# Cómo seguir palabras clave de Reddit con menos ruido

Probá una muestra pequeña de palabras clave, etiquetá cada resultado y revisá la consulta de búsqueda antes de la recolección habitual de datos. Ruido significa publicaciones devueltas que no tratan el tema previsto. Un Actor es un programa alojado de recolección de datos. Una Task es un ajuste de entrada guardado. Una prueba de relevancia pregunta si cada resultado sirve a tu pregunta de investigación. No mide cuántos clientes comparten el problema. El constructor actual de Reddit Search recibe una consulta, subreddits opcionales, un tope máximo de resultados, un método de orden y una ventana de tiempo. El tope máximo de resultados es un límite compartido de publicaciones distintas en toda la búsqueda, con cada publicación contada una sola vez, no una cuota por comunidad. Una fila del conjunto de datos significa una publicación pública descubierta, contada una sola vez. La Task predeterminada de menciones usa una frase de marca, un tope de 100, el orden new y una ventana de un mes. Reemplazá esa frase por tu prueba objetivo y empezá con un tope pequeño de 3 para revisar cada publicación. Esta prueba pequeña comprueba la forma de lo recolectado, no una exactitud universal. El control de tres filas de learnpython que se comprobó llegó al tope, y las ejecuciones de quien lee pueden detenerse de otra manera. Las indicaciones de máximo de resultados alcanzado y de completitud no establecen una población completa.

## Configuración de la recolección

Abrí el actor [Reddit Search Scraper](https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper) y la task [Reddit Brand Mention Snapshot](https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper/examples/reddit-brand-mention-snapshot). Las entradas de la herramienta son query, subreddits opcionales, maxResults, sort y time. La consulta del ajuste predeterminado actual usa `"Brand Name"`, maxResults 100, sort new y time month. Reemplazá esa consulta por tu propia frase relevante y empezá con maxResults 3. MaxResults es un tope compartido, no una cuota por subreddit.

Cada fila del conjunto de datos conserva estos campos exactos: inputQuery, requestedSubreddit, matchedSubreddit, sort, time, rank, postId, canonicalPostUrl, title, body, createdAt, status, statusReason, unavailableFields y observedAt. El rank de la fuente muestra el orden, no la relevancia. Un body ausente o un contexto ausente permanece incierto.

El control de tres filas de learnpython que se comprobó llegó a su tope. Esto no predice que cada ejecución de quien lee llegue a su tope ni valida la relevancia de la consulta de quien lee. Que el valor global isComplete sea igual a true significa un resultado del procesamiento, no una población completa de la fuente. El requestedSubreddit o el matchedSubreddit de una fila puede diferir del subreddit del resumen.

Las entradas de searchResults en la salida incluyen query, subreddit, status, reason, candidatesFound, rowsSaved, duplicatesSkipped, endReason, source y sourceUrl. El resumen de la ejecución incluye status, statusReason, isComplete, query, searchesPlanned, searchesSucceeded, candidatesFound, usefulRows, rowsSaved, billableRows, freeRows, duplicatesSkipped, stopReason y observedAt. El control searchResults[0] tenía subreddit learnpython, status ok, rowsSaved 3, endReason max_results_reached y source reddit_rss.

## Método completo de investigación

1. Definí el problema exacto de investigación y la regla de inclusión antes de buscar. Nombrá el producto o el tema previsto y el contexto. Las palabras que nombran deportes o animales necesitan un contexto claro.
2. Guardá una consulta inicial en texto simple o entre comillas, más el orden, la ventana de tiempo y el tope. Usá un lote pequeño para poder revisar cada publicación de origen. Conservá intactas las filas que no cambian, y también la entrada y la salida.
3. Leé el título, el cuerpo y la discusión de origen cuando haga falta. Etiquetá cada resultado como relevante, irrelevante o incierto, con un motivo claro. No supongas que un cuerpo [que menciona tu marca](/es/articles/como-revisar-si-una-publicacion-de-x-menciona-tu-producto/) pregunta por su producto. No clasifiques el texto no disponible como irrelevante.
4. Listá por qué ocurrieron las coincidencias falsas. Revisá nombres ambiguos, promociones de proveedores, avisos de empleo, usos no relacionados, preguntas equivocadas o contexto no disponible. Estos motivos orientan una consulta mejor.
5. Revisá un solo factor por vez. Agregá un término del problema, usá una frase más clara o [restringí la búsqueda a una comunidad justificada](/es/articles/elegir-subreddits-investigacion-de-clientes/). Conservá el alcance anterior y el nuevo para compararlos.
6. Repetí una prueba pequeña con la misma regla de revisión. Informá por separado los recuentos relevantes y los recuentos inciertos. Mostrá todos los recuentos recolectados y los inciertos junto a tu proporción de trabajo. Las muestras pequeñas no son referencias precisas.
7. Elegí la consulta más clara solo si sigue capturando los tipos de problema previstos. Achicar demasiado puede ocultar otro lenguaje útil. Probá una frase complementaria cuando haga falta.
8. Guardá una hoja de prueba de consultas con la entrada, el alcance, los ID de origen, las etiquetas, los motivos y la próxima consulta elegida. La recolección rutinaria y la programación ocurren después. Dejá los cambios visibles.

