make.comやRelevance AIなどのツールを使って、ウェブサイト、ブログ、ソーシャルメディアをスクレイピングし、独自のAIエージェントを構築する方法を学ぶ。
ハイライト
- レビュー分析：HubSpotやPipedriveなどのプラットフォームからレビューデータをスクレイピングし、レポートを作成。
- ブログ分析：Google検索からブログコンテンツを抽出し、洞察に満ちたレポートを作成。
- ニュース分析：ブログ解析と同様の手法でニュース内容を抽出。
- 視覚に基づく分析：同じスクレイピングの原理を視覚コンテンツの分析に応用。
- ソーシャルメディア・スクレイピング使用方法 メイク・ドット・コム 特にXやYouTubeのようなプラットフォームでは、複雑なソーシャルメディアデータの抽出が可能です。
- 統合：シームレスなデータ検索とレポーティングのために、Relevance AIのインテグレーションを採用。
- AIの自動化：複数のプラットフォームにまたがる効率的なスクレイピングとレポート作成のためのAIエージェントのセットアップ。
重要な洞察
- 包括的なスクレイピング手法：概要化されたスクレイピングプロセスは、複数のデータソースに適用可能な汎用性の高いフレームワークを提供し、ビジネスインテリジェンスと競合分析を強化します。
- 統合の複雑さ：以下のようなツールの活用 メイク・ドット・コム ソーシャルメディア・スクレイピングは複雑さをもたらすが、Relevance AIに内蔵されている機能以上にデータ収集能力を大幅に拡張する。
- カスタマイズの可能性：コード不要のアプローチにより、企業は特定のニーズに応じてスクレイピングのセットアップをカスタマイズすることができ、分析のために関連するデータが優先されるようになります。
- データの清浄化：抽出されたデータのフィルタリングとクリーニングの重要性が強調されている。
- 自動化のメリット自動化されたAIエージェントを設定することで、データ収集プロセスを合理化し、時間とリソースを節約しながら、分析能力を高めることができます。
- 市場の洞察：競合他社や見込み客のデータを収集できるため、企業は情報に基づいた意思決定を行うことができ、市場戦略を改善できる可能性がある。
