Reddit关键词搜索:从海量讨论中找到用户的核心痛点

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1 摘要
1.1 《别再猜了！用 n8n+Reddit 挖出海外用户真正的痛点，让你的产品一击即中》
1.2 一、为什么是 Reddit？—— 互联网的“真实客厅”
1.3 二、痛点挖掘的逻辑框架：三步走的“炼金术”
1.4 三、保姆级教程：从 0 到 1 搭建「Reddit 痛点挖掘机」
1.4.1 阶段一：规模化数据采集 (从大海捞针到一网打尽)
1.4.2 阶段二 & 三：AI 结构化处理与聚合洞察 (从原始数据到黄金洞察)
1.5 四、我们得到的不只是一份报告

摘要

出海产品常因不了解用户真实需求而失败。本文提供保姆级n8n工作流教程，结合AI Agent自动挖掘Reddit海量讨论，提炼核心痛点，生成可直接指导产品迭代与营销策略的洞察报告。

好的，收到！您的需求非常明确：基于您提供的 n8n 工作流，并借鉴您之前的文章风格，撰写一篇关于“如何利用 Reddit 挖掘用户真实痛点”的深度实战文章。

这篇文章将保持您“饼干哥哥”的专家人设，既有战略高度，又有保姆级的实操细节，确保读者不仅能看懂，更能跟着动手做。

以下是为您精心撰写的文章：

《别再猜了！用 n8n+Reddit 挖出海外用户真正的痛点，让你的产品一击即中》

如果你正在做出海产品，无论是智能硬件、SaaS 工具还是 DTC 品牌，你一定在夜深人静时反复拷问过自己：

  • 我这个功能，海外用户真的需要吗？

  • 我的营销文案，真的打到他们的痛点了吗？

  • 竞争对手都在宣传 A 功能，但这是不是用户最在意的点？

我们投入了无数的心血和资金，开发出我们自认为完美的产品，结果却可能因为一个微小的认知偏差，在广阔的海外市场无人问津。我们依赖的，往往是过时的行业报告、小范围的用户访谈，甚至是团队内部的“头脑风暴”——说白了，我们大部分时间都在**“猜”**。

那么，有没有一种方法，能让我们像开了“上帝视角”一样，潜入到目标用户最真实的“生活现场”，去“偷听”他们最真实、最不加掩饰的抱怨、狂喜和渴望？

你别说，还真有。这个“现场”就是 Reddit。

今天，饼干哥哥就带你用 n8n 搭建一个“Reddit 痛点挖掘机”。这套工作流，能自动潜入 Reddit 的汪洋大海，从海量讨论中精准捕捞出用户的核心痛点，并最终为你生成一份可直接指导产品迭代和营销策略的洞察报告。

下图就是我们最终要实现的自动化工作流。它看起来复杂，但逻辑非常清晰：大规模采集 -> AI 结构化处理 -> AI 聚合分析。

准备好了吗？让我们一起，停止猜测，开始倾听。

一、为什么是 Reddit？—— 互联网的“真实客厅”

在进入 n8n 的实操前，我们必须搞清楚，为什么我们的“情报源”非 Reddit 不可？

不同于 Instagram 的光鲜亮丽，也不同于 Twitter 的碎片化信息，Reddit 是全球最大的兴趣部落集合体。你可以把它想象成一个巨大的线上“客厅”，成千上万个小房间（Subreddit）里，聚集着对某一特定话题（如 r/dogs、r/smartcatlitterbox、r/skincareaddiction）极度热情的用户。

在这些“客厅”里，用户不是在表演，而是在真实地生活和交流。他们会：

  • 毫无保留地吐槽：“我刚买的 XX 牌烘干机，噪音大到我的狗以为要世界末日了！”

  • 发自内心地求助：“求助万能的网友，有什么办法能让我的猫不害怕洗澡？”

  • 分享真实的“避坑”经验：“千万别买带自动加热功能的洗澡盆，升温太慢，宠物早就冻感冒了。”