## Ejemplo ficticio de prueba

Todos los resultados de consulta y los nombres de producto son inventados. Product Orbit es una herramienta de proyectos. Una consulta amplia de Orbit devuelve 6 publicaciones. Dos tratan la configuración de un proyecto, dos tratan astronomía, una es una promoción de un proveedor sin un problema de usuario y una tiene el cuerpo no disponible. Las etiquetas son 2 relevantes, 3 irrelevantes y 1 incierta. Entre todas las publicaciones recolectadas, 2 de 6, o el 33,3 por ciento, son relevantes. Entre las 5 publicaciones resueltas, 2 de 5, o el 40 por ciento, son relevantes. Ninguno de los dos números es una afirmación real sobre la exactitud de la herramienta.

Una frase revisada para la configuración de proyectos produce 4 publicaciones. Hay 3 discusiones relevantes de configuración y 1 cuerpo incierto inaccesible. La proporción relevante de todo lo recolectado es 3 de 4, o el 75 por ciento. Entre las 3 publicaciones resueltas, la proporción relevante es 3 de 3, o el 100 por ciento. La publicación restante, 1, queda no resuelta y se muestra aparte. Se sugiere un lote complementario de consulta sobre migración para revisar problemas de migración que la frase de configuración no captura.

La hoja de prueba de consultas de abajo lista 10 apariciones ficticias de consulta y sus etiquetas. Un ID de origen aparece en los dos lotes: se mantienen 2 apariciones de consulta, pero 1 identidad de origen, en un conjunto combinado de investigación.

| Lote | ID de origen | Consulta usada | Etiqueta | Motivo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Amplia | src_01 | Orbit | Relevante | Discusión sobre la configuración del proyecto |
| Amplia | src_02 | Orbit | Relevante | Discusión sobre la configuración del proyecto |
| Amplia | src_03 | Orbit | Irrelevante | Discusión de astronomía |
| Amplia | src_04 | Orbit | Irrelevante | Discusión de astronomía |
| Amplia | src_05 | Orbit | Irrelevante | Promoción de un proveedor |
| Amplia | src_06 | Orbit | Incierto | Cuerpo no disponible |
| Revisada | src_02 | "Orbit" configuración de proyecto | Relevante | Pregunta de configuración resuelta |
| Revisada | src_07 | "Orbit" configuración de proyecto | Relevante | Solución de un error de configuración |
| Revisada | src_08 | "Orbit" configuración de proyecto | Relevante | Configuración de la puesta en marcha |
| Revisada | src_09 | "Orbit" configuración de proyecto | Incierto | Cuerpo no disponible |

Las decisiones eligen la frase de configuración para las preguntas de configuración, conservan la migración como una prueba de alcance necesaria y dejan inciertos los cuerpos no disponibles. No sigue ninguna salida de respuestas ni de sentimiento.

## Próxima acción

Abrí la task Reddit Brand Mention Snapshot en [https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper/examples/reddit-brand-mention-snapshot](https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper/examples/reddit-brand-mention-snapshot) con el actor principal del scraper en [https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper](https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper), definí una frase de problema y un tope pequeño, etiquetá cada resultado con la regla de relevancia indicada y revisá un factor de la consulta antes de repetir.

## Fuentes y lecturas adicionales

- [https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper](https://apify.com/chronometrica/reddit-search-scraper)
- [https://www.reddit.com/r/AskMarketing/comments/1r234t8/how_do_you_track_reddit_keywords_with_minimum/](https://www.reddit.com/r/AskMarketing/comments/1r234t8/how_do_you_track_reddit_keywords_with_minimum/)