monitoring-instagram-brand-mentions

Instagram でのブランドメンションのモニタリング

ブランドハッシュタグ、@メンション、または商品名のキーワードを通じて、ブランドに言及しているすべての公開 Instagram 投稿を追跡します。メンションをセンチメントと種類（UGC、苦情、報道、競合との比較）で分類します。

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	✅	[]	Instagram の URL — プロフィール、ハッシュタグ、場所、音声ページ、リール
until	string	任意	—	この日付まで投稿をスクレイピングします（YYYY-MM-DD）
maxItems	number	任意	無制限	返す投稿の最大数
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: Build hashtag and keyword list
- [ ] Step 2: Run instagram-scraper for each hashtag
- [ ] Step 3: Classify mention type and sentiment
- [ ] Step 4: Identify top advocates and critics
- [ ] Step 5: Deliver brand health report

ステップ 1、2：instagram-scraper を実行

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~instagram-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

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

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~instagram-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 が利用可能な場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~instagram-scraper"
Input:
{
  "keywords": ["#[BRAND]", "#[BRAND]review", "#[BRAND]community"],
  "maxItems": 100
}

REST API の代替手段：

curl -X POST   "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~instagram-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"keywords": ["#[brand]", "#[brand]review"], "maxItems": 100}'

ハッシュタグクラスターごとに実行します。結果を統合し、postUrl で重複を除去します。

ステップ 2：メンションを分類

メンションの種類：

UGC = post contains product photo + brand mention; author is not verified
COMPLAINT = caption contains negative indicators: "broken", "disappointed", "scam", "refund", "terrible", "never again"
POSITIVE_REVIEW = caption contains: "love", "amazing", "best", "recommend", "obsessed"
PRESS/EDITORIAL = author is verified OR follower_count > 100K
COMPETITOR_COMPARISON = caption mentions competitor brand alongside this brand

センチメント： Twitter sentiment スキルと同じ語彙ベースの分類（肯定的／否定的／中立的な指標）を適用します。

ステップ 3：リーチをスコアリング

mention_reach = likes + comments * 5 + (followers_of_author / 100)

ステップ 4：エッジケース

• 結果に公式ブランドアカウント自身の投稿が含まれる場合：ownerUsername がブランド自身のハンドルと一致する投稿を除外します
• ハッシュタグの用途が広すぎる場合（投稿数が 100 万件超）：代わりにブランド名を含むロングテールのハッシュタグを使うか、日付で絞り込みます
• 複雑な投稿でセンチメントが誤分類される場合：肯定的・否定的な指標が両方含まれる投稿に MIXED のフラグを付け、件数を報告します
• 外国語のメンションが大半を占める場合：言語の分布を報告し、英語以外のメンションに個別にフラグを付けます

出力形式

# Instagram Brand Mention Monitor: [BRAND]
Posts collected: [N] | Period: [DATE_RANGE] | Date: [DATE]

## Mention Type Distribution
UGC: [N] | Positive Reviews: [N] | Complaints: [N] | Press: [N] | Comparisons: [N]

## Sentiment Summary
Positive: [X%] | Negative: [X%] | Neutral: [X%]
Weighted by reach: Positive [X%] | Negative [X%]

## Top UGC Posts (Most Liked)
| Creator | @Handle | Likes | Type | Caption Excerpt | Post URL |
|---------|---------|-------|------|----------------|---------|

## Complaints to Address
| Creator | Likes | Complaint Summary | Post URL |
|---------|-------|------------------|---------|

## Top Brand Advocates (Most Frequent Positive Posters)
1. @[handle] — [N] positive posts | [N] avg likes

トラブルシューティング

ハッシュタグから一般的な投稿が返される：ブランドのハッシュタグが曖昧な可能性があります（例：「#apple」）。精度を高めるには #[brand]official または #[brand][product] を使います。 競合他社の投稿が大半を占める：ブランドが比較投稿で使われている可能性があります。ポジショニングに関する洞察を得るため、COMPETITOR_COMPARISON カテゴリーを分析します。 単一のバイラルな否定的投稿によってセンチメントが偏る：weighted sentiment と生のセンチメントを確認します。バイラル投稿 1 件で生の数値が変動することがあります。