如何比較固定 X 帳戶組的追蹤者增長

先檢查 1 個已知帳戶

Actor 是託管的資料收集程式。Task 是已儲存的輸入設定。Actor 負責收集結果記錄。本文中的比較工作由你進行。

使用 X Profile Metrics Actor。公開建置版本為 1.0.4。已儲存的 X Competitor Profile Comparison Task 已於 2026-10-13T14:22:40Z 檢查。公開 Task 只提供起始輸入設定，並不會自動完成比較。

Task 的輸入範例包含 3 個帳戶：

{
  "profiles": [
    "https://x.com/OpenAI",
    "https://x.com/NASA",
    "https://x.com/elonmusk"
  ]
}

首次檢查時，將整份清單換成 1 個已知的公開帳戶網址。使用輸入鍵 `profiles`。不要使用 `startUrls`。Actor 也接受公開帳戶名稱作為輸入。首次檢查時，使用完整網址會更清楚。

{
  "profiles": [
    "https://x.com/OpenAI"
  ]
}

在依據這次執行結果作判斷之前，先將你自己已知的公開帳戶網址放入清單。Actor 會嘗試為每個不重複的輸入項目產生 1 筆結果記錄。

閱讀每筆結果記錄中的以下欄位：`profileId`、`profileUrl`、`handle`、`followersCount`、`profileMetricStatus`、`status`、`failureCategory`、`statusReason` 和 `observedAt`。`profileId` 是穩定的帳戶識別碼。`handle` 是公開帳戶名稱。`observedAt` 是來源時間。`profileMetricStatus` 是一個物件。當中的指標鍵會使用 `exact` 或 `unavailable`。`unavailable` 表示該數值並非確切數值。

缺失的 `followersCount` 值為 null。確切的零值是真實的追蹤者數。不要將 null 轉成零。否則，缺失的記錄可能看起來像是新帳戶，從而產生錯誤的淨變化。

執行摘要與結果記錄分開提供。閱讀 `inputCount`、`datasetRows`、`usefulRows`、`billableRows`、`failedRows`、`statusCounts` 和 `stopReason`。

一次新執行只輸入了 1 個帳戶，並傳回已知且正確的 OpenAI `profileId`。其追蹤者數為確切數值。執行摘要顯示：`inputCount` 為 1、`datasetRows` 為 1、`usefulRows` 為 1、`billableRows` 為 1，`failedRows` 為 0。`statusCounts` 顯示 ok 為 1。`stopReason` 為 `inputs_exhausted`。這表示該次執行已處理完所有提供的輸入項目。

這次執行證明目前可收集 1 個已知帳戶的資料。它並未證明對同一帳戶組重複執行後，結果仍會準確。之後收集名單資料時，可以分成多個獨立且項目數有限的批次。每批最多可包含 1000 個輸入項目。這是目前的上限。只含 1 個帳戶的執行，並不能證明包含 1000 個輸入項目的批次會成功。

Actor 不會傳回較早的追蹤者數。它不會傳回增長數值，也不會傳回追蹤者身分。它不會傳回新增追蹤或取消追蹤的總數。它不會安排定時執行，也不會儲存名單的歷史記錄。它無法補回過去日期的資料。你必須自行儲存 2 個觀測時點的資料。

不要用這個獨立收集的 `followersCount` 減去較早的 X Post Metrics `profileFollowers` 值。這些數值來自不同來源。兩者的差額並不是經過測試的增長結果。

