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Last 30 Days Method	concept	market-research social-media-mining agentic-ai	market-research-product-factory last30days-使用指南	2026-04-22

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：

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