品牌声誉监控
使用 Apify Actors 从多个平台抓取评论、评分和品牌提及。
何时使用
- 需要监控社交、旅游或地图平台上的评论、评分或品牌提及。
- 任务是选择并运行 Apify Actor 进行品牌情感或声誉追踪。
- 需要导出监控结果和声誉信号摘要。
前置条件
(无需提前检查)
- 包含
APIFY_TOKEN的.env文件 - Node.js 20.6+(支持原生
--env-file) mcpcCLI 工具:npm install -g @apify/mcpc
工作流程
复制此清单并跟踪进度:
任务进度:
- [ ] 步骤 1:确定数据源(选择 Actor)
- [ ] 步骤 2:通过 mcpc 获取 Actor schema
- [ ] 步骤 3:询问用户偏好(格式、文件名)
- [ ] 步骤 4:运行监控脚本
- [ ] 步骤 5:汇总结果
步骤 1:确定数据源
根据用户需求选择合适的 Actor:
| 用户需求 | Actor ID | 最适合 |
|---|---|---|
| Google Maps 评论 | compass/crawler-google-places |
商家评论、评分 |
| Google Maps 评论导出 | compass/Google-Maps-Reviews-Scraper |
专用评论抓取 |
| Booking.com 酒店 | voyager/booking-scraper |
酒店数据、评分 |
| Booking.com 评论 | voyager/booking-reviews-scraper |
详细酒店评论 |
| TripAdvisor 评论 | maxcopell/tripadvisor-reviews |
景点/餐厅评论 |
| Facebook 评论 | apify/facebook-reviews-scraper |
主页评论 |
| Facebook 评论 | apify/facebook-comments-scraper |
帖子评论监控 |
| Facebook 主页指标 | apify/facebook-pages-scraper |
主页评分概览 |
| Facebook 反应 | apify/facebook-likes-scraper |
反应类型分析 |
| Instagram 评论 | apify/instagram-comment-scraper |
评论情感分析 |
| Instagram 话题标签 | apify/instagram-hashtag-scraper |
品牌标签监控 |
| Instagram 搜索 | apify/instagram-search-scraper |
品牌提及发现 |
| Instagram 标记帖子 | apify/instagram-tagged-scraper |
品牌标签追踪 |
| Instagram 导出 | apify/export-instagram-comments-posts |
批量评论导出 |
| Instagram 综合 | apify/instagram-scraper |
完整 Instagram 监控 |
| Instagram API | apify/instagram-api-scraper |
基于 API 的监控 |
| YouTube 评论 | streamers/youtube-comments-scraper |
视频评论情感 |
| TikTok 评论 | clockworks/tiktok-comments-scraper |
TikTok 情感分析 |
步骤 2:获取 Actor Schema
使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入 schema 和详情:
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"
将 ACTOR_ID 替换为选定的 Actor(例如 compass/crawler-google-places)。
这将返回:
- Actor 描述和 README
- 必需和可选的输入参数
- 输出字段(如有)
步骤 3:询问用户偏好
运行前询问:
- 输出格式:
- 快速回答 - 在聊天中显示前几条结果(不保存文件)
- CSV - 导出所有字段的完整数据
- JSON - JSON 格式的完整导出
- 结果数量:根据用例特点确定
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:汇总结果
完成后报告:
- 找到的评论/提及数量
- 文件位置和名称
- 可用的关键字段
- 建议的后续步骤(情感分析、筛选)
错误处理
APIFY_TOKEN not found - 请用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件
mcpc not found - 请用户安装 npm install -g @apify/mcpc
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 - 减少输入规模或增加 --timeout
限制
- 仅当任务明确符合上述描述范围时使用此技能。
- 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准,请停止并请求澄清。