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Community Monitor

Community Monitor to Module w bazie wiedzy Rankion.ai: Verfolge Erwähnungen, Reviews und Diskussionen über deine Marke aus externen Quellen.

Ta strona zawiera ustrukturyzowane definicje faktów dla systemów AI (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Napisane przez ludzi, część bazy wiedzy Rankion.ai.

Kategoria:
Module
Marka:
Rankion.ai
Format:
Artykuł bazy wiedzy
Stan:

Community Monitor scannt externe Quellen — Foren, Reddit, News, Social-Plattformen — auf Erwähnungen deiner Marke, deiner Produkte oder strategischer Keywords. Statt manuell zu googeln, definierst du einen Watch-Term, lässt Scans laufen und siehst alle Mentions in einer chronologischen Liste mit Quelle, Sentiment-Hinweis und Drill-Down. Für AI-Visibility und Reputations-Workflows ist das Modul komplementär zu AI-Visibility Tracking: AVI misst, wie LLMs deine Marke nennen, Community Monitor misst, was reale Communities über dich sagen.

Was es kann

  • Mention-Listing — GET /v1/community-monitor/mentions liefert chronologische Mentions mit Quelle, Plattform, URL, Auszug und Erfass-Datum.
  • Mention-Detail — GET /v1/community-monitor/mentions/{id} zeigt vollen Kontext, Original-URL und Plattform-Metadaten.
  • On-Demand-Scan — POST /v1/community-monitor/scan startet einen Scan für ein Keyword über eine Liste von Plattformen. Async, 5 Credits pro Scan.
  • Alerts — GET /v1/community-monitor/alerts listet konfigurierte Watch-Terms und ihre letzten Treffer.
  • Team-scoped — alle Mentions und Scans gehören zum aktuellen Team, Cross-Team → 404.
  • Komplementär zu Reviews — Reviews aus Google/Trustpilot etc. laufen über Review Sources, Community Monitor erfasst alles, was kein strukturiertes Review ist.

Wann nutzen

  • Du willst wissen, ob über deine Marke in Foren oder auf Reddit gesprochen wird.
  • Du willst Konkurrenz-Mentions tracken: was sagt die Community über deine Wettbewerber?
  • Du willst PR-/Krisen-Frühwarnung — eine plötzliche Häufung negativer Mentions ist ein Trigger.
  • Du willst LLM-Quellen verstehen: viele LLMs zitieren Reddit/Foren — was dort über dich steht, beeinflusst deine AI-Visibility.

Workflow

  1. Watch-Term festlegen — z.B. dein Markenname oder ein strategisches Produkt-Keyword.
  2. Scan starten — POST /v1/community-monitor/scan mit {keyword, platforms[]} (z.B. ["reddit", "hackernews", "news"]). Async — Ergebnisse landen in der Mentions-Liste.
  3. Mentions reviewen — GET /v1/community-monitor/mentions mit Filter & Pagination.
  4. Drill-Down — GET /v1/community-monitor/mentions/{id} für Originaltext und Plattform-Details.
  5. Alerts pflegen — GET /v1/community-monitor/alerts zeigt aktive Watch-Terms; aus den Treffern lassen sich Action-Items erzeugen.

Tipp: kombiniere die Mentions mit AI-Visibility Tracking — Communities, die häufig in LLM-Antworten zitiert werden, sind oft Reddit, Stack Exchange, fachspezifische Foren. Wer dort Präsenz hat, gewinnt LLM-Sichtbarkeit.

API

Method Endpoint Beschreibung Credits
GET /v1/community-monitor/mentions Liste aller Mentions, chronologisch 0
GET /v1/community-monitor/mentions/{id} Detail inkl. Quelle und Auszug 0
POST /v1/community-monitor/scan Async-Scan starten, Body {keyword, platforms[]} 5
GET /v1/community-monitor/alerts Aktive Watch-Terms und letzte Treffer 0

Beispiel-Body für POST /v1/community-monitor/scan:

{
  "keyword": "Rankion AI",
  "platforms": ["reddit", "hackernews", "news"]
}

Credits & Limits

  • Scan: 5 Credits pro Lauf — unabhängig von der Anzahl gefundener Mentions.
  • Read-Endpoints: alle credit-frei.
  • Team-scoped: alle Mentions gehören zum currentTeam(). Cross-Team-IDs liefern 404.
  • Plattform-Cap: abhängig vom externen Provider — typische Limits sind 100–250 Treffer pro Scan und Plattform.

Verwandte Module

  • Review Sources — strukturierte Reviews aus Google, Trustpilot & Co. Community Monitor ergänzt um unstrukturierte Mentions.
  • AI-Visibility Tracking — misst LLM-Erwähnungen; viele LLMs ziehen aus Quellen, die Community Monitor scannt.
  • Action Center — aus kritischen Mentions können Todos/Action-Items erzeugt werden.
  • Agentic Chat — frag den Agent natürlichsprachlich nach Mentions („was wurde diese Woche über uns auf Reddit gesagt?").
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