Comment suivre les mots-clés Reddit avec moins de bruit

Configuration de la collecte

Ouvrez l'actor Reddit Search Scraper et la task Reddit Brand Mention Snapshot. Les entrées de l'outil sont query, des subreddits facultatifs, maxResults, sort et time. La requête prédéfinie actuelle utilise `"Brand Name"`, maxResults 100, sort new et time month. Remplacez cette requête par votre propre expression pertinente et commencez avec maxResults 3. MaxResults est un plafond partagé, et non un quota par subreddit.

Chaque ligne du jeu de données conserve les champs exacts : inputQuery, requestedSubreddit, matchedSubreddit, sort, time, rank, postId, canonicalPostUrl, title, body, createdAt, status, statusReason, unavailableFields et observedAt. Le rang source indique l'ordre, pas la pertinence. Un corps ou un contexte manquant reste incertain.

Le contrôle learnpython vérifié de trois lignes a atteint son plafond. Cela ne permet pas de prédire que chaque exécution d'un lecteur atteint son plafond, ni de valider la pertinence de la requête du lecteur. Un isComplete global égal à true signifie un résultat de traitement, pas une population source complète. Le requestedSubreddit ou le matchedSubreddit d'une ligne peut différer du subreddit du résumé.

Les entrées searchResults de la sortie comprennent query, subreddit, status, reason, candidatesFound, rowsSaved, duplicatesSkipped, endReason, source et sourceUrl. Le résumé d'exécution comprend status, statusReason, isComplete, query, searchesPlanned, searchesSucceeded, candidatesFound, usefulRows, rowsSaved, billableRows, freeRows, duplicatesSkipped, stopReason et observedAt. Le searchResults[0] du contrôle avait subreddit learnpython, status ok, rowsSaved 3, endReason max_results_reached et source reddit_rss.

Méthode de recherche complète

1. Définissez votre problème de recherche exact et votre règle d'inclusion avant de chercher. Nommez le produit ou le sujet visé et le contexte. Les mots qui désignent des sports ou des animaux ont besoin d'un contexte clair.
2. Enregistrez une requête initiale en texte simple ou entre guillemets, ainsi que le tri, la fenêtre de temps et le plafond. Utilisez un petit lot pour pouvoir examiner chaque publication source. Conservez les lignes inchangées, et laissez l'entrée et la sortie intactes.
3. Lisez le titre, le corps et la discussion source lorsque c'est nécessaire. Étiquetez chaque résultat comme pertinent, non pertinent ou incertain, avec une raison claire. Ne supposez pas qu'un corps qui mentionne votre marque pose une question sur son produit. Ne classez pas un texte indisponible comme non pertinent.
4. Listez pourquoi les fausses correspondances se sont produites. Vérifiez les noms ambigus, les promotions de fournisseurs, les offres d'emploi, les usages sans rapport, les mauvaises questions ou un contexte indisponible. Ces raisons guident une meilleure requête.
5. Révisez un facteur à la fois. Ajoutez un terme de problème, utilisez une expression plus claire ou limitez votre recherche à une communauté justifiée. Conservez vos anciens et nouveaux périmètres pour la comparaison.
6. Répétez un petit test avec la même règle d'examen. Signalez séparément le nombre de résultats pertinents et le nombre de résultats incertains. Montrez le nombre de résultats collectés et le nombre de résultats incertains à côté de votre ratio de travail. Les petits échantillons ne sont pas des repères précis.
7. Choisissez la requête la plus claire seulement si elle capture encore les types de problèmes visés. Un resserrement excessif peut masquer d'autres formulations utiles. Testez une expression complémentaire lorsque c'est nécessaire.
8. Enregistrez une feuille de test de requêtes avec l'entrée, le périmètre, les identifiants source, les étiquettes, les raisons et la prochaine requête sélectionnée. La collecte de routine et la planification viennent plus tard. Gardez les changements visibles.

Exemple de test fictif

Tous les résultats de requête et les noms de produits sont inventés. Product Orbit est un outil de projet. Une requête large pour Orbit renvoie 6 publications. Deux portent sur la configuration de projet, deux sur l'astronomie, une est une promotion de fournisseur sans problème d'utilisateur, et une a un corps indisponible. Les étiquettes sont 2 pertinentes, 3 non pertinentes et 1 incertaine. Sur toutes les publications collectées, 2 sur 6, soit 33,3 %, sont pertinentes. Sur les 5 publications résolues, 2 sur 5, soit 40 %, sont pertinentes. Aucun de ces nombres n'est une affirmation réelle sur l'exactitude de l'outil.

Une expression révisée pour la configuration de projet donne 4 publications. Il y a 3 discussions de configuration pertinentes et 1 corps inaccessible incertain. La part pertinente sur l'ensemble collecté est de 3 sur 4, soit 75 %. La part pertinente parmi les résultats dont l'étiquette est résolue est de 3 sur 3, soit 100 %, avec 1 résultat non résolu indiqué à part. Un lot de requête complémentaire sur la migration est suggéré pour vérifier les problèmes de migration que l'expression de configuration ne couvre pas.

La feuille de test de requêtes ci-dessous liste 10 apparitions fictives de publications dans les résultats de requête, avec leurs étiquettes. Un identifiant source apparaît dans les deux lots, ce qui conserve 2 apparitions de cette publication, mais 1 seule identité source dans un ensemble de recherche combiné.

Les décisions sélectionnent l'expression de configuration pour les questions de configuration, conservent la migration comme test de périmètre nécessaire et laissent les corps indisponibles incertains. Aucune sortie de réponses ni de sentiment ne suit.