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building-full-social-audit-for-brand

building-full-social-audit-for-brand

github.com/apidojo-io营销与增长1840 次安装24 周前更新
代码仓库

关于 building-full-social-audit-for-brand

这是一项使用 Apify 抓取 Twitter 数据、构建品牌社交审计的营销技能,涵盖数据收集、分类和加权评分,供营销分析使用。

主要功能

  1. 01抓取 Twitter 个人资料和推文
  2. 02收集粉丝、关注对象和转推者
  3. 03对审计结果分类并评分
  4. 04通过运行脚本或 API 输出结果

适用场景

  1. 01评估品牌的 Twitter 表现
  2. 02查看受众及转推者名单
  3. 03按相关性排列抓取结果

MCP 相关

可选用 Apify MCP 服务运行 twitter-user-scraper Actor。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand

安装后在 Claude Code 中输入/building-full-social-audit-for-brand确认已加载。

详细介绍

品牌完整社交审计构建

使用 apidojo 抓取工具为品牌构建完整的社交审计。属于 apidojo intelligence 技能库的一部分。

前置条件

  • 已设置 APIFY_TOKEN 环境变量
  • 可选:已安装 Apify MCP 服务

输入

参数类型必填默认值说明
startUrlsarray可选[]Twitter 个人资料或推文 URL
twitterHandlesarray可选[]Twitter 用户名(不含 @)
twitterUserIdsarray可选[]Twitter 用户 ID
getFollowersboolean可选false提取关注者列表
getFollowingboolean可选false提取正在关注的账号列表
getRetweetersboolean可选false提取转发某条推文的用户
includeUnavailableUsersboolean可选false包含不可用或已封禁的用户
maxItemsnumber可选不限返回的用户数量上限
customMapFunctionstring可选—用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数

工作流

Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run twitter-user-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output
步骤 2:运行 Actor

推荐 — run_actor.js(自动处理等待、输出和文件保存):

# 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

必须在环境变量或 .env 文件中设置 APIFY_TOKEN。

如果 Apify MCP 可用:

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~twitter-user-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": "@[BRAND_HANDLE]" (run per platform),
  "maxItems": 100
}

REST API 备用方案:

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": "@[BRAND_HANDLE]" (run per platform), "maxItems": 100}'

等待状态变为 SUCCEEDED。获取数据集:

curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"
步骤 3:对结果分类
classification: STRONG (score > 4%) | AVERAGE (2-4%) | WEAK (1-2%) | MINIMAL (< 1%)
步骤 4:为每个结果评分
score = brand_social_score = avg(platform_engagement_rate * platform_weight) where weights: Twitter=0.20, Instagram=0.30, TikTok=0.30, YouTube=0.20
步骤 5:边缘情况
  • 品牌可能并非出现在所有平台上 — 将缺失的平台标记为战略差距;仅根据实际存在的平台调整加权得分

其他备用方案:

  • 结果少于 20 条:扩大搜索词范围;移除次要筛选条件
  • 没有结果:确认搜索词是否正确;尝试其他表达方式
  • 数据质量问题:移除缺少关键字段的条目;在输出中注明数量

输出格式

# Building Full Social Audit For Brand
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]

故障排除

结果过少: 扩大主要搜索词范围;移除限制性筛选条件。 结果质量较低: 应用最低得分阈值(≥ 0.50)以过滤无关内容。 Actor 运行失败: 验证 API 密钥;在 apify.com/apidojo 查看 Actor 状态。

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