Facebook Comments API

Facebook Comments

主要特性

• 多帖子评论采集在一次请求中采集一个或多个 Facebook 公开帖子 URL 下的评论。
• 标准化评论记录以一致结构返回评论 ID、文本、作者信息、时间、可见互动、媒体和来源链接。
• 可追溯的对话上下文保留帖子、父评论和输入 URL 引用，便于关联数据、去重和审计。
• 公开数据边界结果不包含私密、受限、已删除或登录后才可见的内容。

参数

如何使用

把 Facebook 公开帖子 URL 作为异步任务提交，轮询 task ID，完成后再用 cursor 分页读取标准化评论记录。

1. 准备一个或多个 Facebook 公开帖子 URL。
2. 向 /v1/facebook/comments POST urls。
3. 轮询 /v1/tasks/{task_id}，直到状态变为 succeeded。
4. 通过 /v1/tasks/{task_id}?limit=50 读取 data.results，有更多记录时继续传 results.next_cursor。

curl -X POST "https://api.socq.ai/v1/facebook/comments" \
  -H "Authorization: Bearer $SOCQ_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"urls":["https://www.facebook.com/facebook/posts/POST_ID"]}'

# 轮询 GET /v1/tasks/{task_id}，再读取 /v1/tasks/{task_id}?limit=50，并使用 data.results。

最佳使用场景

• 客户反馈与情感分析： 分析公开评论文本，了解用户观点、产品反馈、常见问题和重复出现的话题。
• 活动内容优化： 比较不同活动帖子的评论情感和可见互动，辅助优化文案与创意方向。
• 品牌舆情观察： 按照话题、时间、作者和互动信号整理品牌帖子下的公开评论。
• 竞品受众研究： 研究竞品帖子下的公开反馈，对比受众兴趣、常见问题和互动模式。
• 受众话题发现： 使用评论文本和时间构建数据集，用于话题聚类、趋势发现和语言分析。
• 高互动用户识别： 结合作者信息、点赞数和回复数，发现持续推动讨论的评论用户。
• 分析数据补全： 通过 ID 和来源 URL，把结构化评论记录与活动、帖子和分析数据集关联。

使用建议

• 使用规范的 Facebook 公开帖子 URL，让每个输入都能准确关联到来源帖子。
• 把相关公开帖子 URL 放入同一请求，按活动或主题组织每次采集任务。
• 提交后立即保存 task ID，方便应用轮询任务状态并继续采集流程。
• 持续读取 results.next_cursor，直到 cursor 为空，获取任务返回的全部结果页。
• 为每条记录保存 comment ID、post ID、parent comment ID、input URL 和来源 URL。
• 合并多次采集结果时，使用 comment ID 识别并合并重复记录。
• 结合 created_at 和 collected_at 整理评论历史并进行增量分析。
• 验证字段映射或接入新数据流程时，通过 Raw JSON 检查完整结果。

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