apify-audience-analysis

受众分析

使用 Apify Actors 分析和了解受众，从多个平台提取粉丝人口统计信息、互动模式和行为数据。

前提条件

（无需提前检查）

• 包含 APIFY_TOKEN 的 .env 文件
• Node.js 20.6+（支持原生 --env-file）

工作流

复制此清单并跟踪进度：

Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify audience analysis type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analysis script
- [ ] Step 5: Summarize findings

步骤 1：确定受众分析类型

根据分析需求选择合适的 Actor：

用户需求	Actor ID	适用场景
Facebook 粉丝人口统计信息	apify/facebook-followers-following-scraper	FB 粉丝／关注列表
Facebook 互动行为	apify/facebook-likes-scraper	FB 帖子点赞分析
Facebook 视频受众	apify/facebook-reels-scraper	FB Reels 观看者
Facebook 评论分析	apify/facebook-comments-scraper	FB 帖子／视频评论
Facebook 内容互动	apify/facebook-posts-scraper	FB 帖子互动指标
Instagram 受众规模	apify/instagram-profile-scraper	IG 个人资料人口统计信息
Instagram 基于位置的受众	apify/instagram-search-scraper	IG 地理位置标记的受众
Instagram 标记网络	apify/instagram-tagged-scraper	IG 标记网络分析
Instagram 综合分析	apify/instagram-scraper	完整的 IG 受众数据
Instagram 基于 API 的分析	apify/instagram-api-scraper	IG API 访问
Instagram 粉丝数	apify/instagram-followers-count-scraper	IG 粉丝追踪
Instagram 评论导出	apify/export-instagram-comments-posts	IG 评论批量导出
Instagram 评论分析	apify/instagram-comment-scraper	IG 评论情感分析
YouTube 观众反馈	streamers/youtube-comments-scraper	YT 评论分析
YouTube 频道受众	streamers/youtube-channel-scraper	YT 频道订阅者
TikTok 粉丝人口统计信息	clockworks/tiktok-followers-scraper	TT 粉丝列表
TikTok 个人资料分析	clockworks/tiktok-profile-scraper	TT 个人资料人口统计信息
TikTok 评论分析	clockworks/tiktok-comments-scraper	TT 评论互动

步骤 2：获取 Actor 架构

获取 Actor 的输入架构和详情：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/fetch_actor_details.js --actor "ACTOR_ID"

将 ACTOR_ID 替换为选定的 Actor（例如，apify/facebook-followers-following-scraper）。

返回内容包括：

• Actor 信息（标题、描述、URL、类别、统计数据、评分）
• README 摘要
• 输入架构（必需和可选参数）

步骤 3：询问用户偏好

对于简单查询（例如，“Nike 有多少粉丝？”，“帮我找布拉格的 5 家咖啡店”），跳过此步骤——直接使用快速回答模式并转到步骤 4。

对于较大型的抓取任务，请询问：

1. 输出格式：
   • 快速回答——在聊天中显示少量结果（不保存文件）
   • CSV——导出所有字段
   • JSON——以 JSON 格式完整导出
2. 结果数量：根据使用场景确定

成本安全：始终在 Actor 输入中设置合理的结果上限（例如 maxResults、resultsLimit、maxCrawledPages 或输入架构中的等效字段）。除非用户明确要求更多结果，否则默认设为 100 条。运行大型抓取任务（1000+ 条结果）前，请提醒用户，因为这会消耗更多 Apify 额度。

步骤 4：运行脚本

快速回答（在聊天中显示，不保存文件）：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
  --format csv

JSON：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
  --format json

步骤 5：总结结果

完成后，报告：

• 已分析的受众成员／个人资料数量
• 文件位置和名称
• 主要人口统计信息
• 建议的后续步骤（深入分析、细分）

错误处理

APIFY_TOKEN not found - 请用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件 Actor not found - 检查 Actor ID 拼写 Run FAILED - 请用户查看错误输出中的 Apify 控制台链接 Timeout - 减少输入规模或增大 --timeout