Community Monitor

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.

rankion.aiWas es kann

• Mention-Listing — GET /v1/community/mentions liefert chronologische Mentions mit Quelle, Plattform, URL, Auszug und Erfass-Datum.
• Mention-Detail — GET /v1/community/mentions/{id} zeigt vollen Kontext, Original-URL und Plattform-Metadaten.
• On-Demand-Scan — POST /v1/community/scan startet einen Scan für ein Keyword über eine Liste von Plattformen. Async, 5 Credits pro Scan.
• Alerts — GET /v1/community/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.

rankion.aiWann 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.

rankion.aiWorkflow

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

rankion.aiAPI

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

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

rankion.aiCredits & 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.

rankion.aiVerwandte 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?").