Скраппинг социальных сетей и его преимущества

В мире насчитывается 7,9 миллиарда человек, из которых 50 % живут в Интернете. Это примерно 3,8 миллиарда человек. Онлайн-маркетинг - огромный сектор, приносящий около 537 миллиардов долларов, что на 3,9 % больше, чем в 2020 году. В частности, сайты социальных сетей являются самыми посещаемыми в Интернете, поэтому компании начали продвигать свои

В мире насчитывается 7,9 миллиарда человек, из которых 50 % живут в Интернете. Это примерно 3,8 миллиарда человек. Онлайн-маркетинг - огромный сектор, приносящий около 537 миллиардов долларов, что на 3,9 % больше, чем в 2020 году. В частности, сайты социальных сетей являются самыми посещаемыми сайтами в Интернете, поэтому компании начали продвигать свои продукты в социальных сетях через спонсоров или социальных агентов влияния. Социальные медиа становятся частью нашей жизни как в профессиональном, так и в личном плане.

От общения в чатах, обмена информацией о повседневной жизни и сообщений в виде влогов до профессионального репетиторства, онлайн-курсов и маркетинга - люди проводят много времени в Интернете. В настоящее время маркетинговые стратегии организаций включают в себя маркетинг в социальных сетях. Как уже упоминалось, сайты социальных сетей являются самыми посещаемыми в Интернете, а это значит, что каждую секунду обрабатывается огромное количество данных. Это может быть огромным преимуществом для компаний. С помощью этих данных они могут разработать железный план по улучшению своего продукта. Но как?

Объем данных огромен по размеру. Вручную получить все данные невозможно. Именно здесь на первый план выходит веб-скрепинг. В этой статье мы рассмотрим, как скраппинг социальных сетей приносит пользу компаниям.

Что такое веб-скраппинг социальных сетей?

Скраппинг социальных сетей, или автоматизация социальных сетей, - это процесс извлечения большого количества необработанных данных социальных сетей с веб-сайта и их систематизации для проведения необходимого анализа. Этот процесс автоматизируется с помощью скреперов/ботов. Эти боты просматривают сайты социальных сетей, собирают необходимую информацию и компилируют ее в виде базы данных для целей анализа настроений/конкуренции. Следует отметить, что при осуществлении веб-скреппинга необходимо соблюдать все необходимые правила, и он ни в коем случае не должен затрагивать первоначального владельца данных.

API в скраппинге социальных сетей:

С помощью библиотеки python под названием "BeautifulSoup" можно соскребать данные из социальных сетей с помощью нескольких строк кода на языке python. Эта библиотека помогает запрашивать и собирать необходимые данные с целевых веб-сайтов. Собранные данные могут быть преобразованы в структурированные данные (dataframe) с помощью другой библиотеки Pandas, а затем сохранены в документы в предпочтительных форматах, таких как CSV.

Это хорошее начало, но чтобы автоматизировать весь процесс, рекомендуется использовать API. API (Application Programming Interface) помогает запрашивать и получать данные с целевого сайта без вмешательства человека. Привлечение API также помогает извлекать данные в режиме реального времени, поскольку социальные медиа с каждой секундой пополняются новой и обновленной информацией. И последнее - это возможность прямого ввода полученных данных в вашу базу данных без вмешательства человека.

С помощью API-скреппинга вы можете автоматически собирать данные через регулярные промежутки времени, что позволит снизить нагрузку на целевой сайт.

Теперь у вас есть базовое представление о том, что такое скраппинг социальных сетей и как API помогает скрапить данные на платформе социальных сетей. Давайте посмотрим на преимущества самого скраппинга в социальных сетях.

Преимущества скрапинга социальных сетей:

Скраппинг социальных сетей в основном используется для разработки бизнес-стратегий и операций. Крупные компании начали активно использовать социальные сети в качестве важной платформы для получения информации о том, как люди относятся к их продукции и мотивам организации. Но как это сделать? Это возможно с помощью соскоба данных и анализа настроений.