按照 8 個步驟進行比較

1. 收集新的追蹤者數之前，先說明比較要回答的問題。在查看哪些帳戶的追蹤者增加之前，先儲存固定名單。保留這份原始名單。在每個觀測時點，報告覆蓋情況。覆蓋數目是名單上有可用結果記錄的帳戶數目。不斷更換的熱門帳戶名單回答的是另一個問題。從已經錄得增長的帳戶中挑選的名單，也回答另一個問題。開始後，不要換成上述任何一種名單。
2. 在每個已儲存的觀測時點，為每個已知帳戶收集當時的資料快照。快照就是你在該時間儲存的結果記錄。Actor 無法補回過去日期的資料。你必須自行保留較早的記錄。如要保留舊記錄並檢查經過時間，請參閱 Facebook 帖文指標歷史記錄頁面。該頁只應用於儲存記錄和檢查經過時間。請依照本文的步驟，決定哪些帳戶可留在配對群組中，以及如何合併數值。
3. 只有在 `profileId` 非空白且相同時，才將 2 筆記錄配對。即使帳戶名稱的拼法改變，只要 `profileId` 相同，仍可配對。若帳戶名稱相同，但 `profileId` 不同，就屬於衝突。不要將有衝突的記錄配對。經四捨五入或標示為 `unavailable` 的數值，都不是確切數值。不要將這些數值納入任何一項增長匯總指標。亦須排除失敗記錄、缺失記錄，以及沒有起始追蹤者數的帳戶。不要用較舊的數值取代最新的 null。若某個帳戶這次才成功取得資料，不要在未作說明的情況下將它加入配對群組。
4. 2 項匯總指標須使用相同的起始觀測時點和結束觀測時點，亦須採用相同的確切數值規則。來源時間是 `observedAt`。經過時間是從起始 `observedAt` 至結束 `observedAt` 的時段。「每週」這類標籤並不是來源時間。若某個帳戶涵蓋的時段長得多或短得多，請將它放入另一個組別。不要合併涵蓋不同時段的組別。
5. 合併數值之前，先記下配對群組及覆蓋情況。對每個納入的帳戶，淨變化 = 結束追蹤者數 - 起始追蹤者數。若起始追蹤者數不為零，相對增長率 =（結束追蹤者數 - 起始追蹤者數）/ 起始追蹤者數。相對增長率就是淨變化除以起始追蹤者數。起始追蹤者數確切為零的帳戶，仍可有淨變化。但其相對增長率無法以百分比表示，因為不能除以零。淨變化可以是負數。這可能是追蹤者流失，也可能是數值經過修訂。它不會指出誰取消了追蹤，也不會告訴你數值改變的原因。
6. 選取一個起始追蹤者數確切且不為零的群組。2 項匯總指標須使用同一個群組、相同的確切數值，以及同一個時間組別。按追蹤者數加權的增長率 = 淨變化總和 / 起始追蹤者數總和。權重是指單一帳戶對合併數值的影響程度。起始追蹤者數越大，權重就越高。帳戶等權平均增長率，是同一群組內各帳戶相對增長率的平均值。這個平均值讓各帳戶具有相同權重。計算平均值時，先將所有數值相加，再除以數值的數目。每個納入的帳戶計算 1 次。小帳戶的增長百分比可以很高，但對總數的貢獻仍然很小。加權結果會較接近大帳戶的增長率。帳戶等權平均增長率則會較偏向小帳戶的增長率。在每個數值旁邊寫明群組名稱及權重規則。不要為這 2 項匯總指標使用相同名稱。
7. 不要將起始追蹤者數確切為零的帳戶納入百分比計算群組。你仍可列出它們的淨變化。亦應在匯總指標以外，列出資料缺失及收集失敗的帳戶。若成功收集資料的帳戶組合改變，匯總結果也可能改變。即使每個納入帳戶的數值都沒有改變，也可能出現這種情況。報告納入的帳戶數目，並列出每種被排除的狀態。不要只報告合併數值。這些匯總指標都不會計算去除重複後的新增追蹤者人數。它們都不會評估受眾質素，也不能顯示某篇帖文導致了變化。
8. 提供每個帳戶的配對記錄、名單覆蓋情況，以及 2 項已清楚命名的匯總指標。比較之後的時段時，保留相同帳戶，並採用相同的觀測時點規則。若帳戶名單有變，清楚列明變動。不要將這份名單的結果視為所有 X 帳戶的增長情況。不要預期 Actor 會代你監測名單。不要將這份自行選定的名單視為更廣泛群體的證據。

