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Flujo de trabajo

Reddit Contenido Senal Workflow

Diario monitoreo of Reddit for contenido oportunidades coincidencia your palabras clave. Surfaces high-engagement discussions as contenido briefs.

Comenzar gratisDocumentacion API

Resumen

Este flujo de trabajo monitorea Reddit diario for discussions coincidencia your palabras clave objetivo. It puntuaciones publicaciones by engagement, identifies recurring questions y puntos de dolor, y surfaces el highest-signal discussions as contenido creation oportunidades. El salida feeds en contenido calendars con data-driven topic prioritization.

Desencadenador

Cron programar (diario at 7 AM UTC)

Programación

Ejecuta diario at 7 AM UTC

Pasos del flujo de trabajo

1

Cargar palabra clave configuracion

Leer palabras clave objetivo y minimo engagement umbrales de configuracion.

2

Search Reddit for cada palabra clave

Call Scavio con plataforma reddit for cada palabra clave to obtener reciente discussions.

3

Puntuacion y filtrar publicaciones

Puntuacion publicaciones by upvotes, comentario conteo, y recency. Filtrar out low-signal resultados.

4

Extraer contenido angles

Analizar publicacion titles y fragmentos to identificar el especifico question o punto de dolor siendo discussed.

5

Deduplicate y clasificar

Eliminar duplicate topics a traves de palabras clave y clasificar by combined engagement senal.

6

Salida contenido oportunidades

Save ranked oportunidades as contenido briefs con fuente enlaces y engagement datos.

Implementacion en Python

Python
import requests
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime

API_KEY = "your_scavio_api_key"

KEYWORDS = ["search api", "web scraping alternative", "SERP data", "google results api"]
MIN_SCORE = 5
MIN_COMMENTS = 3

def search_reddit(keyword: str) -> list[dict]:
    res = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "reddit", "query": keyword},
        timeout=15,
    )
    res.raise_for_status()
    return res.json().get("organic", [])

def score_post(post: dict) -> float:
    score = post.get("score", 0)
    comments = post.get("comments", 0)
    return score + (comments * 2)  # Weight comments higher

def run():
    all_opportunities = []
    seen_titles = set()

    for keyword in KEYWORDS:
        posts = search_reddit(keyword)
        for post in posts:
            title = post.get("title", "")
            if title in seen_titles:
                continue

            post_score = post.get("score", 0)
            post_comments = post.get("comments", 0)

            if post_score >= MIN_SCORE and post_comments >= MIN_COMMENTS:
                seen_titles.add(title)
                all_opportunities.append({
                    "keyword": keyword,
                    "title": title,
                    "subreddit": post.get("subreddit", ""),
                    "score": post_score,
                    "comments": post_comments,
                    "signal_score": score_post(post),
                    "link": post.get("link", ""),
                    "content_angle": post.get("snippet", "")[:200],
                })

    # Rank by signal score
    all_opportunities.sort(key=lambda x: x["signal_score"], reverse=True)
    top_opportunities = all_opportunities[:15]

    date = datetime.utcnow().strftime("%Y-%m-%d")
    report = {
        "date": date,
        "keywords_searched": len(KEYWORDS),
        "total_posts_found": len(all_opportunities),
        "top_opportunities": top_opportunities,
    }

    Path(f"reddit_signals_{date}.json").write_text(json.dumps(report, indent=2))
    print(f"Found {len(all_opportunities)} content opportunities, top {len(top_opportunities)} saved")
    for opp in top_opportunities[:5]:
        print(f"  [{opp['subreddit']}] {opp['title'][:60]} (signal: {opp['signal_score']:.0f})")

if __name__ == "__main__":
    run()

Implementacion en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";

const KEYWORDS = ["search api", "web scraping alternative", "SERP data", "google results api"];
const MIN_SCORE = 5;
const MIN_COMMENTS = 3;

async function searchReddit(keyword) {
  const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ platform: "reddit", query: keyword }),
  });
  if (!res.ok) throw new Error(`scavio ${res.status}`);
  return (await res.json()).organic ?? [];
}

function scorePost(post) {
  return (post.score ?? 0) + (post.comments ?? 0) * 2;
}

async function run() {
  const fs = await import("fs/promises");
  const allOpportunities = [];
  const seenTitles = new Set();

  for (const keyword of KEYWORDS) {
    const posts = await searchReddit(keyword);
    for (const post of posts) {
      const title = post.title ?? "";
      if (seenTitles.has(title)) continue;
      const postScore = post.score ?? 0;
      const postComments = post.comments ?? 0;
      if (postScore >= MIN_SCORE && postComments >= MIN_COMMENTS) {
        seenTitles.add(title);
        allOpportunities.push({
          keyword,
          title,
          subreddit: post.subreddit ?? "",
          score: postScore,
          comments: postComments,
          signalScore: scorePost(post),
          link: post.link ?? "",
          contentAngle: (post.snippet ?? "").slice(0, 200),
        });
      }
    }
  }

  allOpportunities.sort((a, b) => b.signalScore - a.signalScore);
  const topOpportunities = allOpportunities.slice(0, 15);

  const date = new Date().toISOString().slice(0, 10);
  const report = { date, keywordsSearched: KEYWORDS.length, totalPostsFound: allOpportunities.length, topOpportunities };
  await fs.writeFile(`reddit_signals_${date}.json`, JSON.stringify(report, null, 2));
  console.log(`Found ${allOpportunities.length} opportunities, top ${topOpportunities.length} saved`);
  for (const opp of topOpportunities.slice(0, 5)) {
    console.log(`  [${opp.subreddit}] ${opp.title.slice(0, 60)} (signal: ${opp.signalScore})`);
  }
}

run();

Plataformas utilizadas

Reddit

Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit

Preguntas frecuentes

Este flujo de trabajo monitorea Reddit diario for discussions coincidencia your palabras clave objetivo. It puntuaciones publicaciones by engagement, identifies recurring questions y puntos de dolor, y surfaces el highest-signal discussions as contenido creation oportunidades. El salida feeds en contenido calendars con data-driven topic prioritization.

Este flujo de trabajo usa un cron programar (diario at 7 am utc). Ejecuta diario at 7 AM UTC.

Este flujo de trabajo usa las siguientes plataformas de Scavio: reddit. Cada plataforma se llama a traves del mismo endpoint de API unificado.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin tarjeta de credito. Es suficiente para probar y validar este flujo de trabajo antes de escalarlo.

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