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Twitterキーワード検索

Twitterの検索キーワードを1つと期待件数を指定すると、一致する公開投稿の識別子、公開日時、収集メタデータを取得します。

翻訳済み · ja-JP原文を表示

データ収集Social MediaX (Twitter)Posts

概要

Twitter検索でトピックがどう見えるかを調べるときは、まず一致する投稿の識別子と公開日時を信頼できる形で集めるところから始まります。このアプリは検索キーワード1つを一致項目の構造化コレクションに変え、各識別子の横にキーワードと収集コンテキストを残すので、書き出した後や他資料と結合した後もデータセットを理解しやすくなります。

結果は発見用インデックスとして役立ちます。収集時点でブランド、商品、トピック、キャンペーンに紐づいていた公開投稿を示します。繰り返し使えるモニタリング集合の構築、異なる語句で見つかるコンテンツ集団の比較、検索ページから手でコピーせずに後続分析用の識別子を用意するのに特に向いています。

データについて

各レコードは、送信した検索キーワードに関連するTwitter投稿1件、またはその検索のデータなしフラグを表します。返却データセット内でコンテンツIDは重複排除されます。一致キーワード、元の検索項目、ビジネスIDは収集コンテキストを保持し、同じ検索の多数のレコードで繰り返される場合があります。公開日時、収集日時、クリーニング更新日時にはタイムゾーンが示されないため、追加の文脈なしに絶対的なクロスリージョン時刻として扱わないでください。キーワード種別は、レコードに付いた検索項目の種類を示します。

このコレクションに含まれるのは識別子、日時、収集メタデータであり、投稿本文、メディア、反応合計、コメント、完全な作者プロフィールは含まれません。データなしフラグは、一致コンテンツがないことを示す検索メタデータと、通常の一致レコードを区別します。非公開、削除済み、または検索できないTwitterコンテンツは対象外です。

結果の例

各行は、検索キーワードに関連する一致Twitter投稿、またはデータなしフラグです。

コンテンツID一致キーワード公開日時収集日時データなしフラグ
2092504987695714392shokz2026-03-17T15:43:442026-08-26T18:50:22いいえ
2092527502547927469shokz2025-12-19T17:41:092026-08-26T18:50:22いいえ

キーワード種別、収集レコードID、ビジネスID、元の検索項目、クリーニング更新日時も、レコードに含まれていれば利用できます。

活用シーン

  • トピック発見では、一致キーワードで行をまとめ、異なるコンテンツIDの数を数えて、各語句に紐づく検索可能な投稿規模を比較します。
  • モニタリングでは、キーワード収集を繰り返し、コンテンツIDの集合を比較し、新たに観測された項目の提供元コンテキストとして公開日時と収集日時を使います。
  • 出所確認では、データセットを結合する前に一致キーワード、元の検索項目、ビジネスIDを比べ、各投稿がどの検索コンテキストから来たかを確認します。
  • 事後確認では、データなしフラグで空の検索メタデータと使える一致レコードを分けます。

適用範囲と境界

1タスクにつきTwitter検索キーワードは1つ、期待件数は1～2000件です。結果は20件単位の完全なバッチで返るため切り上げられる場合があり、取得保護容量は100ページまたは2000件です。対象は公開のTwitterキーワード検索一覧に限定されます。

  • 適している用途
  • ブランド、商品、トピック、キャンペーンに関するTwitterキーワード検索の公開投稿識別子と公開日時が必要な場合。
  • 一致した各投稿と検索キーワード、収集メタデータを結び付けた構造化リストが必要な場合。
  • 適さない用途
  • 投稿本文、メディア、反応指標、コメント、完全な作者プロフィールが必要な場合。
  • バックグラウンド収集ではなく、1件を即時に照会したい場合。

失敗時の処理

作者が宣言した失敗時と再試行の動作です。連携時にはシステムプロンプトに含めることをおすすめします。

  1. 1一致レコードがない場合はキーワードを確認するか、より短く広い検索語句を試してください。
  2. 2一部成功では完了済みレコードを保持し、失敗または期限切れでは同じ入力で再実行してください。
  3. 3レート制限、一時的なサービス停止、タイムアウト後は時間を置いて再試行してください。
  4. 4認証に失敗した場合は、実行環境に設定されたAPIキーを確認してください。

入力

この App の呼び出しに必要なパラメータで、manifest.json の input.schema から生成されています。

フィールド業務名称型必須デフォルト列挙値／制約例説明
keyword検索キーワードstringはい——ShokzTwitterで検索するブランド、商品、トピック、または語句です。1タスクにつき1～512文字のキーワードを1つ指定します。
crawl_count期待結果件数integerはい—1–20001期待する検索結果件数を1～2000で指定します。結果は20件単位の完全なバッチで返るため、実際の件数が切り上げられる場合があります。端数のバッチでも20件として課金されます。

