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Twitter でマーケティングプロフェッショナルとグローススペシャリストを探す

スキルキーワード、ポートフォリオやプロジェクトの情報、就職活動中の表示をもとに、Twitter でマーケティングプロフェッショナルとグローススペシャリストを見つけます。Twitter では、自分の専門分野について積極的に発信するプロフェッショナルを見つけられるため、有望な潜在候補者を探す手がかりになります。

前提条件

• APIFY_TOKEN 環境変数が設定されていること
• オプション：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（@ を除く）
twitterUserIds	array	任意	[]	Twitter のユーザー ID
getFollowers	boolean	任意	false	フォロワーリストを抽出します
getFollowing	boolean	任意	false	フォロー中のユーザーリストを抽出します
getRetweeters	boolean	任意	false	ツイート URL のリツイートユーザーを抽出します
includeUnavailableUsers	boolean	任意	false	利用不可または凍結されたユーザーを含めます
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: Search for role-specific tweets
- [ ] Step 2: Collect unique handles
- [ ] Step 3: Enrich profiles
- [ ] Step 4: Score candidate fit
- [ ] Step 5: Deliver candidate list

ステップ 1：検索クエリ

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動処理）：

# 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 を利用できる場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["growth marketer", "VP Marketing", "marketing open to work", "content marketing jobs"],
  "maxItems": 300,
  "tweetLanguage": "en"
}

REST API を使う場合：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["growth marketer", "VP Marketing", "marketing open to work", "content marketing jobs"], "maxItems": 300}'

結果から重複のない author.username を収集します。

ステップ 2：プロフィール情報の補完

Apify MCP を利用できる場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~twitter-user-scraper"
Input: {"usernames": ["[username1]", "[username2]", "..."]}

REST API を使う場合：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"usernames": ["handle1", "handle2"]}'

ステップ 3：フィルタリングとスコアリング

スキルの確認： 自己紹介に次のキーワードが含まれていること：「growth」、「marketing」、「CMO」、「demand gen」、「content」、「SEO」、「paid media」、「lifecycle」、「GTM」

ソートリーダーシップのシグナル = フォロワー数 > 1000 かつ過去 30 日以内にマーケティング関連のトピックをツイートしている

候補者スコア：

candidate_score = (skill_confirmed ? 1 : 0) * 0.35
                + (open_to_work_signal ? 1 : 0) * 0.30
                + (followerCount in 200..20000 ? 1 : 0.6) * 0.20
                + (tweeted_in_last_30_days ? 1 : 0) * 0.15

アクティビティ：アクティブ（30 日未満）｜パッシブ（30～90 日）｜休眠（90 日超）

ステップ 4：エッジケース

• 結果に企業やブランドのアカウントが含まれる場合：followerCount > 50K かつ自己紹介に一人称代名詞が含まれないユーザーを除外します。ブランドアカウントの可能性が高いです
• 候補者が 20 人未満の場合：スキル用語の範囲を広げます。地域または職位のフィルターを外すか、隣接するスキルを試します
• ボットの検出：followerCount / followingCount < 0.05 かつ tweetsCount < 20 の場合、ボットの可能性ありとしてフラグを付けます
• 所在地が一致しない場合：自己紹介の所在地は自由記述です。あいまい一致を使い、市区町村名や国名の部分一致を許容します

出力形式

# Marketing Professionals And Growth Specialists Candidates: [MARKETING_SPECIALTY]
Profiles found: [N] | Open-to-work: [N] | Active: [N] | Date: [DATE]

## Priority: Open-to-Work Candidates
| Name | @Handle | Specialty | Location | Followers | Last Active | Score |
|------|---------|----------|---------|-----------|------------|-------|

## Passive Candidates
| Name | @Handle | Specialty | Location | Followers | Score |
|------|---------|----------|---------|-----------|-------|

## Bio Highlights (Top 5)
1. @[handle]: "[bio excerpt]"

トラブルシューティング

結果が個人ではなく、代理店や企業ばかりになる：一人称代名詞のフィルターを追加するか、「"I am a [role]"」、「"I do [skill]"」を検索します。 職種が一般的すぎて結果が多すぎる：地域または職位の条件を追加します。 就職活動中のシグナルが見つからない：ほとんどの候補者は公にシグナルを出しません。パッシブ候補者を有望な見込み客として扱い、最近の投稿に触れた個別メッセージでアプローチします。