analyzing-competitor-twitter-profile-content

分析竞争对手的 Twitter 个人主页内容

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输入

参数	类型	必填	默认值	备注
startUrls	数组	可选	[]	Twitter 个人主页 URL（x.com 或 twitter.com 格式）
twitterHandles	数组	可选	[]	Twitter 用户名（不带 @）
start	字符串	可选	—	此日期之后的推文（YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DD_HH:MM:SS_UTC）
end	字符串	可选	—	此日期之前的推文（YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DD_HH:MM:SS_UTC）
includeNativeRetweets	布尔值	可选	false	在结果中包含原生转推
onlyImages	布尔值	可选	false	仅包含带图片的推文
getReplies	布尔值	可选	false	包含推文回复
minReplyCount	数字	可选	—	最低回复数阈值
getAboutData	布尔值	可选	false	获取完整的个人主页简介数据
maxItems	数字	可选	无限	返回的最大推文数
customMapFunction	字符串	可选	—	用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数

如何运行

使用 run_actor.js（推荐）

# Quick answer (table)
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~twitter-profile-scraper" --input '{"twitterHandles": ["competitor_handle"], "maxItems": 100}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~twitter-profile-scraper" --input '{"twitterHandles": ["competitor_handle"], "maxItems": 100}' --output results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~twitter-profile-scraper" --input '{"twitterHandles": ["competitor_handle"], "maxItems": 100}' --output results.json --format json

REST API 备用方案

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-profile-scraper/runs" \
  -H "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"twitterHandles": ["competitor_handle"], "maxItems": 100}'

如果 Apify MCP 可用： 使用 Apify MCP 的 call_actor 工具，指定 actor apidojo~twitter-profile-scraper 和上述输入。

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评分与排名

为每条推文计算竞争情报价值评分：

• engagement_total = likeCount + retweetCount + replyCount + quoteCount → 归一化至 0-1（上限为 10K），权重 0.50
• viewCount → 归一化至 0-1（上限为 500K），权重 0.30
• has_media（包含图片或视频）→ 0 或 1，权重 0.20

score = 0.50 * min(engagement_total / 10000, 1.0) + 0.30 * min(viewCount / 500000, 1.0) + 0.20 * int(has_media)

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分类

评分	等级	标签
≥ 0.70	A	HIGH_IMPACT_TWEET
0.40–0.69	B	NOTABLE_TWEET
< 0.40	C	LOW_ENGAGEMENT

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特殊情况

• 私密账号：返回 0 条推文。请检查竞争对手是否锁定了账号。
• 至少 40 条推文：基础定价包含前 40 条。超出部分按每条推文 $0.0004 收费。
• 包含转推：结果包含 RT。可通过检查文本是否以 "RT @" 开头进行筛选。
• 日期范围内结果较少：有些账号发推较少——请扩大日期范围或移除筛选条件。
• 多个竞争对手：分别针对每个用户名运行，并合并数据集。