Le problème
Reddit est la source la plus riche de questions non filtrées, de points douloureux et de cas d'usage du public, mais le surveiller manuellement ne passe pas à l'échelle. Un humain peut vérifier peut-être cinq subreddits par jour, survoler quelques dizaines de publications et noter des sujets intéressants. Cela couvre peut-être deux pour cent des discussions pertinentes. L'écart entre ce que votre public discute activement et ce que votre calendrier de contenu aborde grandit chaque semaine. Au moment où un sujet apparaît dans votre outil de recherche de mots-clés, quelqu'un d'autre a déjà publié le post définitif.
La solution Scavio
Le point de terminaison de recherche Reddit de Scavio renvoie des données structurées de discussion avec les titres, le nombre de votes positifs, le nombre de commentaires et le contexte du subreddit. Vous construisez un pipeline quotidien qui recherche vos mots-clés de sujet sur Reddit, note les publications en fonction de l'engagement et met en avant les discussions les plus signalées sous forme de briefs de contenu. La sortie structurée alimente les outils de planification de contenu ou génère automatiquement des documents de brief. Vous couvrez l'ensemble des discussions du public au lieu de la tranche étroite qu'un humain peut surveiller manuellement.
Avant
Avant Scavio, la surveillance de Reddit était une tâche manuelle quotidienne qui ne couvrait qu'une fraction des discussions pertinentes. Les idées de contenu arrivaient tard, après que les concurrents avaient déjà publié sur les mêmes sujets.
Après
Après Scavio, un pipeline automatisé quotidien met en avant les discussions Reddit les plus engageantes dans votre niche. Les briefs de contenu sont générés automatiquement, et l'équipe publie sur les sujets tendance avant la concurrence.
À qui cela s'adresse
Les spécialistes du marketing de contenu et les équipes SEO qui souhaitent exploiter Reddit pour des idées de contenu à grande échelle. Toute personne qui parcourt manuellement les subreddits pour trouver l'inspiration et souhaite que cela soit automatisé en un pipeline reproductible.
Avantages clés
- Données structurées de discussion Reddit avec des métriques d'engagement
- Surveillance automatisée quotidienne sur un nombre illimité de subreddits et de mots-clés
- Le score d'engagement met en avant les opportunités de contenu les plus signifiantes
- Briefs de contenu générés automatiquement à partir des meilleures discussions
- Couvre l'ensemble des conversations du public à grande échelle
Exemple Python
import requests
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime
API_KEY = "your_scavio_api_key"
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 content_pipeline(keywords: list[str], min_score: int = 10) -> list[dict]:
opportunities = []
for kw in keywords:
posts = search_reddit(kw)
for post in posts:
score = post.get("score", 0)
comments = post.get("comments", 0)
if score >= min_score:
opportunities.append({
"keyword": kw,
"title": post.get("title", ""),
"subreddit": post.get("subreddit", ""),
"score": score,
"comments": comments,
"link": post.get("link", ""),
"content_angle": post.get("snippet", "")[:150],
})
# Sort by engagement signal
opportunities.sort(key=lambda x: x["score"] + x["comments"], reverse=True)
return opportunities[:20]
keywords = ["search api for developers", "web scraping frustration", "SERP data"]
results = content_pipeline(keywords)
output = Path(f"content_briefs_{datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d')}.json")
output.write_text(json.dumps(results, indent=2))
print(f"Generated {len(results)} content briefs")
for r in results[:5]:
print(f" [{r['subreddit']}] {r['title']} (score: {r['score']})")Exemple JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";
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 ${res.status}`);
return (await res.json()).organic ?? [];
}
async function contentPipeline(keywords, minScore = 10) {
const opportunities = [];
for (const kw of keywords) {
const posts = await searchReddit(kw);
for (const post of posts) {
const score = post.score ?? 0;
const comments = post.comments ?? 0;
if (score >= minScore) {
opportunities.push({
keyword: kw,
title: post.title ?? "",
subreddit: post.subreddit ?? "",
score,
comments,
link: post.link ?? "",
contentAngle: (post.snippet ?? "").slice(0, 150),
});
}
}
}
return opportunities.sort((a, b) => (b.score + b.comments) - (a.score + a.comments)).slice(0, 20);
}
const keywords = ["search api for developers", "web scraping frustration", "SERP data"];
const results = await contentPipeline(keywords);
const fs = await import("fs/promises");
await fs.writeFile(`content_briefs_${new Date().toISOString().slice(0, 10)}.json`, JSON.stringify(results, null, 2));
console.log(`Generated ${results.length} content briefs`);
for (const r of results.slice(0, 5)) console.log(` [${r.subreddit}] ${r.title} (score: ${r.score})`);Plateformes utilisées
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit