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title: "Last 30 Days Method"
type: concept
tags: [market-research, social-media-mining, agentic-ai]
sources: [market-research-product-factory, last30days-使用指南]
last_updated: 2026-04-22
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## Definition

Last 30 Days Method（近30天法）是一种聚焦近期用户讨论以获取时效性洞察的市场研究方法论——通过限定时间窗口过滤噪音，专注于用户在此时此刻正在经历的问题和需求，避免被历史积累的过时信息干扰。

## Core Mechanism

1. **时间窗口锁定**：只采集最近30天内的帖子/推文/评论
2. **数据源覆盖**：Reddit（社区讨论）和 X/Twitter（实时热点）双平台
3. **聚类与排名**：将相似问题归类，按出现频率排序，识别TOP痛点
4. **原始引用保留**：保留用户原始表述，而非经过转述的二手信息

## Why 30 Days

- **信息时效性**：30天足够收集足够样本量，又不至于被过时内容淹没
- **市场敏感度**：技术领域变化快，过时的讨论可能反映已解决的旧问题
- **信号/噪音比**：对比全量历史，30天内的讨论代表用户当前最关心的事

## Relationship to Other Concepts

- **[[Last 30 Days Method]]** → 工具方法 → **[[Agent-Driven Market Research]]**
- **[[Last 30 Days Method]]** → 工具方法 → **[[Pain Point Mining]]**
- **[[Last 30 Days Method]]** → 数据供给 → **[[Startup MVP Pipeline]]**
- **[[Last 30 Days Skill]]** → 软件实现 → **[[Last 30 Days Method]]**

## Implementation

在 OpenClaw 生态中，通过 `Last 30 Days Skill` 实现：
```text
Please use the Last 30 Days skill to research challenges people are having with [your topic].
```

## Sources

- [[market-research-product-factory]]
- [[last30days-使用指南]]