💬 Apifyコンテンツ分析
Instagram、Facebook、YouTube、TikTokといった主要なSNS
📺 まず動画で見る(YouTube)
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※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Track engagement metrics, measure campaign ROI, and analyze content performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Instagram、Facebook、YouTube、TikTokといった主要なSNS
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o apify-content-analytics.zip https://jpskill.com/download/2391.zip && unzip -o apify-content-analytics.zip && rm apify-content-analytics.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2391.zip -OutFile "$d\apify-content-analytics.zip"; Expand-Archive "$d\apify-content-analytics.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\apify-content-analytics.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
apify-content-analytics.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
apify-content-analyticsフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Apify Content Analytics で、お客様への返信文を作って
- › Apify Content Analytics を使って、社内向けアナウンスを書いて
- › Apify Content Analytics で、メールテンプレートを整備して
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
コンテンツ分析
Apify Actors を使用して複数のプラットフォームからエンゲージメント指標を抽出し、コンテンツのパフォーマンスを追跡・分析します。
使用する場面
- 投稿、リール、動画、広告、またはハッシュタグのエンゲージメント、成長、または ROI 指標が必要な場合。
- Apify Actors を使用してクロスプラットフォームのコンテンツパフォーマンスデータを収集するタスクがある場合。
- エクスポートされた分析結果と、どのコンテンツが最もパフォーマンスが良いかについての簡潔な解釈が必要な場合。
前提条件
(事前に確認する必要はありません)
APIFY_TOKENを含む.envファイル- Node.js 20.6+(ネイティブの
--env-fileサポートのため) mcpcCLI ツール:npm install -g @apify/mcpc
ワークフロー
このチェックリストをコピーして進捗を追跡してください。
タスクの進捗:
- [ ] ステップ 1: コンテンツ分析タイプを特定する(Actor を選択する)
- [ ] ステップ 2: mcpc 経由で Actor スキーマを取得する
- [ ] ステップ 3: ユーザーの好み(フォーマット、ファイル名)を尋ねる
- [ ] ステップ 4: 分析スクリプトを実行する
- [ ] ステップ 5: 結果を要約する
ステップ 1: コンテンツ分析タイプを特定する
分析のニーズに基づいて適切な Actor を選択してください。
| ユーザーのニーズ | Actor ID | 最適な用途 |
|---|---|---|
| 投稿エンゲージメント指標 | apify/instagram-post-scraper |
投稿パフォーマンス |
| リールパフォーマンス | apify/instagram-reel-scraper |
リール分析 |
| フォロワー成長追跡 | apify/instagram-followers-count-scraper |
成長指標 |
| コメントエンゲージメント | apify/instagram-comment-scraper |
コメント分析 |
| ハッシュタグパフォーマンス | apify/instagram-hashtag-scraper |
ブランドハッシュタグ |
| メンション追跡 | apify/instagram-tagged-scraper |
タグ追跡 |
| 包括的な指標 | apify/instagram-scraper |
完全なデータ |
| APIベースの分析 | apify/instagram-api-scraper |
APIアクセス |
| Facebook投稿パフォーマンス | apify/facebook-posts-scraper |
投稿指標 |
| リアクション分析 | apify/facebook-likes-scraper |
エンゲージメントタイプ |
| Facebookリール指標 | apify/facebook-reels-scraper |
リールパフォーマンス |
| 広告パフォーマンス追跡 | apify/facebook-ads-scraper |
広告分析 |
| Facebookコメント分析 | apify/facebook-comments-scraper |
コメントエンゲージメント |
| ページパフォーマンス監査 | apify/facebook-pages-scraper |
ページ指標 |
| YouTube動画指標 | streamers/youtube-scraper |
動画パフォーマンス |
| YouTubeショート分析 | streamers/youtube-shorts-scraper |
ショートパフォーマンス |
| TikTokコンテンツ指標 | clockworks/tiktok-scraper |
TikTok分析 |
ステップ 2: Actor スキーマを取得する
mcpc を使用して Actor の入力スキーマと詳細を動的に取得します。
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"
ACTOR_ID を選択した Actor(例: apify/instagram-post-scraper)に置き換えてください。
これにより、以下が返されます。
- Actor の説明と README
- 必須およびオプションの入力パラメータ
- 出力フィールド(利用可能な場合)
ステップ 3: ユーザーの好みを尋ねる
実行前に、以下を尋ねます。
- 出力フォーマット:
- クイックアンサー - チャットで上位数件の結果を表示(ファイルは保存されません)
- CSV - すべてのフィールドを含む完全なエクスポート
- JSON - JSON フォーマットでの完全なエクスポート
- 結果の数: ユースケースの特性に基づいて
ステップ 4: スクリプトを実行する
クイックアンサー(チャットに表示、ファイルなし):
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT'
CSV:
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
--format csv
JSON:
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
ステップ 5: 結果を要約する
完了後、以下を報告します。
- 分析されたコンテンツの数
- ファイルの場所と名前
- 主要なパフォーマンスの洞察
- 推奨される次のステップ(より深い分析、コンテンツ最適化)
エラー処理
APIFY_TOKEN not found - ユーザーに .env ファイルに APIFY_TOKEN=your_token を作成するよう依頼します。
mcpc not found - ユーザーに npm install -g @apify/mcpc をインストールするよう依頼します。
Actor not found - Actor ID のスペルを確認します。
Run FAILED - ユーザーにエラー出力の Apify コンソールリンクを確認するよう依頼します。
Timeout - 入力サイズを減らすか、--timeout を増やします。
制限事項
- このスキルは、タスクが上記の範囲と明確に一致する場合にのみ使用してください。
- 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代替として扱わないでください。
- 必要な入力、権限、安全境界、または成功基準が不足している場合は、停止して明確化を求めてください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Content Analytics
Track and analyze content performance using Apify Actors to extract engagement metrics from multiple platforms.
