如何以較少雜訊追蹤 Reddit 關鍵字

收集設定

開啟 Reddit Search Scraper Actor，以及 Reddit Brand Mention Snapshot Task。工具輸入為 query、可選的 subreddits、maxResults、sort 和 time。目前的預設查詢使用 `"Brand Name"`、maxResults 100、sort new，以及 time month。把該查詢換成你自己的相關字句，並以 maxResults 3 開始。MaxResults 是共用上限，不是每個 subreddit 的配額。

資料集每一列保留這些確實欄位：inputQuery、requestedSubreddit、matchedSubreddit、sort、time、rank、postId、canonicalPostUrl、title、body、createdAt、status、statusReason、unavailableFields 和 observedAt。來源 rank 顯示次序，不是相關性。缺少 body 或上下文時，維持不確定。

已檢查的三列 learnpython 對照已達到其上限。這並不預測每位讀者的執行都會達到其上限，也不驗證讀者查詢的相關性。全域 isComplete 等於 true 表示一項處理結果，不是完整的來源母體。一列的 requestedSubreddit 或 matchedSubreddit 可以與摘要中的 subreddit 不同。

輸出的 searchResults 項目包含 query、subreddit、status、reason、candidatesFound、rowsSaved、duplicatesSkipped、endReason、source 和 sourceUrl。執行摘要包含 status、statusReason、isComplete、query、searchesPlanned、searchesSucceeded、candidatesFound、usefulRows、rowsSaved、billableRows、freeRows、duplicatesSkipped、stopReason 和 observedAt。對照的 searchResults[0] 為 subreddit learnpython、status ok、rowsSaved 3、endReason max_results_reached，以及 source reddit_rss。

完整研究方法

1. 搜尋前先界定確實的研究問題和納入規則。寫明你預期的產品或主題，以及上下文。用來指運動或動物的詞語需要清楚的上下文。
2. 儲存最初的純文字或加引號查詢，以及 sort、時間範圍和上限。使用一小批，以便檢視每一篇來源帖文。保持未經更改的列，並使輸入和輸出維持完整。
3. 在有需要時閱讀 title、body 和來源討論。為每項結果標示相關、不相關或不確定，並寫明清楚原因。不要假設正文提及你的品牌就是在詢問其產品。不要把未能取得的文字編碼為不相關。
4. 列出錯誤相符出現的原因。檢查含糊名稱、供應商推廣、職位刊登、無關用途、錯誤問題，或未能取得的上下文。這些原因指引出更好的查詢。
5. 一次只修訂一個因素。加入問題用語、使用更清楚的字句，或把搜尋限制在有理據的社群。保留舊範圍和新範圍以供比較。
6. 用同一覆核規則重複小型測試。分別報告相關數目和不確定數目。在你使用中的比率旁，顯示全部已收集數目和不確定數目。小樣本不是精確基準。
7. 只有在更清楚的查詢仍能涵蓋你預期的問題類型時，才選用它。收窄過多可能隱藏其他有用的用語。有需要時測試一個互補字句。
8. 儲存查詢測試表，內容包括輸入、範圍、來源 ID、標籤、原因，以及你選定的下一個查詢。例行收集和排程在其後才進行。讓各項變更保持可見。

虛構測試例子

所有查詢結果和產品名稱都是虛構的。Product Orbit 是一項專案工具。對 Orbit 的寬泛查詢回傳 6 篇帖文。兩篇關於專案設定，兩篇關於天文學，一篇是沒有用戶問題的供應商推廣，一篇的 body 未能取得。標籤為 2 項相關、3 項不相關和 1 項不確定。在全部已收集帖文中，6 篇有 2 篇相關，即 33.3%。在 5 篇已判定帖文中，5 篇有 2 篇相關，即 40%。這兩個數字都不是對真實工具準確度的宣稱。

修訂後的專案設定字句得出 4 篇帖文。其中有 3 篇相關的設定討論，以及 1 篇不確定且無法讀取的 body。全部已收集帖文中的相關占比是 4 篇中有 3 篇，即 75%。已判定占比是 3 篇中有 3 篇，即 100%，並顯示 1 篇未判定。建議再做一批互補的遷移查詢，以檢查設定字句會錯過的遷移問題。

下方的查詢測試表列出 10 次虛構的查詢出現及其標籤。一個來源 ID 在兩批中都出現，因此保留 2 次查詢出現，但在合併的研究集合中只有 1 個來源身分。

各項決定為設定問題選用設定字句，保留遷移作為所需的範圍測試，並讓未能取得的 body 維持不確定。其後沒有回覆或情緒輸出。