building-full-social-audit-for-brand

ブランドの総合ソーシャル監査を実施

apidojo のスクレイパーを使用して、ブランドの総合ソーシャル監査を実施します。apidojo インテリジェンススキルライブラリの一部です。

前提条件

• APIFY_TOKEN 環境変数が設定されていること
• 任意：Apify MCP サーバーがインストールされていること

入力

パラメーター	型	必須	デフォルト	備考
startUrls	array	任意	[]	Twitter のプロフィールまたはツイートの URL
twitterHandles	array	任意	[]	Twitter のユーザー名（@ なし）
twitterUserIds	array	任意	[]	Twitter のユーザー ID
getFollowers	boolean	任意	false	フォロワー一覧を抽出
getFollowing	boolean	任意	false	フォロー中のユーザー一覧を抽出
getRetweeters	boolean	任意	false	ツイート URL のリツイートユーザーを抽出
includeUnavailableUsers	boolean	任意	false	利用できないユーザー／停止されたユーザーを含める
maxItems	number	任意	無制限	返すユーザーの最大数
customMapFunction	string	任意	—	各出力オブジェクトを変換する JavaScript 関数

ワークフロー

Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run twitter-user-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output

ステップ 2：Actor を実行する

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動処理します）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

APIFY_TOKEN は環境または .env ファイルに設定する必要があります。

Apify MCP が利用できる場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~twitter-user-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": "@[BRAND_HANDLE]" (run per platform),
  "maxItems": 100
}

REST API を使用する場合：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": "@[BRAND_HANDLE]" (run per platform), "maxItems": 100}'

SUCCEEDED になるまで待ちます。データセットを取得します：

curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"

ステップ 3：結果を分類する

classification: STRONG (score > 4%) | AVERAGE (2-4%) | WEAK (1-2%) | MINIMAL (< 1%)

ステップ 4：各結果をスコアリングする

score = brand_social_score = avg(platform_engagement_rate * platform_weight) where weights: Twitter=0.20, Instagram=0.30, TikTok=0.30, YouTube=0.20

ステップ 5：エッジケース

• ブランドがすべてのプラットフォームに存在するとは限りません。存在しないプラットフォームは戦略上のギャップとして記録し、スコアの重み付けは存在するプラットフォームのみの合計に合わせて調整します

追加のフォールバック：

• 結果が 20 件未満の場合：検索語を広げ、二次フィルターを削除します
• 結果がない場合：検索語が正しいことを確認し、別の表現を試します
• データ品質に問題がある場合：重要なフィールドが欠けている項目を削除し、出力に件数を記載します

出力形式

# Building Full Social Audit For Brand
Results: [N] | Date: [DATE]

| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |

## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]

トラブルシューティング

結果が少なすぎる場合： 主検索語を広げ、制限の厳しいフィルターを削除します。 結果の品質が低い場合： 最低スコアのしきい値（≥ 0.50）を適用してノイズを除外します。 Actor の実行に失敗する場合： API キーを確認し、apify.com/apidojo で Actor のステータスを確認します。