apify-audience-analysis

オーディエンス分析

Apify Actors を使用して複数のプラットフォームからフォロワーの属性、エンゲージメントパターン、行動データを抽出し、オーディエンスを分析して理解します。

前提条件

（事前に確認する必要はありません）

• APIFY_TOKEN を含む .env ファイル
• Node.js 20.6+（ネイティブの --env-file をサポートするバージョン）
• mcpc CLI ツール：npm install -g @apify/mcpc

ワークフロー

このチェックリストをコピーして、進捗を記録してください。

Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify audience analysis type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via mcpc
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analysis script
- [ ] Step 5: Summarize findings

Step 1: オーディエンス分析の種類を特定する

分析のニーズに応じて、適切な Actor を選択してください。

ユーザーニーズ	Actor ID	最適な用途
Facebook フォロワーの属性	apify/facebook-followers-following-scraper	FB のフォロワー／フォロー中リスト
Facebook のエンゲージメント行動	apify/facebook-likes-scraper	FB 投稿への「いいね」の分析
Facebook 動画のオーディエンス	apify/facebook-reels-scraper	FB Reels の視聴者
Facebook コメントの分析	apify/facebook-comments-scraper	FB 投稿／動画へのコメント
Facebook コンテンツのエンゲージメント	apify/facebook-posts-scraper	FB 投稿のエンゲージメント指標
Instagram オーディエンスの規模	apify/instagram-profile-scraper	IG プロフィールの属性
Instagram の位置情報ベースの分析	apify/instagram-search-scraper	IG の位置情報タグ付きオーディエンス
Instagram のタグ付きネットワーク	apify/instagram-tagged-scraper	IG タグネットワークの分析
Instagram の包括的な分析	apify/instagram-scraper	IG オーディエンスの全データ
Instagram API ベースの分析	apify/instagram-api-scraper	IG API アクセス
Instagram フォロワー数	apify/instagram-followers-count-scraper	IG フォロワーの追跡
Instagram コメントのエクスポート	apify/export-instagram-comments-posts	IG コメントの一括エクスポート
Instagram コメントの分析	apify/instagram-comment-scraper	IG コメントのセンチメント
YouTube 視聴者のフィードバック	streamers/youtube-comments-scraper	YT コメントの分析
YouTube チャンネルのオーディエンス	streamers/youtube-channel-scraper	YT チャンネルの登録者
TikTok フォロワーの属性	clockworks/tiktok-followers-scraper	TT のフォロワーリスト
TikTok プロフィールの分析	clockworks/tiktok-profile-scraper	TT プロフィールの属性
TikTok コメントの分析	clockworks/tiktok-comments-scraper	TT コメントのエンゲージメント

Step 2: Actor のスキーマを取得する

mcpc を使用して、Actor の入力スキーマと詳細を動的に取得します。

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

ACTOR_ID を選択した Actor（例：apify/facebook-followers-following-scraper）に置き換えてください。

次の情報が返されます。

• Actor の説明と README
• 必須および任意の入力パラメーター
• 出力フィールド（利用可能な場合）

Step 3: ユーザーの希望を確認する

実行する前に、次の点を確認してください。

1. 出力形式：
   • 簡易回答 - チャットに上位の結果を数件表示する（ファイルは保存しない）
   • CSV - すべてのフィールドを含む全件エクスポート
   • JSON - JSON 形式での全件エクスポート
2. 結果の件数：ユースケースの特性に応じて決定します

Step 4: スクリプトを実行する

簡易回答（チャットに表示、ファイルはなし）：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
  --format csv

JSON：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
  --format json

Step 5: 分析結果を要約する

完了後、次の内容を報告してください。

• 分析したオーディエンスメンバー／プロフィールの数
• ファイルの場所と名前
• 主要な属性に関するインサイト
• 推奨される次のステップ（より詳細な分析、セグメンテーションなど）

エラー処理

APIFY_TOKEN not found - APIFY_TOKEN=your_token を含む .env を作成するようユーザーに依頼します mcpc not found - npm install -g @apify/mcpc をインストールするようユーザーに依頼します Actor not found - Actor ID のスペルを確認します Run FAILED - エラー出力内の Apify コンソールリンクを確認するようユーザーに依頼します Timeout - 入力サイズを小さくするか、--timeout を増やします