apify-influencer-brand-collabs

작성자: apify

인스타그램 브랜드-크리에이터 파트너십을 Apify 액터를 연결하여 발견하세요. 사용자가 브랜드와 협업하는 사람, 크리에이터가 유료로 진행한 브랜드 등을 물을 때 사용하세요.

npx skills add https://github.com/apify/awesome-skills --skill apify-influencer-brand-collabs

Influencer–Brand Collaborations

Surface Instagram branded-content partnerships by chaining four Apify Actors against Meta's Ad Library. Distilled from the production influencer-brand-collabs mini-tool.

When to use

  • "Who has Nike paid to promote them this quarter?"
  • "What brands does @bellahadid do sponsored posts for?"
  • Auditing an account's branded-content history
  • Building a competitor's influencer roster

Don't use for: organic mentions or tags (use a hashtag/mentions scraper), TikTok or YouTube collabs (different platforms), generic competitor ads (query Meta Ad Library directly).

Inputs to gather

  1. Instagram handle or URL — @adidas or https://www.instagram.com/adidas/
  2. Lookback window — days; default 90
  3. Enrichment toggles (each adds cost + time):
    • Content insights — likes, comments, views per collab
    • Profile enrichment — followers, bio, verified status of the other side

Direction (brand vs creator) is detected empirically. Do not ask.

The pipeline

#ActorPurposeRequired
1apify/instagram-profile-scraperResolve the target's Facebook fbid✓
2apify/brand-collaboration-scraperPull branded-content posts from Meta's Ad Library✓
3apify/instagram-post-scraper + apify/instagram-reel-scraperEngagement metricsoptional
4apify/instagram-profile-scraper (again)Enrich the result-side partnersoptional

Call each via mcp__claude_ai_Apify__call-actor. Use mcp__claude_ai_Apify__fetch-actor-details first if you've never run one of these and want the exact input schema.

Step 1 — Resolve the target

// actor: apify/instagram-profile-scraper
{ "usernames": ["adidas"] }

Grab fbid from the first item. No fbid → can't query Ad Library → stop and tell the user. Most common cause: private account.

Step 2 — Build the Meta Ad Library URL

https://www.facebook.com/ads/library/branded_content/?id={fbid}&query={username}&target=instagram&start_date={YYYY-MM-DD}&end_date={YYYY-MM-DD}

Date range = the lookback window (default 90 days, ending today).

Step 3 — Fetch collaborations

// actor: apify/brand-collaboration-scraper
{ "startUrls": ["<ad library url>"], "resultsLimit": 10 }

Schema is fixed: every item has creator (always the influencer side) and brandPartners[0] (always the brand side). Do not try to infer direction from these fields.

Step 4 — Detect direction empirically

Count how often the target username appears on each side of the results:

  • target appears more on creator side → target is the influencer; results are the brands
  • target appears more on brandPartners side → target is the brand; results are the creators

⚠️ Do not use isBusinessAccount to infer this. It's unreliable — e.g. @fifaworldcup is a business account but appears as the creator of its own branded content.

Step 5 — (optional) Content metrics

Split collab URLs by type:

  • /reel/... → reel scraper
  • /p/... or /tv/... → post scraper
// actor: apify/instagram-post-scraper
{ "username": ["<post urls>"], "resultsLimit": 1, "dataDetailLevel": "basicData" }

// actor: apify/instagram-reel-scraper
{ "username": ["<reel urls>"], "resultsLimit": 1 }

Match back to collabs via shortcode in the URL: /(p|reel|tv)/([A-Za-z0-9_-]+).

Engagement formula: likesCount + commentsCount + (videoViewCount ?? videoPlayCount ?? 0).

Run the two scrapers in parallel — they're independent.

Step 6 — (optional) Enrich the result side

Collect unique usernames from the side that is not the target. Then:

// actor: apify/instagram-profile-scraper
{ "usernames": [<unique result-side usernames>] }

Only enrich the side the user actually cares about. The input handle is already known.

What to present

After aggregation, surface:

  • Headline counts: total collabs, unique partners, total engagement (if metrics enriched)
  • Top 5 collabs by engagement — only meaningful when content insights were toggled on
  • Content-type mix: Post vs Reel; Reels usually dominate engagement
  • Weekly timeline across the date range — spikes reveal campaign launches
  • Per-partner card (when profiles enriched): handle, full name, followers, verified, category, collabs in this run, avg engagement

For who-questions, the partner list alone is enough. Metrics only matter for which-was-best-questions.

URL parsing

Strip Instagram's _u/ and _n/ deep-link prefixes before extracting the handle:

/instagram\.com\/(?:_u\/|_n\/)?([A-Za-z0-9_.]+)/i

These slugs are not usernames — skip them: explore, reels, stories, direct, accounts, about, p, reel, tv, tags, locations, _u, _n.