出力

1 件のレコードのフィールド構造で、manifest.json の output.schema から生成されています。

フィールド業務名称型例説明
content_idコンテンツIDstring2092504987695714392一致したTwitter投稿の一意識別子です。
keyword一致キーワードstringshokz収集された投稿に関連付けられた検索キーワードです。
keyword_typeキーワード種別stringkeywordレコードに関連付けられた検索項目の分類です。
publish_time公開日時string2026-03-17T15:43:44投稿が公開された日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。
crawl_time収集日時string2026-08-26T18:50:22レコード収集に関連付けられた日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。
clean_update_timeクリーニング更新日時string2026-08-26T18:50:45収集レコードのクリーニングに関連付けられた日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。
cur_id収集レコードIDstring6a8ec50697a2800ddeb6901fこの収集行の一意識別子です。Twitter投稿のコンテンツIDとは異なる場合があります。
biz_idビジネスIDstringshokz収集レコードとともに返される業務上のグループ識別子です。
source_item元の検索項目stringshokzこのレコードを生み出した収集に関連付けられたキーワード項目です。
no_dataデータなしフラグbooleanfalseこの検索項目に一致レコードがなかったかどうかを示します。

レコード Schema

出力はレコード単位で 1 件ずつ返されます。 detail.output.idFieldHint

output.schema
{
  "type": "object",
  "properties": {
    "content_id": {
      "type": "string",
      "title": "コンテンツID",
      "description": "一致したTwitter投稿の一意識別子です。",
      "prefill": "2092504987695714392"
    },
    "keyword": {
      "type": "string",
      "title": "一致キーワード",
      "description": "収集された投稿に関連付けられた検索キーワードです。",
      "prefill": "shokz"
    },
    "keyword_type": {
      "type": "string",
      "title": "キーワード種別",
      "description": "レコードに関連付けられた検索項目の分類です。",
      "prefill": "keyword"
    },
    "publish_time": {
      "type": "string",
      "title": "公開日時",
      "description": "投稿が公開された日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。",
      "prefill": "2026-03-17T15:43:44"
    },
    "crawl_time": {
      "type": "string",
      "title": "収集日時",
      "description": "レコード収集に関連付けられた日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。",
      "prefill": "2026-08-26T18:50:22"
    },
    "clean_update_time": {
      "type": "string",
      "title": "クリーニング更新日時",
      "description": "収集レコードのクリーニングに関連付けられた日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。",
      "prefill": "2026-08-26T18:50:45"
    },
    "cur_id": {
      "type": "string",
      "title": "収集レコードID",
      "description": "この収集行の一意識別子です。Twitter投稿のコンテンツIDとは異なる場合があります。",
      "prefill": "6a8ec50697a2800ddeb6901f"
    },
    "biz_id": {
      "type": "string",
      "title": "ビジネスID",
      "description": "収集レコードとともに返される業務上のグループ識別子です。",
      "prefill": "shokz"
    },
    "source_item": {
      "type": "string",
      "title": "元の検索項目",
      "description": "このレコードを生み出した収集に関連付けられたキーワード項目です。",
      "prefill": "shokz"
    },
    "no_data": {
      "type": "boolean",
      "title": "データなしフラグ",
      "description": "この検索項目に一致レコードがなかったかどうかを示します。",
      "prefill": false
    }
  },
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}

連携方法

この App は MCP、API、SDK、ファイルエクスポートのいずれでも連携でき、どのチャネルも同じ能力と料金を共有します。すべてのリクエストは Authorization: Bearer ヘッダーで認証し、認証情報には API Key（長期有効。Data Hub コンソールで作成）を使用します。MCP クライアントは OAuth によるキー不要のログインにも対応しています。CLI や Skill など、さらに多くの連携方法も準備中です。

MCP（Model Context Protocol）を使うと、Claude や Cursor などの AI クライアントからこの App を直接呼び出せます。クライアントと認証方式を選び、下の設定をコピーしてください。

クライアント設定

Bearer の後の値を長期有効な API Key に置き換えてください。あらゆるクライアント、CI、ヘッドレス環境で利用できます。

mcpServers config
{
  "mcpServers": {
    "hello_moto__twitter-keyword-list": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=hello_moto/twitter-keyword-list",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}
自分の API Keys を表示 →

AI に設定を任せる

設定を手作業で編集したくない場合は、インストールプロンプトをコピーして任意の AI クライアントに貼り付けてください。AI が自分のやり方でセットアップを完了します（プロンプトは AI があなたに API Key を尋ねる形になっているため、認証情報がチャット履歴や共有設定に残りません）。

detail.access.mcp.composeHint

料金

返却レコード20件

正常に返されたレコードの件数に応じて課金されます。失敗した実行には課金されません。 20 件を 1 つの課金単位とし、端数は 20 件に切り上げて課金されます。

$0.002/ 20 件
Per task submitted

返される件数にかかわらず、実行の送信 1 回ごとに課金されます。

$0.0001/ 回

複数の課金イベントはそれぞれ独立して累計されます。詳細は各項目をご覧ください。失敗した実行には課金されません。

Credits を確認

今すぐ試す

パラメータを入力して実行してください。結果は実際の呼び出しによるものです。

サンプル
パラメータは送信前に input.schema で検証されます
まず必須パラメータを入力してください
$0.002 / 20 件から