comment-mining

评论挖掘

概述

挖掘公开评论，了解人们实际会问什么、抱怨什么、想要什么、误解什么，或反复提及什么。输出应有助于产品调研、内容创意、文案撰写、异议处理和受众洞察。

适用场景

用户提出以下需求时，使用此技能：

• 分析 TikTok、YouTube 视频、Instagram Reel、Facebook 帖子、Reddit 帖子或 Rumble 视频下的评论
• 查找受众的问题、异议、投诉或购买意向
• 提取客户之声中的用语
• 从评论中挖掘内容创意
• 了解受众对帖子、创作者、产品或主题的情绪倾向

评论来源

平台	端点
TikTok 评论	/v1/tiktok/video/comments
TikTok 回复	/v1/tiktok/video/comment/replies
YouTube 评论	/v1/youtube/video/comments
YouTube 回复	/v1/youtube/video/comment/replies
Instagram 评论	/v2/instagram/post/comments
Facebook 评论	/v1/facebook/post/comments
Facebook 回复	/v1/facebook/post/comment/replies
Reddit 评论	/v1/reddit/post/comments
Rumble 评论	/v1/rumble/video/comments

工作流

1. 获取评论

   • 尽可能使用帖子或视频 URL。
   • 如果端点支持分页，且用户希望深入分析，则进行分页。
   • 保留评论文本、作者（若为公开信息）、点赞/赞成票数、时间戳和来源 URL。

2. 轻度清理

   • 移除明显的垃圾内容和重复内容。
   • 如果俚语、拼写错误和情绪化措辞有助于理解客户用语，则予以保留。
   • 不要过度规范原话。

3. 对每条有用的评论分类 使用以下类别：

   • 问题
   • 异议
   • 投诉/痛点
   • 赞扬
   • 困惑
   • 请求/功能创意
   • 购买意向
   • 争议/辩论
   • 笑话/梗/文化信号

4. 归纳主题

   • 将相似评论归为一组。
   • 按出现频率和强度为主题评分。
   • 为每个主题标出原文引述。

5. 将洞察转化为行动 根据用户的目标，提供：

   • 内容创意
   • FAQ 创意
   • 着陆页文案角度
   • 产品创意
   • 异议处理要点
   • 销售/支持备注

输出格式

# Comment Mining Report

## Summary
- Source(s): {urls}
- Comments analyzed: {count}
- Confidence: High/Medium/Low

## Top Themes
| Theme | Type | Frequency | Intensity | Representative quote |
|---|---|---:|---|---|

## Audience Questions
- "..."

## Objections and Concerns
- **Objection:** ...
  - Evidence: "..."
  - Response angle: ...

## Buying Intent / Demand Signals
- "..."

## Exact Language to Reuse
- "..."
- "..."

## Content Ideas From Comments
1. ...
2. ...

质量准则

• 标注样本量和置信度。
• 区分单条高声量评论与反复出现的模式。
• 保留有参考价值的原话。
• 不要仅凭一条帖子的评论就断言广泛的市场情绪。
• 如有相关情况，指出审核机制/平台造成的偏差。

常见误区

• 不要把评论简化为笼统的情绪倾向。评论的价值在于问题、异议和具体措辞。
• 除非个人身份信息已经公开且确有必要，否则不要包含这类信息。
• 不要把机器人/垃圾评论当作受众信号。
• 不要忽略 Reddit 帖子的上下文。分析 Reddit 时，要同时阅读原帖和评论。