comment-mining

コメント分析

概要

公開コメントを分析し、人々が実際に何を質問し、不満を述べ、求め、誤解し、繰り返しているかを把握します。出力は、製品調査、コンテンツのアイデア、コピーライティング、反論への対応、オーディエンスの理解に役立つものにします。

使用する場面

次の依頼があった場合に、このスキルを使用します。

• TikTok、YouTube 動画、Instagram Reel、Facebook 投稿、Reddit 投稿、または Rumble 動画のコメントを分析する
• オーディエンスからの質問、反論、不満、購入意向を見つける
• 顧客の声として使われている表現を抽出する
• コメントからコンテンツのアイデアを見つける
• 投稿、クリエイター、製品、またはトピックに対する感情を把握する

コメントのソース

プラットフォーム	エンドポイント
TikTok コメント	/v1/tiktok/video/comments
TikTok の返信	/v1/tiktok/video/comment/replies
YouTube コメント	/v1/youtube/video/comments
YouTube の返信	/v1/youtube/video/comment/replies
Instagram コメント	/v2/instagram/post/comments
Facebook コメント	/v1/facebook/post/comments
Facebook の返信	/v1/facebook/post/comment/replies
Reddit コメント	/v1/reddit/post/comments
Rumble コメント	/v1/rumble/video/comments

ワークフロー

1. コメントを取得する

   • 可能な場合は、投稿または動画の URL を使用します。
   • エンドポイントがページネーションに対応しており、ユーザーが詳しい分析を希望する場合は、ページネーションを行います。
   • コメント本文、公開されている場合は投稿者、いいね／賛成票の数、タイムスタンプ、ソース URL を保持します。

2. 軽く整える

   • 明らかなスパムや重複を取り除きます。
   • 顧客の声として役立つ場合は、スラング、誤字、感情的な表現を残します。
   • 引用の文言を過度に標準化しないでください。

3. 有用なコメントをそれぞれ分類する 次の分類を使用します。

   • 質問
   • 反論
   • 不満／悩み
   • 賞賛
   • 混乱
   • 要望／機能のアイデア
   • 購入意向
   • 論争／議論
   • ジョーク／ミーム／文化的な兆候

4. テーマをまとめる

   • 似たコメントをグループ化します。
   • 頻度と強さに基づいてテーマを評価します。
   • 各テーマについて、正確な引用を示します。

5. インサイトをアクションにつなげる ユーザーの目標に応じて、次のものを作成します。

   • コンテンツのアイデア
   • FAQ のアイデア
   • ランディングページのコピーの切り口
   • 製品のアイデア
   • 反論への対応箇条書き
   • 営業／サポート向けのメモ

出力形式

# Comment Mining Report

## Summary
- Source(s): {urls}
- Comments analyzed: {count}
- Confidence: High/Medium/Low

## Top Themes
| Theme | Type | Frequency | Intensity | Representative quote |
|---|---|---:|---|---|

## Audience Questions
- "..."

## Objections and Concerns
- **Objection:** ...
  - Evidence: "..."
  - Response angle: ...

## Buying Intent / Demand Signals
- "..."

## Exact Language to Reuse
- "..."
- "..."

## Content Ideas From Comments
1. ...
2. ...

品質を保つためのガイドライン

• サンプル数と確信度を明記します。
• 目立つ単独のコメントと、繰り返し見られる傾向を区別します。
• 有用な表現については、正確な引用を保持します。
• 1 件の投稿のコメントだけから、市場全体の感情を断定しないでください。
• 該当する場合は、モデレーションやプラットフォームによる偏りを指摘します。

よくある落とし穴

• コメントを一般的な感情分析に矮小化しないでください。価値があるのは、質問、反論、正確な言い回しです。
• すでに公開されているもので、かつ必要な場合を除き、個人を特定できる情報を含めないでください。
• ボットやスパムのコメントをオーディエンスの反応として扱わないでください。
• Reddit の投稿の文脈を確認し忘れないでください。Reddit では、元の投稿とコメントの両方を読みます。