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Comment surveiller les mentions de marque sur Reddit en temps réel

Construisez un système de surveillance de marque en temps réel sur Reddit en utilisant l'API Scavio. Suivez les mentions, évaluez le sentiment et alertez sur les nouvelles discussions concernant votre marque.

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Reddit est l'endroit où se déroulent les discussions authentiques sur les produits. Les utilisateurs partagent des opinions non filtrées sur les outils, services et entreprises, sans le vernis marketing des canaux officiels. Surveiller ces mentions vous donne un avertissement précoce des réclamations clients, des retours sur les produits et des comparaisons concurrentielles. Ce tutoriel construit un système de surveillance en temps réel de Reddit qui recherche les mentions de marque, suit les nouveaux posts, les note en fonction de l'engagement et génère des alertes exploitables.

Prérequis

  • Python 3.8 ou supérieur
  • Bibliothèque requests installée
  • Une clé API Scavio
  • Noms de marque et noms de produits à surveiller

Parcours

Étape 1: Définir les cibles de surveillance

Listez toutes les variantes de nom de marque, noms de produits et noms de concurrents à suivre. Incluez les fautes d'orthographe courantes.

Python
MONITOR = {
    "brand": ["mycompany", "my-company", "mycompany.io"],
    "product": ["myproduct", "my product"],
    "competitors": ["competitor-a", "competitor-b"],
}

Étape 2: Rechercher chaque mot-clé sur Reddit

Interrogez le point de terminaison de recherche Reddit de Scavio pour chaque mot-clé, trié par date pour capter les publications récentes.

Python
def search_reddit(keyword: str) -> list[dict]:
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={"query": keyword, "sort": "new"},
        timeout=30
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()["data"]["posts"]

Étape 3: Noter les publications en fonction de l'engagement

Calculez un score d'engagement basé sur les votes positifs, le nombre de commentaires et le niveau d'activité du subreddit.

Python
def engagement_score(post: dict) -> int:
    score = int(post.get("score", 0) or 0)
    comments = int(post.get("num_comments", 0) or 0)
    return score + comments * 3

Étape 4: Générer un rapport d'alerte

Combinez toutes les mentions, dédupliquez, triez par score d'engagement et générez une liste d'alertes classées par priorité.

Python
def monitor_all() -> list[dict]:
    all_posts = []
    seen_ids = set()
    for category, keywords in MONITOR.items():
        for kw in keywords:
            posts = search_reddit(kw)
            for p in posts:
                if p["id"] not in seen_ids:
                    seen_ids.add(p["id"])
                    p["category"] = category
                    p["matched_keyword"] = kw
                    p["engagement"] = engagement_score(p)
                    all_posts.append(p)
    return sorted(all_posts, key=lambda x: x["engagement"], reverse=True)

Exemple Python

Python
import os
import requests

API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
KEYWORDS = ["scavio", "scavio api", "scavio.dev"]

def search(kw: str) -> list[dict]:
    r = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search",
                      headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
                      json={"query": kw, "sort": "new"}, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return r.json()["data"]["posts"]

def monitor():
    seen = set()
    all_posts = []
    for kw in KEYWORDS:
        for p in search(kw):
            if p["id"] not in seen:
                seen.add(p["id"])
                all_posts.append(p)
    all_posts.sort(key=lambda x: int(x.get("score", 0) or 0), reverse=True)
    for p in all_posts[:10]:
        print(f"[{p.get('score', 0):>4}] r/{p['subreddit']}: {p['title']}")
        print(f"       {p['url']}")

if __name__ == "__main__":
    monitor()

Exemple JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const KEYWORDS = ["scavio", "scavio api"];

async function search(kw) {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: `Bearer ${API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ query: kw, sort: "new" })
  });
  return (await r.json()).data.posts;
}

async function main() {
  const seen = new Set();
  const posts = [];
  for (const kw of KEYWORDS) {
    for (const p of await search(kw)) {
      if (!seen.has(p.id)) { seen.add(p.id); posts.push(p); }
    }
  }
  posts.sort((a, b) => (b.score || 0) - (a.score || 0));
  posts.slice(0, 10).forEach(p => console.log(`[${p.score}] r/${p.subreddit}: ${p.title}`));
}
main().catch(console.error);

Sortie attendue

JSON
[  47] r/SaaS: Has anyone used scavio for SERP data? Review inside
       https://reddit.com/r/SaaS/comments/...
[  23] r/devtools: scavio vs serpapi for building AI agents
       https://reddit.com/r/devtools/comments/...
[  12] r/webdev: Scavio API - real-time search for developers
       https://reddit.com/r/webdev/comments/...

Tutoriels associés

  • Comment construire un agent de surveillance Reddit
  • Comment suivre les mentions de marque sur Reddit

Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Python 3.8 ou supérieur. Bibliothèque requests installée. Une clé API Scavio. Noms de marque et noms de produits à surveiller. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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Construisez un système de surveillance de marque en temps réel sur Reddit en utilisant l'API Scavio. Suivez les mentions, évaluez le sentiment et alertez sur les nouvelles discussions concernant votre marque.

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