这些夹杂着情绪、充满细节的“原生”语料，就是我们产品人梦寐以求的“金矿”。它比任何市场调研报告都更真实、更鲜活。

但问题也随之而来：Reddit 的信息太海量、太分散了。手动去翻，无异于大海捞针，效率极低。这就是我们这套自动化工作流要解决的核心问题。

二、痛点挖掘的逻辑框架：三步走的“炼金术”

我们的“Reddit 痛点挖掘机”，本质上是一套将原始、杂乱的用户讨论，提炼成高价值商业洞察的“炼金术”。它的逻辑框架分为三步：

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    A[阶段一: 规模化数据采集] --> B[阶段二: AI结构化处理] --> C[阶段三: AI聚合洞察]

    subgraph A [阶段一: 规模化数据采集]
        A1("从Google Sheets读取<br>目标社区(Subreddits)列表") --> A2{"循环搜索每个社区<br>抓取与关键词相关的帖子"}
        A2 --> A3("将原始帖子数据<br>存入Google Sheets作为日志"}end

    subgraph B [阶段二: AI结构化处理]
        B1("批量读取抓取到的帖子") --> B2{"AI逐一分析每个帖子<br>提取品牌/品类/情绪/标签等"}
        B2 --> B3{"将结构化信息<br>回填到Google Sheets"}end

    subgraph C [阶段三: AI聚合洞察]
        C1("汇总所有结构化数据") --> C2{"AI撰写一份<br>全面的市场洞察报告"}
        C2 --> C3[输出报告到Google Docs<br>并通过钉钉/Slack通知]end

看到这个框架你就能明白，这套系统的核心，就是把繁琐、重复、需要大量人工阅读和判断的工作，全部交给了 AI 和自动化流程。

三、保姆级教程：从 0 到 1 搭建「Reddit 痛点挖掘机」

好了，理论铺垫到此结束。下面，让我们打开 n8n，一步步把这个强大的工作流搭建起来。

阶段一：规模化数据采集 (从大海捞针到一网打尽)

这个阶段的目标是，根据我们预设的关键词和社区列表，自动、大规模地抓取 Reddit 上的相关帖子。

  1. 节点：clear reddit history & read subreddits (Google Sheets)

    • 作用：我们用一个 Google Sheet 来管理我们要监控的 Subreddit 列表，方便随时增删，而无需修改工作流。read subreddits 节点负责在每次运行时，读取这个列表。clear reddit history 节点则用于清空上次抓取的结果，确保每次都是全新的开始。
    • 配置：在 Google Sheets 节点中，选择你的表格和工作表即可。

  2. **节点：**Loop Over Items

    • 作用：这个节点会接收上一步读取到的 Subreddit 列表，然后逐个地、按顺序地将它们送入下一步进行处理。这是实现“遍历搜索”的关键。

  3. 节点：Reddit (核心)

    • 作用：这是我们与 Reddit 直接对话的窗口。它会接收上一步传来的单个 Subreddit 名称，并结合我们设定的关键词，在该社区内进行搜索。
    • 配置：
      • Credentials (凭证)：这是最关键的一步。你需要有一个 Reddit 账号，并按照 n8n 官方文档的指引，在 Reddit 后台创建一个 App，获取 Client ID 和 Client Secret，并设置好 OAuth Redirect URL。这与我们之前做 Twitter 监控的流程非常相似，是打通 API 的必要步骤。
      • Subreddit: 填入表达式 {{ $json.subreddits }}，动态接收来自 Loop 节点的社区名称。
      • Keyword: 填入你想搜索的核心痛点词，可以用逗号隔开，如 dog bath, cat bath, pet grooming, pet shampoo, problem, hate, issue。
      • Limit: 设置每次搜索返回的帖子数量，建议从一个较小的值开始测试，如 3-5 条。

  4. 节点：Edit Fields & savee reddit to file (Google Sheets)

    • 作用：Reddit 节点返回的数据字段非常多，我们用 Edit Fields 节点只保留我们关心的核心字段（如标题、正文、点赞数、评论数、URL 等）。然后，用 savee reddit to file 节点将这些干净的原始数据存入 Google Sheets 的另一个工作表，作为我们的“原始数据日志”。

