apify-influencer-discovery

インフルエンサーの発見

Apify Actors を使用して、複数のプラットフォームでインフルエンサーを発見し、分析します。

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 に対応）
• 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: Determine discovery source (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via mcpc
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the discovery script
- [ ] Step 5: Summarize results

ステップ 1：発見元を決定する

ユーザーのニーズに基づいて、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
インフルエンサーのプロフィール	apify/instagram-profile-scraper	プロフィール指標、自己紹介、フォロワー数
ハッシュタグで検索	apify/instagram-hashtag-scraper	特定のハッシュタグを使用するインフルエンサーの発見
リールのエンゲージメント	apify/instagram-reel-scraper	リールのパフォーマンスとエンゲージメントの分析
ニッチ分野から発見	apify/instagram-search-scraper	キーワード／ニッチ分野でインフルエンサーを検索
ブランドへの言及	apify/instagram-tagged-scraper	ブランド／製品にタグ付けしたユーザーを追跡
包括的なデータ	apify/instagram-scraper	プロフィール、投稿、コメントの全般的な分析
API ベースの発見	apify/instagram-api-scraper	API ベースの高速なデータ抽出
エンゲージメント分析	apify/export-instagram-comments-posts	センチメント分析用にコメントをエクスポート
Facebook コンテンツ	apify/facebook-posts-scraper	Facebook 投稿のパフォーマンスを分析
マイクロインフルエンサー	apify/facebook-groups-scraper	ニッチなグループでインフルエンサーを発見
影響力のあるページ	apify/facebook-search-scraper	影響力のあるページを検索
YouTube クリエイター	streamers/youtube-channel-scraper	チャンネル指標と登録者データ
TikTok インフルエンサー	clockworks/tiktok-scraper	TikTok データを包括的に抽出
TikTok（無料）	clockworks/free-tiktok-scraper	無料の TikTok データ抽出ツール
ライブ配信者	clockworks/tiktok-live-scraper	ライブ配信を行うインフルエンサーを発見

ステップ 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/instagram-profile-scraper）に置き換えます。

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）

ステップ 3：ユーザーの希望を尋ねる

実行する前に、次の内容を尋ねます。

1. 出力形式：
   • 簡易回答 - 上位数件の結果をチャットに表示（ファイルは保存しない）
   • 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. 結果の件数：ユースケースの性質に基づいて決定

ステップ 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

ステップ 5：結果を要約する

完了後、次の内容を報告します。

• 発見したインフルエンサーの数
• ファイルの場所と名前
• 利用可能な主要指標（フォロワー数、エンゲージメント率など）
• 推奨される次のステップ（絞り込み、アウトリーチ、詳細な分析）

エラー処理

APIFY_TOKEN not found - APIFY_TOKEN=your_token を含む .env の作成をユーザーに依頼します mcpc not found - npm install -g @apify/mcpc のインストールを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 を増やします