanda bejarano

@bmbf

📊 TikTok Analytics Vexub 📅 0.01j / post

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👥 Followers

Taille du compte

👁 Avg views

Moyenne sur 2 vidéos

💬 ER global

21.21%

Likes + com + partages / vues

📌 Save rate

Sauvegardes / vues

🔎 Détails (profil + refresh) ouvrir

⏱ Refresh : 12/02/2026 17:43 ❤️ Likes profil : 13 🎥 Vidéos profil : 2 ➕ Following : 4 📦 Vidéos analysées : 2

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

🎥 Dernières vidéos

📆 26/12/2016 ⏱ 14s 🚫 <60s

🏅 #1 / 2

😐

Score vidéo 5.4/10

#dueto con @lvbg_21

ID 178009416716222464

Non comptée : vidéo < 60s

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

📆 26/12/2016 ⏱ 15s 🚫 <60s

🏅 #2 / 2

😐

Score vidéo 5.1/10

#dueto con @selenagomez

ID 178005948450418689

Non comptée : vidéo < 60s

🏆 Rang vues : #2 (top 0%) 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 : 0.78€/1k vues (range 0.54–1.01) 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.