至此，第一阶段完成。你的工作流已经能像一个勤勤恳恳的实习生，24 小时不间断地为你收集 Reddit 上的一手情报了。

阶段二 & 三：AI 结构化处理与聚合洞察 (从原始数据到黄金洞察)

这个阶段是整个工作流的“大脑”，我们将用 AI 来代替我们阅读、理解和分析。

  1. 节点：每次 20 个 (Split In Batches) & 美化输入 (Code)

    • 作用：为了避免一次性给 AI 太多信息导致处理不过来或超出 API 限制，我们先用 Split In Batches 节点将所有抓取到的帖子分成小批量（例如每批 12 个）。然后，Code 节点会把这一批帖子打包成一个结构化的、清晰的 Prompt，准备投喂给 AI。
    • Prompt 精髓：这里的 Prompt 会明确告诉 AI，它的任务是“信息提取”，需要从每个帖子中抽取出品牌、产品分类、情感倾向、具体标签等关键信息，并以严格的 JSON 格式输出。

  2. 节点：标记数据 (AI Agent)

    • 作用：这是第一个 AI 处理环节。它接收 Prompt，并像一个严谨的图书管理员，为每一篇帖子打上结构化的标签。

  3. 节点：Code1 & savee mark to file (Google Sheets)

    • 作用：AI 返回的结果可能是一个被 ““json 包裹的字符串， Code1` 节点负责将其解析为 n8n 能识别的纯净 JSON 对象。然后，我们将这些 AI 打好标签的结构化数据，回填到我们的 Google Sheets 中。

  4. 节点：AI Agent1 (核心洞察生成)

    • 作用：这是第二个、也是更高阶的 AI 处理环节。它会读取所有已经被结构化的帖子数据，扮演一个“市场洞察与战略分析专家”的角色。
    • Prompt 精髓：这个 Prompt 的任务不再是信息提取，而是整合与提炼。它会要求 AI：
      • 聚合核心议题：在所有帖子中，用户反复在讨论什么？
      • 总结关键痛点：出现频率最高、用户情绪最强烈的痛点是哪几个？
      • 研判商业机会：基于这些痛点，有哪些潜在的产品方向或服务机会？
      • 给出战略建议：最后，为我们提供可行动的下一步建议。

  5. 节点：Google Docs & MarkDowntoDing (结果输出)

    • 作用：最后，我们将 AI 生成的这份深度洞察报告，自动创建一个新的 Google Docs 文档保存下来，并通过钉钉（或 Slack、邮件）发送通知，告诉你：“老板，最新的 Reddit 用户痛点报告已经出炉，请查收！”

四、我们得到的不只是一份报告

当这个工作流成功运行，你收获的绝不是一份静态的、一次性的报告。你得到的是一个可持续运转的、自动化的**“用户洞察系统”**。

它的核心价值在于：

  1. 决策由“猜”变“看”：你的每一个产品决策、每一句营销文案，背后都有来自真实用户世界的、海量的数据作为支撑。

  2. 效率的指数级提升：过去需要一个产品或市场团队花费数天甚至数周才能完成的调研工作，现在被压缩到几十分钟内自动完成。

  3. 持续的灵感来源：你可以将这个工作流设置为每天自动运行，它会像一个永不疲倦的前哨，持续为你带回市场最新的风吹草动和用户需求的变化。

在今天这个 AI 唾手可得的时代，单纯会向 AI 提问已经远远不够了。能够设计和搭建出像这样，能持续挖掘真实用户价值、并将其转化为商业动力的自动化系统，或许才是我们每个出海人，都应该建立的、真正的护城河。



👤 关于作者：饼干哥哥 & NGS
我是饼干哥哥，数据分析师、AI 博主，和出海业务专家朋友创立了公司 NGS NextGrowthSail，专注 AI 在出海营销场景下的落地。上周我们内部复盘海外品牌舆情监控 Agent 数据时，发现如果用上这套 Reddit 痛点挖掘技术，客户洞察效率能提升30%以上。

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