Анализ настроений - это процесс анализа текстовых данных и извлечения субъективной информации для понимания социальных настроений в отношении продуктов и услуг компании. Возьмем для примера Instagram: согласно данным обратной ссылки, посещаемость Instagram в один день составляет около 500 миллионов. Ваша аудитория в сети постоянно обсуждает свои мысли, взгляды и мнения, одновременно отмечая ваши достижения.

Построение отношений с потребителями:

Также есть возможность напрямую пообщаться с ними. Все эти данные можно соскрести для проведения анализа настроений с помощью соскребания социальных сетей. С помощью API можно также автоматизировать весь процесс, напрямую передавая собранные данные в базу данных. Оттуда можно выполнить анализ настроений. Это хороший способ понять, что на самом деле думает потребитель о ваших продуктах и услугах, вместо того чтобы забрасывать его спам-письмами.

С помощью анализа настроений вы можете улучшить отношения с потребителем, поняв его ожидания и попытавшись удовлетворить их в дружелюбной манере. Сегодня связи с общественностью - это трудность, с которой сталкиваются многие компании.

Для бизнес-стратегий:

Например, отдел обслуживания клиентов Amazon получает около 1500 запросов в день и должен находить решения проблем, с которыми сталкиваются покупатели при работе с их продукцией. В связи с этим Amazon провела небольшое исследование на платформах социальных сетей. Они извлекли данные из своей службы поддержки, внесли их в свою базу данных и провели обширный анализ настроений. На основе полученных результатов они изменили структуру процесса возврата денег. Это помогло многим людям получить заслуженный возврат денег за товары и выявить мошенников, занимающихся возвратом денег.

Из примера видно, что Amazon не только решила проблемы нескольких сотен своих клиентов, но и перестроила всю систему своей бизнес-стратегии. Если люди говорят определенные вещи о вашей организации, вы можете собрать данные и провести анализ. Чаще всего приложения социальных сетей влияют на людей, побуждая их покупать товары. С помощью скраппинга социальных сетей вы сможете быть в курсе последних тенденций рынка.

Для продвижения бизнеса:

Скраппинг социальных сетей также является отличным инструментом для продвижения вашего бизнеса. Изучая аккаунты в социальных сетях, вы сможете лучше понять ход мыслей потребителей, относящихся к вашему бизнесу. На основе полученных результатов вы сможете найти правильную стратегию продвижения своего бизнеса.

Существует ли инструмент для скрапинга социальных сетей?

Да, существует множество инструментов для сбора информации из социальных сетей. Некоторые из них интегрированы с API для автоматизации. Но лучше выполнять автоматизацию самостоятельно. Таким образом, вы сможете настроить требования и интервал времени для сбора данных. Для этого достаточно нескольких строк на python с использованием библиотеки "BeautifulSoup" и selenium. Для автоматизации процесса можно использовать бесплатный прокси с API. ProxyScrape Мы предлагаем API-прокси для скраппинга веб-страниц. Вы можете получить API-прокси здесь

1. Законно ли скрести сайты социальных сетей?
   Скрести публичные данные законно, если только они не защищены авторским правом и не требуют разрешения.
2. Можно ли скрапить Instagram?
   Да, вы можете скрапить Instagram для постов, хэштегов и профилей, включая количество лайков, комментариев, подписчиков и подтвержденный статус.
3. Какой язык программирования лучше всего подходит для соскабливания данных из социальных сетей?
   Python - лучший язык для соскабливания данных из социальных сетей и анализа настроений.

Заключительные размышления

Социальные медиа стремительно меняются с каждым днем. Предприятиям сложно соответствовать их требованиям. Анализ данных социальных сетей - хороший шаг к пониманию требований клиентов. Главное, о чем следует помнить, занимаясь скраппингом, - это анонимность. Всегда лучше принять меры предосторожности, если вы работаете с конфиденциальной информацией. ProxyScrape поможет вам достичь анонимности без ущерба для эффективности анализа.