Como acompanhar palavras-chave do Reddit com menos ruído

Configuração da coleta

Abra o actor Reddit Search Scraper e a task Reddit Brand Mention Snapshot. As entradas da ferramenta são query, subreddits opcionais, maxResults, sort e time. A consulta predefinida atual usa `"Brand Name"`, maxResults 100, sort new e time month. Substitua essa consulta pela sua própria frase relevante e comece com maxResults 3. MaxResults é um limite compartilhado, não uma cota por subreddit.

Cada linha do conjunto de dados mantém os campos exatos: inputQuery, requestedSubreddit, matchedSubreddit, sort, time, rank, postId, canonicalPostUrl, title, body, createdAt, status, statusReason, unavailableFields e observedAt. O rank da fonte mostra a ordem, não a relevância. Um body ausente ou um contexto ausente permanece incerto.

O controle verificado de três linhas em learnpython atingiu o seu limite. Isso não prevê que toda execução do leitor atinja o limite nem valida a relevância da consulta do leitor. O isComplete global igual a true significa um resultado de processamento, não uma população completa da fonte. O requestedSubreddit ou o matchedSubreddit de uma linha pode diferir do subreddit do resumo.

As entradas de searchResults na saída incluem query, subreddit, status, reason, candidatesFound, rowsSaved, duplicatesSkipped, endReason, source e sourceUrl. O resumo da execução inclui status, statusReason, isComplete, query, searchesPlanned, searchesSucceeded, candidatesFound, usefulRows, rowsSaved, billableRows, freeRows, duplicatesSkipped, stopReason e observedAt. O controle searchResults[0] tinha subreddit learnpython, status ok, rowsSaved 3, endReason max_results_reached e source reddit_rss.

Método completo de pesquisa

1. Defina o problema exato de pesquisa e a regra de inclusão antes de buscar. Nomeie o produto ou o tópico pretendido e o contexto. Palavras que nomeiam esportes ou animais precisam de contexto claro.
2. Salve uma consulta inicial simples ou entre aspas, além de sort, janela de tempo e limite. Use um lote pequeno para inspecionar cada publicação da fonte. Mantenha intactas as linhas inalteradas e a entrada e a saída.
3. Leia o título, o texto principal e a discussão da fonte quando necessário. Rotule cada resultado como relevante, irrelevante ou incerto, com um motivo claro. Não presuma que um texto principal que menciona sua marca pergunta sobre o produto dela. Não classifique texto indisponível como irrelevante.
4. Liste por que ocorreram correspondências falsas. Verifique nomes ambíguos, promoções de fornecedores, anúncios de emprego, usos não relacionados, perguntas erradas ou contexto indisponível. Esses motivos orientam uma consulta melhor.
5. Revise um fator de cada vez. Adicione um termo do problema, use uma frase mais clara ou restrinja a busca a uma comunidade justificada. Mantenha os escopos antigo e novo para comparação.
6. Repita um teste pequeno com a mesma regra de revisão. Informe as contagens de relevantes e as contagens de incertos separadamente. Mostre todas as contagens coletadas e as contagens de incertos ao lado da sua proporção de trabalho. Amostras pequenas não são referências precisas.
7. Escolha a consulta mais clara somente se ela ainda capturar os tipos de problema pretendidos. Restringir demais pode ocultar outra linguagem útil. Teste uma frase complementar quando necessário.
8. Salve uma planilha de teste de consulta com entrada, escopo, IDs da fonte, rótulos, motivos e a próxima consulta selecionada. A coleta de rotina e o agendamento acontecem depois. Mantenha as mudanças visíveis.

Exemplo fictício de teste

Todos os resultados de consulta e os nomes de produto são inventados. Product Orbit é uma ferramenta de projetos. Uma consulta ampla por Orbit retorna 6 publicações. Duas tratam de configuração de projeto, duas tratam de astronomia, uma é uma promoção de fornecedor sem problema de usuário e uma tem o texto principal indisponível. Os rótulos são 2 relevantes, 3 irrelevantes e 1 incerto. Em todas as publicações coletadas, 2 de 6, ou 33,3 por cento, são relevantes. Nas 5 publicações resolvidas, 2 de 5, ou 40 por cento, são relevantes. Nenhum dos números é uma afirmação real de precisão da ferramenta.

Uma frase revisada para configuração de projeto produz 4 publicações. Há 3 discussões relevantes de configuração e 1 texto principal inacessível e incerto. A parcela relevante de tudo que foi coletado é 3 de 4, ou 75 por cento. Entre as 3 publicações resolvidas, a parcela relevante é 3 de 3, ou 100 por cento, com 1 publicação não resolvida mostrada à parte. Sugere-se um lote complementar de consulta de migração para verificar problemas de migração que a frase de configuração não alcança.

A planilha de teste de consulta abaixo lista 10 aparições fictícias de consulta e os rótulos delas. Um ID de fonte aparece nos dois lotes, mantendo 2 aparições de consulta, mas 1 identidade de fonte em um conjunto combinado de pesquisa.

As decisões selecionam a frase de configuração para perguntas de configuração, mantêm a migração como um teste de escopo necessário e deixam os textos principais indisponíveis como incertos. Nenhuma saída de resposta ou de sentimento vem a seguir.