Apify 市场调研

apify-market-research
分类数据
作者Agentic Awesome Skills 社区
许可MIT
评分4.60/5
使用16.9K

市场研究

使用 Apify Actors 从多个平台提取数据以进行市场研究。

使用场景

  • 需要市场规模、区域需求、定价、趋势或消费者行为数据。
  • 需要通过 Apify 从地图、旅游、Facebook、Instagram 或趋势来源收集研究输入。
  • 需要结构化的市场数据以及对机会或风险的综合分析。

前置条件

（无需提前检查）
  • 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：

code
任务进度：

  • [ ] 步骤 1：确定市场研究类型（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：总结研究结果

步骤 1：确定市场研究类型

根据研究需求选择合适的 Actor：

| 用户需求 | Actor ID | 最适用场景 |
|-----------|----------|----------|
| 市场密度 | compass/crawler-google-places | 地点分析 |
| 地理空间分析 | compass/google-maps-extractor | 商业地图绘制 |
| 区域兴趣 | apify/google-trends-scraper | 趋势数据 |
| 定价与需求 | apify/facebook-marketplace-scraper | 市场定价 |
| 活动市场 | apify/facebook-events-scraper | 活动分析 |
| 消费者需求 | apify/facebook-groups-scraper | 群组研究 |
| 市场格局 | apify/facebook-pages-scraper | 商业主页 |
| 商业密度 | apify/facebook-page-contact-information | 联系方式数据 |
| 文化洞察 | apify/facebook-photos-scraper | 视觉研究 |
| 分众定位 | apify/instagram-hashtag-scraper | 标签研究 |
| 标签统计 | apify/instagram-hashtag-stats | 市场规模测算 |
| 市场活跃度 | apify/instagram-reel-scraper | 活跃度分析 |
| 市场情报 | apify/instagram-scraper | 全量数据 |
| 产品发布研究 | apify/instagram-api-scraper | API 访问 |
| 酒店业市场 | voyager/booking-scraper | 酒店数据 |
| 旅游洞察 | maxcopell/tripadvisor-reviews | 评论分析 |

步骤 2：获取 Actor Schema

使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入 Schema 和详细信息：

bash
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（如果可用）

步骤 3：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条结果（不保存文件）
- CSV - 包含所有字段的全量导出
- JSON - JSON 格式的全量导出
2. 结果数量：根据具体用例而定

步骤 4：运行脚本

快速回答（在聊天中显示，不保存文件）：

bash
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV：

bash
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
code
JSON：
bash
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，请报告：

  • 找到的结果数量

  • 文件位置和名称

  • 关键市场洞察

  • 建议的后续步骤（深入分析、验证）

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 —— 减小输入规模或增加 --timeout` 值

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针对特定环境的验证、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，请停止操作并请求澄清。