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、エンゲージメントの傾向、行動データを抽出し、オーディエンスを分析して把握します。

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 以降（ネイティブの --env-file サポートに必要）

ワークフロー

このチェックリストをコピーして、進捗を記録します。

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

ステップ 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 を選択します。

ユーザーのニーズ	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／フォロー中のユーザー一覧
Facebook のエンゲージメント行動	apify/facebook-likes-scraper	FB 投稿への「いいね」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 の包括的分析	apify/instagram-scraper	IG オーディエンスの全データ
Instagram API ベース分析	apify/instagram-api-scraper	IG API へのアクセス
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 コメント分析	apify/instagram-comment-scraper	IG コメントの感情分析
YouTube 視聴者のフィードバック	streamers/youtube-comments-scraper	YT コメント分析
YouTube チャンネルのオーディエンス	streamers/youtube-channel-scraper	YT チャンネル登録者
TikTok フォロワーの属性	clockworks/tiktok-followers-scraper	TT フォロワー一覧
TikTok プロフィール分析	clockworks/tiktok-profile-scraper	TT プロフィールの属性
TikTok コメント分析	clockworks/tiktok-comments-scraper	TT コメントのエンゲージメント

ステップ 2：Actor のスキーマを取得する

Actor の入力スキーマと詳細を取得します。

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/fetch_actor_details.js --actor "ACTOR_ID"

ACTOR_ID を選択した Actor（例：apify/facebook-followers-following-scraper）に置き換えます。

次の情報が返されます。

• Actor の情報（タイトル、説明、URL、カテゴリ、統計、評価）
• README の概要
• 入力スキーマ（必須および任意のパラメーター）

ステップ 3：ユーザーの希望を確認する

簡単な検索（例：「Nike のフォロワー数は？」「プラハのコーヒーショップを 5 軒探して」）では、このステップをスキップし、クイック回答モードを使用してステップ 4 に進みます。

大規模なスクレイピングタスクでは、次の点を確認します。

1. 出力形式：
   • クイック回答 - チャットに上位数件を表示（ファイルは保存しません）
   • CSV - すべてのフィールドを含む完全なエクスポート
   • JSON - JSON 形式で完全にエクスポート
2. 結果数：ユースケースの特性に応じて決定します

コストの安全対策：Actor の入力では、常に適切な結果上限（maxResults、resultsLimit、maxCrawledPages、または入力スキーマにある同等のフィールドなど）を設定します。ユーザーが明示的により多くの結果を求めない限り、デフォルトは 100 件にします。Apify クレジットを多く消費するため、大規模なスクレイピング（1000 件以上）を実行する前にユーザーに警告します。

ステップ 4：スクリプトを実行する

クイック回答（チャットに表示、ファイルなし）：

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

ステップ 5：調査結果を要約する

完了後、次の内容を報告します。

• 分析したオーディエンスのメンバー／プロフィール数
• ファイルの場所と名前
• 主な属性に関する知見
• 次のステップの提案（より詳細な分析、セグメンテーション）

エラー処理

APIFY_TOKEN not found - ユーザーに APIFY_TOKEN=your_token を含む .env の作成を依頼します 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 コンソールへの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 を大きくします