When to Use
- You need engagement, growth, or ROI metrics for posts, reels, videos, ads, or hashtags.
- The task is to use Apify Actors to collect cross-platform content performance data.
- You need exported analytics results and a concise interpretation of what content is performing best.
Prerequisites
(No need to check it upfront)
.envfile withAPIFY_TOKEN- Node.js 20.6+ (for native
--env-filesupport) mcpcCLI tool:npm install -g @apify/mcpc
Workflow
Copy this checklist and track progress:
Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify content analytics type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via mcpc
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analytics script
- [ ] Step 5: Summarize findings
Step 1: Identify Content Analytics Type
Select the appropriate Actor based on analytics needs:
| User Need | Actor ID | Best For |
|---|---|---|
| Post engagement metrics | apify/instagram-post-scraper |
Post performance |
| Reel performance | apify/instagram-reel-scraper |
Reel analytics |
| Follower growth tracking | apify/instagram-followers-count-scraper |
Growth metrics |
| Comment engagement | apify/instagram-comment-scraper |
Comment analysis |
| Hashtag performance | apify/instagram-hashtag-scraper |
Branded hashtags |
| Mention tracking | apify/instagram-tagged-scraper |
Tag tracking |
| Comprehensive metrics | apify/instagram-scraper |
Full data |
| API-based analytics | apify/instagram-api-scraper |
API access |
| Facebook post performance | apify/facebook-posts-scraper |
Post metrics |
| Reaction analysis | apify/facebook-likes-scraper |
Engagement types |
| Facebook Reels metrics | apify/facebook-reels-scraper |
Reels performance |
| Ad performance tracking | apify/facebook-ads-scraper |
Ad analytics |
| Facebook comment analysis | apify/facebook-comments-scraper |
Comment engagement |
| Page performance audit | apify/facebook-pages-scraper |
Page metrics |
| YouTube video metrics | streamers/youtube-scraper |
Video performance |
| YouTube Shorts analytics | streamers/youtube-shorts-scraper |
Shorts performance |
| TikTok content metrics | clockworks/tiktok-scraper |
TikTok analytics |
Step 2: Fetch Actor Schema
Fetch the Actor's input schema and details dynamically using mcpc:
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"
Replace ACTOR_ID with the selected Actor (e.g., apify/instagram-post-scraper).
This returns:
- Actor description and README
- Required and optional input parameters
- Output fields (if available)
Step 3: Ask User Preferences
Before running, ask:
- Output format:
- Quick answer - Display top few results in chat (no file saved)
- CSV - Full export with all fields
- JSON - Full export in JSON format
- Number of results: Based on character of use case
Step 4: Run the Script
Quick answer (display in chat, no file):
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT'
CSV:
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
--format csv
JSON:
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
Step 5: Summarize Findings
After completion, report:
- Number of content pieces analyzed
- File location and name
- Key performance insights
- Suggested next steps (deeper analysis, content optimization)
Error Handling
APIFY_TOKEN not found - Ask user to create .env with APIFY_TOKEN=your_token
mcpc not found - Ask user to install npm install -g @apify/mcpc
Actor not found - Check Actor ID spelling
Run FAILED - Ask user to check Apify console link in error output
Timeout - Reduce input size or increase --timeout
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.