Apify 受众分析

受众分析 (Audience Analysis)

使用 Apify Actors 从多个平台提取粉丝人口统计数据、互动模式和行为数据，从而分析并了解您的受众。

使用场景

• 需要获取社交平台的受众人口统计、互动模式或粉丝行为。

• 需要选择并运行 Apify Actors 来分析 Facebook、Instagram、YouTube 或 TikTok 的受众。

• 需要结构化的数据提取以及对受众分析结果的总结解读。

前置条件

• 包含 APIFY_TOKEN 的 .env 文件

• Node.js 20.6+（以支持原生 --env-file）

• mcpc CLI 工具：npm install -g @apify/mcpc

工作流

复制此清单并跟踪进度：

任务进度：
[ ] 步骤 1：确定受众分析类型（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：运行分析脚本
[ ] 步骤 5：总结分析结果

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 | 最适用场景 |
|-----------|----------|----------|
| Facebook 粉丝人口统计 | apify/facebook-followers-following-scraper | FB 关注/粉丝列表 |
| 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 观众 |
| 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 |
| Instagram 基于位置分析 | apify/instagram-search-scraper | IG 地理标记受众 |
| Instagram 标记网络 | apify/instagram-tagged-scraper | IG 标签网络分析 |
| Instagram 综合分析 | apify/instagram-scraper | 全面的 IG 受众数据 |
| Instagram 基于 API | apify/instagram-api-scraper | IG API 访问 |
| Instagram 粉丝数 | apify/instagram-followers-count-scraper | IG 粉丝数量追踪 |
| 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 | 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 |
| TikTok 评论分析 | clockworks/tiktok-comments-scraper | TT 评论互动 |

步骤 2：获取 Actor Schema

使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入 Schema 和详细信息：

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 替换为所选的 Actor（例如 apify/facebook-followers-following-scraper）。

这将返回：

• Actor 描述和 README

• 必填和可选的输入参数

• 输出文件信息

第 3 步：询问用户偏好

在运行前，请询问：
1. 输出格式：
- 快速回答 - 在聊天界面显示前几个结果（不保存文件）
- CSV - 包含所有字段的完整导出
- JSON - JSON 格式的完整导出
2. 结果数量：根据具体用例而定

第 4 步：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

第 5 步：总结结果

完成后，报告以下内容：

• 分析的受众成员/个人资料数量

• 文件位置和名称

• 关键人口统计学洞察

• 建议的后续步骤（深入分析、细分）

错误处理

APIFY_TOKEN not found - 提示用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件
mcpc not found - 提示用户安装 npm install -g @apify/mcpc
Actor not found - 检查 Actor ID 拼写是否正确
Run FAILED - 提示用户检查错误输出中的 Apify 控制台链接
Timeout - 减少输入规模或增加 --timeout

局限性

• 仅在任务明确符合上述范围时使用此技能。

• 不要将输出结果视为特定环境验证、测试或专家评审的替代方案。

• 如果缺少必要的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。