关于
使用 Apify Actor 从多个平台抓取评论、评分和品牌提及。
name: apify-brand-reputation-monitoring description: "使用 Apify Actors 从多个平台抓取评论、评分和品牌提及信息。" risk: unknown source: community
品牌声誉监控
使用 Apify Actors 从多个平台抓取评论、评分和品牌提及信息。
适用场景
- 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。
- 需要导出监控结果并汇总声誉信号。
前置条件
（无需提前检查）
.env文件中包含APIFY_TOKEN- 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 模式
- [ ] 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 | 最适用于 |
|----------|----------|----------|
| Google 地图评论 | compass/crawler-google-places | 商家评论、评分 |
| Google 地图评论导出 | 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 | 页面评论 |
| Facebook 评论 | apify/facebook-comments-scraper | 帖子评论监控 |
| Facebook 页面指标 | apify/facebook-pages-scraper | 页面评分概览 |
| 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 | 品牌话题监控 |
| Instagram 搜索 | apify/instagram-search-scraper | 品牌提及发现 |
| Instagram 标记帖子 | apify/instagram-tagged-scraper | 品牌标记追踪 |
| Instagram 导出 | apify/export-instagram-comments-posts | 批量评论导出 |
| Instagram 综合 | apify/instagram-scraper | 全面 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 模式
使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入模式和详细信息：
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 Actor（例如 compass/crawler-google-places）。
返回内容包括：
- Actor 描述和 README
- 必需和可选输入参数
- 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 - 包含所有字段的完整导出
- JSON - JSON 格式的完整导出
- 结果数量：根据用例特点决定
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 - 要求用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件
mcpc not found - 要求用户安装 npm install -g @apify/mcpc
Actor not found - 检查 Actor ID 拼写
Run FAILED - 要求用户检查错误输出中的 Apify 控制台链接
Timeout - 减少输入大小或增加 --timeout
限制
- 仅在任务明确符合上述范围时使用此技能。
- 不要将输出视为特定环境验证、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，请停下来要求澄清。
