Aufbau eines Reddit Social Listening Workflows mit OpenClaw

Ein Entwickler hat seine Erfahrungen mit der Erstellung eines Reddit-Social-Listening-Workflows mit OpenClaw geteilt, um Markenüberwachungsaufgaben zu automatisieren, die zuvor manuell durchgeführt werden mussten.

Workflow-Komponenten

Das System besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:

• Datenerfassung: Da Reddit keinen API-Schlüssel bereitstellte, erstellte der Entwickler ein Fallback-System mit JSON- und HTML-Scraping. Daten werden von mehreren Endpunkten abgerufen, einschließlich neuem Reddit und altem Reddit, mit User-Agent-Rotation, um die Funktionalität aufrechtzuerhalten.
• Beitragsanalyse: Jeder Beitrag wird auf Absicht (Empfehlungsanfragen, Beschwerden, Vergleiche), Erwähnungen von Wettbewerbern mit Stimmungsanalyse und grundlegende Risikosignale (Spam-Threads, gesperrte Beiträge) analysiert.
• Bewertungssystem: Beiträge werden basierend auf mehreren Faktoren eingestuft, darunter Relevanz, Aktualität, Engagement und Absicht.
• Markenabgleich: Beiträge werden mit einem Markenprofil (Schlüsselwörter, Wettbewerber, Kaufabsicht) mithilfe semantischer Ähnlichkeit verglichen, um verwandte Themen zu finden.
• Datenspeicherung: Ergebnisse werden stündlich mithilfe eines Cron-Jobs und der Google Workspace CLI zu Google Sheets hinzugefügt.
• Lernsystem: Der Entwickler überprüft Beiträge in der Tabelle und markiert sie als gespeichert oder irrelevant. Das System lernt aus diesem Feedback, um zukünftige Suchen zu verbessern.

Aktuelle Einschränkungen

Der Entwickler weist auf mehrere Herausforderungen bei der aktuellen Implementierung hin:

• Das Hinzufügen weiterer Markenprofile führt zum Absturz des Systems
• Manchmal werden Ergebnisse zurückgegeben, die völlig aus dem Kontext gerissen sind, möglicherweise aufgrund der Verwendung eines LLM zur Erstellung von Markenprofilen
• Derzeit wird viel Zeit für die Behebung von Code-Problemen aufgewendet

Der Workflow hat im Vergleich zur manuellen Überwachung die Ergebnisse und Geschwindigkeit verbessert, aber der Entwickler räumt ein, dass er noch nicht perfekt ist, und sucht nach Einblicken von anderen, die an ähnlichen Projekten gearbeitet haben.