monitoring-trending-topics-twitter-by-niche

ニッチ別のTwitterトレンドトピックを監視する

apidojo スクレイパーを使用して、ニッチ別のTwitterトレンドトピックを監視します。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
searchTerms	array	✅	[]	Twitterの高度な検索クエリ（例：["#AI lang:en", "from:NASA"]）
sort	string	任意	Top	並べ替え順：Latest、Top、Latest+Top
tweetLanguage	string	任意	—	ISO 639-1 言語コード（例：en）
maxItems	number	任意	無制限	返すツイートの最大数
onlyVerifiedUsers	boolean	任意	false	認証済みユーザーのツイートのみ
onlyTwitterBlue	boolean	任意	false	Twitter Blue の登録者のツイートのみ
onlyImage	boolean	任意	false	画像付きのツイートのみ
onlyVideo	boolean	任意	false	動画付きのツイートのみ
onlyQuote	boolean	任意	false	引用ツイートのみ
author	string	任意	—	特定のユーザーハンドルに絞り込む
inReplyTo	string	任意	—	特定のユーザーハンドルへの返信ツイート
mentioning	string	任意	—	特定のユーザーハンドルに言及するツイート
geotaggedNear	string	任意	—	ある場所の近くにあるツイート
withinRadius	string	任意	—	geotaggedNear の周囲の半径
geocode	string	任意	—	緯度・経度と半径を指定する文字列
placeObjectId	string	任意	—	場所がタグ付けされたツイート
minimumRetweets	number	任意	—	リツイートの最小数
minimumFavorites	number	任意	—	いいねの最小数
minimumReplies	number	任意	—	返信の最小数
start	string	任意	—	この日付以降のツイート（YYYY-MM-DD）
end	string	任意	—	この日付以前のツイート（YYYY-MM-DD）
includeSearchTerms	boolean	任意	false	一致した検索語を各ツイートに追加する
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 tweet-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~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

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

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

APIFY_TOKEN は環境変数または .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~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["[NICHE]", "#[niche]trending", "[NICHE] breaking"],
  "maxItems": 100
}

REST API による代替手段：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["[NICHE]", "#[niche]trending", "[NICHE] breaking"], "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: BREAKING (velocity > 3×) | RISING (1.5-3×) | STEADY (0.8-1.5×) | DECLINING (< 0.8×)

ステップ 4：各結果をスコアリングする

score = trend_velocity = count(tweets_in_last_24h) / count(tweets_in_prior_24h)

ステップ 5：エッジケース

• ニッチ内のトレンドとTwitter全体のトレンドを区別します。共起するキーワードを確認し、そのトピックが本当にニッチに関連していることを検証してください

その他の代替手段：

• 結果が20件未満：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：必須フィールドが欠落している項目を削除し、出力に件数を記載します

出力形式

# Monitoring Trending Topics Twitter By Niche
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： 主な検索語を広げ、制約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： 最小スコアしきい値（≥ 0.50）を適用してノイズを除外します。 Actor を実行できない場合： API キーを確認し、apify.com/apidojo で Actor のステータスを確認します。