Construindo um Fluxo de Trabalho de Social Listening no Reddit com OpenClaw

Um desenvolvedor compartilhou sua experiência criando um fluxo de trabalho de escuta social no Reddit usando OpenClaw para automatizar tarefas de monitoramento de marca que anteriormente exigiam esforço manual.

Componentes do Fluxo de Trabalho

O sistema consiste em vários componentes principais:

• Coleta de Dados: Como o Reddit não forneceu uma chave de API, o desenvolvedor criou um sistema de contingência usando scraping de JSON e HTML. Os dados são extraídos de vários endpoints, incluindo o novo Reddit e o antigo Reddit, com rotação de user agent para manter a funcionalidade.
• Análise de Postagens: Cada postagem é analisada quanto à intenção (solicitações de recomendação, reclamações, comparações), menções a concorrentes com análise de sentimento e sinais básicos de risco (tópicos com spam, postagens bloqueadas).
• Sistema de Classificação: As postagens são classificadas com base em múltiplos fatores, incluindo relevância, atualidade, engajamento e intenção.
• Correspondência de Marca: As postagens são comparadas com um perfil de marca (palavras-chave, concorrentes, intenção de compra) usando similaridade semântica para encontrar tópicos relacionados.
• Armazenamento de Dados: Os resultados são adicionados ao Google Sheets a cada hora usando um cron job e o Google Workspace CLI.
• Sistema de Aprendizado: O desenvolvedor revisa as postagens na planilha, marcando-as como salvas ou irrelevantes. O sistema aprende com esse feedback para melhorar pesquisas futuras.

Limitações Atuais

O desenvolvedor observa vários desafios com a implementação atual:

• Adicionar mais perfis de marca faz o sistema falhar
• Às vezes retorna resultados completamente fora de contexto, possivelmente devido ao uso de um LLM para criar perfis de marca
• Atualmente gasta tempo significativo corrigindo problemas de código

O fluxo de trabalho melhorou os resultados e a velocidade em comparação com o monitoramento manual, mas o desenvolvedor reconhece que ainda não é perfeito e está buscando insights de outras pessoas que trabalharam em projetos semelhantes.