Apify 竞品情报

竞争对手情报分析 (Competitor Intelligence)

使用 Apify Actors 从多个平台提取数据以分析竞争对手。

使用场景

• 需要针对内容、评论、定价、广告、受众或渠道表现进行竞争对手基准分析。

• 任务涉及选择 Apify Actors，以在地图、预订、社交或视频平台之间对比竞争对手。

• 需要结构化的竞争对手数据以及用于制定策略或定位的综合结论。

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：确定竞争对手分析类型（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：确定竞争对手分析类型

根据分析需求选择合适的 Actor：

| 用户需求 | Actor ID | 最适用场景 |
|-----------|----------|----------|
| 竞争对手商业数据 | compass/crawler-google-places | 位置分析 |
| 挖掘竞争对手联系方式 | poidata/google-maps-email-extractor | 邮箱提取 |
| 功能基准分析 | compass/google-maps-extractor | 详细商业数据 |
| 竞争对手评论分析 | compass/Google-Maps-Reviews-Scraper | 评论对比 |
| 酒店竞争对手数据 | voyager/booking-scraper | 酒店基准分析 |
| 酒店评论对比 | voyager/booking-reviews-scraper | 评论分析 |
| 竞争对手广告策略 | apify/facebook-ads-scraper | 广告素材分析 |
| 竞争对手主页指标 | apify/facebook-pages-scraper | 主页表现 |
| 竞争对手内容分析 | apify/facebook-posts-scraper | 帖子策略 |
| 竞争对手 Reels 表现 | apify/facebook-reels-scraper | Reels 分析 |
| 竞争对手受众分析 | apify/facebook-comments-scraper | 评论情感分析 |
| 竞争对手活动监控 | apify/facebook-events-scraper | 活动跟踪 |
| 竞争对手受众重叠 | apify/facebook-followers-following-scraper | 粉丝分析 |
| 竞争对手评论基准 | apify/facebook-reviews-scraper | 评论对比 |
| 竞争对手广告监控 | apify/facebook-search-scraper | 广告发现 |
| 竞争对手个人资料指标 | apify/instagram-profile-scraper | 资料分析 |
| 竞争对手内容监控 | apify/instagram-post-scraper | 帖子跟踪 |
| 竞争对手互动分析 | apify/instagram-comment-scraper | 评论分析 |
| 竞争对手 Reel 表现 | apify/instagram-reel-scraper | Reel 指标 |
| 竞争对手增长跟踪 | apify/instagram-followers-count-scraper | 粉丝跟踪 |
| 全方位竞争对手数据 | apify/instagram-scraper | 综合分析 |
| 基于 API 的竞争对手分析 | apify/instagram-api-scraper | API 访问 |
| 竞争对手视频分析 | streamers/youtube-scraper | 视频指标 |
| 竞争对手情感分析 | streamers/youtube-comments-scraper | 评论情感分析 |
| 竞争对手频道指标 | streamers/youtube-channel-scraper | 频道分析 |
| TikTok 竞争对手分析 | clo | (待续) |
| clockworks/tiktok-scraper | TikTok 数据 |
| 竞品视频策略 | clockworks/tiktok-video-scraper | 视频分析 |
| 竞品 TikTok 账号 | clockworks/tiktok-profile-scraper | 账号数据 |

第 2 步：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 compass/crawler-google-places）。

返回内容包括：

• Actor 描述和 README

• 必填及可选的输入参数

• 输出字段（如有）

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：总结发现

完成后，报告以下内容：

• 分析的竞品数量

• 文件位置和名称

• 关键竞争洞察

• 建议的后续步骤（深入分析、基准测试）

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。

• 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家评审的替代方案。

• 如果缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。