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Gabriel Marques✨

@gabriell_mqs
📊 TikTok Analytics Vexub 📉 -58.4% sur 14 vidéos 📅 4.04j / post

Ba - 073! Ig: gabriell_mqs 🏷️GABMQS NA DARKLAB 💀

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👥 Followers
352.7K
Taille du compte
👁 Avg views
672
Moyenne sur 15 vidéos
💬 ER global
5.65%
Likes + com + partages / vues
📌 Save rate
0.2%
Sauvegardes / vues
🔎 Détails (profil + refresh) ouvrir
⏱ Refresh : 05/02/2026 12:47 ❤️ Likes profil : 10.9M 🎥 Vidéos profil : 1.47K ➕ Following : 1.15K 📦 Vidéos analysées : 15 🔥 7 dernières : 2.8K ⬅️ 7 précédentes : 6.74K
ER = (Likes + Commentaires + Partages) / Vues • Save rate = Sauvegardes / Vues • Revenu estimé basé sur les vidéos ≥ 60s des 30 derniers jours.
🎥 Dernières vidéos
📊 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 : 0.68€/1k vues (range 0.48–0.89) 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.
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