Reddit을 구조화된 마켓 리서치 엔진으로 전환하세요 — 서브레딧에서 페인포인트, 트렌딩 토픽, 경쟁사 인텔리전스를 채굴하며, 모두 OpenClaw Ultra로 자동화합니다.
핵심 시스템 개요
이것은 원시 Reddit 토론을 실행 가능한 인사이트로 변환하는 루프형 Reddit 리서치 시스템입니다. 서브레딧 모니터링부터 감정 분석, 리포트 생성까지 모든 것이 자율적으로 작동합니다.
| 시스템 레이어 | 핵심 기능 | 출력 결과 |
|---|
| 인텔리전스 레이어 | 서브레딧 발견, 키워드 추적, 트렌드 식별 | 고시그널 서브레딧 & 토픽 목록 |
| 마이닝 레이어 | 게시물 & 댓글 스크래핑, 관련성/바이럴리티로 정렬 | 메타데이터가 포함된 구조화된 원시 데이터 |
| 분석 레이어 | 페인포인트 추출, 감정 분석, 토픽 클러스터링 | 주제별 인사이트 클러스터 |
| 경쟁사 레이어 | 브랜드 언급, 제품 토론, 감정 분류 | 경쟁 환경 리포트 |
| 콘텐츠 레이어 | 질문-답변 쌍, 인기 스레드 요약 | 바로 사용 가능한 콘텐츠 브리프 |
| 리포팅 레이어 | 일간/주간 다이제스트, 트렌드 알림, 지식 베이스로 내보내기 | 예약된 산출물 |
전제 조건
스텝 0 — 리서치 시스템 초기화
OpenClaw Ultra를 전용 Reddit 리서치 애널리스트로 설정합니다.
조작 단계
- OpenClaw Ultra에서 새 채팅 세션 열기
- reddit-readonly 스킬 설치
- 초기화 프롬프트 붙여넣기
바로 사용 가능한 프롬프트
나의 전용 Reddit 리서치 애널리스트로 작동해 주세요.
모니터링 및 리서치할 주제: [내 니치/산업/토픽]
다음을 갖춘 Reddit 리서치 시스템을 구축해 주세요:
- 내 니치에서 가장 활발한 서브레딧을 찾기
- 매일 트렌딩 토론을 추적
- 사용자 페인포인트와 질문을 추출
- 경쟁사 언급을 식별
- 예약된 일정에 따라 구조화된 리포트를 전달
스텝 1 — 고시그널 서브레딧 발견
내 니치에서 가장 활발하고 관련성 높은 서브레딧을 찾습니다.
프롬프트
Reddit에서 다음 니치와 관련된 가장 활발한 서브레딧을 검색: [니치]
각 서브레딧에 대해 분석:
- 구독자 수 & 주간 게시물 수
- 콘텐츠 품질 (토론 vs 밈 vs 스팸)
- 오디언스 구성 (일반 vs 전문가)
- 반복되는 토픽 패턴
리서치 가치로 순위를 매기고, 모니터링할 상위 5개를 추천해 주세요.
INFO
출력: 내 니치에 대한 시그널 대 노이즈 비율로 순위가 매겨진 큐레이션된 서브레딧 감시 목록.
스텝 2 — 일간 토픽 마이닝 설정
감시 목록에서 트렌딩 게시물과 댓글을 자동으로 가져옵니다.
프롬프트
다음 서브레딧의 일간 모니터링을 설정:
[스텝 1의 목록]
매일 [시간]에 각 서브레딧을 스캔:
- 참여 지표가 포함된 핫 게시물 상위 10개
- 성장 잠재력이 있는 라이징 게시물 상위 5개
- 게시물당 가장 많이 참여한 댓글 상위 20개
각 게시물에 대해 캡처:
- 제목, URL, 투표 비율, 댓글 수
- 감정이 포함된 상위 댓글 5개
- 페인포인트 또는 질문
결과를 리서치 메모리에 저장해 주세요.
조작 프롬프트 (일회성)
다음 서브레딧의 즉시 스캔을 실행: [목록]
오늘의 트렌딩 콘텐츠에 대한 전체 리포트를 출력해 주세요.
스텝 3 — 페인포인트 & 기회 추출
원시 Reddit 데이터를 구조화된 마켓 인사이트로 변환합니다.
프롬프트
[소스/기간]에서 수집한 Reddit 데이터를 분석해 주세요.
다음을 추출 및 분류:
- 페인포인트: 사용자가 적극적으로 불만을 제기하는 문제
- 질문: 높은 참여도를 가진 미답변 질문
- 요청: "...할 수 있는 도구가 있나요?" 또는 "...이 있었으면 좋겠어요" 유형 게시물
- 트렌드: 최근 7일 동안 모멘텀을 얻고 있는 토픽
발견 사항을 주제별로 그룹화하고, 다음 기준으로 우선순위 점수(1-10)를 부여:
- 언급 빈도
- 참여 수준
- 상업적 기회
⚠️WARNING!
패턴에 집중하세요. 5개 이상의 스레드에서 언급된 페인포인트는 시그널입니다. 한 번의 언급은 노이즈입니다.
스텝 4 — 경쟁 인텔리전스
Reddit에서 경쟁사가 어떻게 논의되고 있는지 모니터링합니다.
5/11개의 챕터가 표시되었습니다. 전체 내용은 다음에서 확인하세요: https://openclaw.aiondesktop.com/tutorials/ko/16