Pitfalls

  • Target is private → profile scraper returns no fbid. Bail early with a clear message.
  • No results → try in order: widen the date range, double-check the handle (strip _u/), confirm the account actually runs branded content. Meta only indexes ads they've classified as branded content.
  • Engagement is all zeros → user skipped content enrichment. Offer to re-run with it on.
  • Direction looks wrong in the output → re-check the empirical count. Don't trust isBusinessAccount.
  • Brand collabs with no metrics are still answer-shaped for who questions — don't gate the whole flow on enrichment.

Cost & time

Full 4-actor run: ~3–5 minutes, a few cents of Apify compute. Order of magnitude:

EnrichmentActors runApprox time
None21–2 min
+ Content3–42–4 min
+ Profiles+1+30–60 s

If the user just needs a partner list, skip both toggles.

Reference implementation

Production route this skill was distilled from: mini-tools-main/src/app/api/tools/influencer-brand-collabs/route.ts — full transformation logic, error handling, and slimmed display shapes for each scraper's output.

apify의 다른 스킬

apify-actor-development
apify
서버리스 클라우드 프로그램을 생성, 디버깅 및 배포하여 웹 스크래핑, 자동화 및 데이터 처리를 수행합니다. JavaScript, TypeScript 및 Python 템플릿을 지원하며, HTTP 및 브라우저 기반 크롤링을 위한 통합 Crawlee, Playwright 및 Cheerio 라이브러리를 포함합니다. 격리된 스토리지와 함께 apify run을 통한 로컬 테스트, 입력/출력에 대한 스키마 검증, apify push를 통한 Apify 플랫폼 배포를 포함합니다. Apify CLI 인증 및 AI를 위한 .actor/actor.json의 필수 generatedBy 메타데이터가 필요합니다...
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apify
기존 프로젝트를 언어별 SDK 통합을 통해 서버리스 Apify Actor로 변환합니다. JavaScript/TypeScript(Actor.init() / Actor.exit() 사용), Python(비동기 컨텍스트 매니저), CLI 래퍼를 통한 모든 언어를 지원합니다. 구조화된 워크플로우를 제공합니다: apify init으로 스캐폴딩, SDK 래핑 적용, 입출력 스키마 구성, apify run으로 로컬 테스트, apify push로 배포. 입출력 스키마 검증, Docker 컨테이너화, 선택적 이벤트당 과금을 포함합니다.
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apify
Apify Actors를 통한 Instagram, Facebook, YouTube, TikTok의 멀티 플랫폼 콘텐츠 분석. 네 플랫폼의 게시물, 릴스, 스토리, 댓글, 해시태그, 팔로워, 광고를 포함한 17개 이상의 특화 Actors를 지원합니다. mcpc CLI를 사용하여 Actor 스키마를 동적으로 가져와 필요한 입력과 사용 가능한 출력 필드를 결정합니다. 빠른 채팅 표시, CSV 내보내기, JSON 내보내기(결과 수 사용자 지정 가능)의 세 가지 형식으로 결과를 출력합니다. .env 파일에 Apify 토큰이 필요하며 Node.js 20.6+가 필요합니다...
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apify
50개 이상의 전자상거래 마켓플레이스에서 제품 데이터, 가격, 리뷰, 판매자 정보를 추출합니다. 세 가지 워크플로우 모드: 제품 및 가격(가격 추적, 경쟁사 분석), 고객 리뷰(감정 분석, 품질 문제), 판매자 인텔리전스(Google Shopping을 통한 공급업체 발견). Amazon(20개 이상 지역), Walmart, eBay, IKEA, Costco, 유럽 소매업체 지원; 제품 URL, 카테고리 URL 또는 키워드 검색을 통해 입력. 선택적 AI 기반 분석으로 가격에 대한 인사이트를 생성합니다...
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Instagram, TikTok, YouTube, Facebook, Google Maps 등 55개 이상의 플랫폼에 최적의 Actor를 선택하는 자동화된 웹 스크래퍼. 8개 주요 플랫폼에 걸쳐 55개 이상의 사전 구성된 Actor를 포함하며, 사용 사례별 선택 가이드(리드 생성, 인플루언서 발굴, 브랜드 모니터링, 경쟁사 분석, 트렌드 조사)를 제공합니다. 빠른 채팅 표시, CSV 내보내기, 또는 사용자 정의 가능한 결과 제한이 있는 JSON 내보내기의 세 가지 출력 형식을 지원합니다. 복잡한 작업을 위한 다중 Actor 워크플로 패턴을 포함합니다...
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