比較一份原創虛構名單

本節所有帳戶、ID、時間和數值均為原創虛構內容。它們不是 Actor 的輸出，也不是產品結果。這裏並沒有執行任何追蹤者歷史追蹤組的資料收集。

對於確切數值的配對記錄，假設起始 `observedAt` 為 2026-09-15T15:00:00Z。同一批記錄的結束 `observedAt` 假設為 2026-10-13T15:00:00Z。ProfileA、ProfileB 和 ProfileC 均使用這 2 個時間。它們在 2 個觀測時點的 `status` 均為 ok。它們在 `profileMetricStatus` 中的 followers 值均為 `exact`。這些記錄沒有記載任何失敗情況。

下文的「未知」表示未觀測到該值。未知不等於零。null 表示數值缺失。null 不等於零。

ProfileC 的起始追蹤者數確切為 0。這個 0 是真實數值。ProfileD 沒有起始追蹤者數，因此沒有基準值。基準值就是起始追蹤者數。它的結束追蹤者數未知，亦未作填補。ProfileE 本次收集追蹤者數失敗。它的結束 `followersCount` 為 null，followers 狀態為 `unavailable`。`failureCategory` 和 `statusReason` 標示了這次失敗。這個虛構例子沒有設定這些欄位的確切文字，因此這裏不會另行編造。ProfileF 保留了 2 個 ID，因為帳戶名稱相同，但 ID 不同。它的追蹤者數維持未知。排除這項衝突。不要在未作說明的情況下選用其中 1 個 ID。

以下補充說明亦屬原創虛構內容。它不是名單上的第 7 個項目。起始帳戶名稱 AlphaNews 與結束帳戶名稱 Alpha_News 使用相同的 `profileId` fic-same。檢查 ID 後，將這些記錄配對。帳戶名稱的拼法改變，並不代表換了另一個人。名單仍有 6 個項目。

6 個帳戶中，有 3 個具備可用於計算淨變化的配對記錄：ProfileA、ProfileB 和 ProfileC。基準值不為零的百分比計算群組包含 6 個帳戶中的 2 個：ProfileA 和 ProfileB。不要將這稱為完全覆蓋。

ProfileA 的淨變化 = 120 - 100 = 20。ProfileA 的相對增長率 = (120 - 100) / 100 = 20%。ProfileB 的淨變化 = 1010 - 1000 = 10。ProfileB 的相對增長率 = (1010 - 1000) / 1000 = 1%。

百分比計算群組由 ProfileA 和 ProfileB 組成。起始總和 = 100 + 1000 = 1100。結束總和 = 120 + 1010 = 1130。淨變化總和 = 1130 - 1100 = 30，亦等於 20 + 10。按追蹤者數加權的增長率 = 30 / 1100，約為 2.72727%。帳戶等權平均增長率 = (20% + 1%) / 2 = 10.5%。

這 2 個結果代表不同的估計目標量。估計目標量是明確定義的待估算數量。按追蹤者數加權的增長率給予 ProfileB 更高權重，因為 1000 大於 100。帳戶等權平均增長率則給予 20% 和 1% 相同權重。兩者不能互相取代。

ProfileC 從 0 增至 12。它的淨變化 = 12 - 0 = 12。這個淨變化有效。它的相對增長率 = (12 - 0) / 0。這個值在數學上沒有定義。不要將 ProfileC 納入由 2 個帳戶組成的百分比計算群組。不要將 12 加入 1100 的起始總和。

百分比計算群組有 2 個帳戶。淨變化計算組有 3 個帳戶。名單共有 6 個帳戶。不要將淨變化總和 30 理解為 30 個不重複的人。這些記錄不會指出誰開始追蹤或誰取消了追蹤，也不能顯示某篇帖文導致了變化。唯一有實際量測的資料收集檢查，是前一節所述、只含 1 個帳戶的執行。