Scraping de redes sociais e suas vantagens

Existem 7,9 mil milhões de pessoas no mundo, das quais 50% estão em linha. Ou seja, cerca de 3,8 mil milhões de pessoas. O marketing online é um sector enorme, que rende cerca de 537 mil milhões de dólares, o que representa um aumento de 3,9% em relação a 2020. Em particular, os sítios Web das redes sociais são os sítios Web mais visitados em linha, pelo que as empresas começaram a promover as suas

Existem 7,9 mil milhões de pessoas no mundo, das quais 50% estão em linha. Ou seja, cerca de 3,8 mil milhões de pessoas. O marketing online é um sector enorme, que rende cerca de 537 mil milhões de dólares, o que representa um aumento de 3,9% em relação a 2020. Os sítios Web das redes sociais, em particular, são os sítios Web mais visitados em linha, pelo que as empresas começaram a promover os seus produtos nas redes sociais através de patrocinadores ou influenciadores das redes sociais. As redes sociais passaram a fazer parte da nossa vida, tanto a nível profissional como privado.

Desde conversas, partilha do dia a dia e mensagens sob a forma de vlogs, a explicações profissionais, cursos em linha e marketing, as pessoas passam muito tempo em linha. Grandes partes das estratégias de marketing de uma organização envolvem agora o marketing nas redes sociais. Como mencionado, os sites das redes sociais são os sites mais visitados online, o que significa que uma enorme quantidade de dados está a ser processada a cada segundo. Isto pode ser uma enorme vantagem para as empresas. Com estes dados, as empresas podem elaborar um plano de ferro para melhorar o seu produto. Mas como?

A quantidade de dados é enorme em termos de tamanho. Não é possível recuperar manualmente todos os dados. É aqui que o web scraping entra em ação. Neste artigo, vamos analisar a forma como a recolha de dados das redes sociais beneficia as empresas.

O que é o Web Scraping de redes sociais?

O scraping das redes sociais, ou automação das redes sociais, é o processo de extrair uma grande quantidade de dados brutos das redes sociais de um sítio Web e organizá-los para efetuar a análise necessária. Este processo é automatizado com a ajuda de scrapers/bots. Estes bots percorrem os sítios Web das redes sociais, recolhem as informações necessárias e compilam-nas sob a forma de uma base de dados para fins de análise de sentimentos/competitiva. É de notar que a implementação da raspagem da Web deve seguir corretamente todas as directrizes necessárias e não deve afetar o proprietário original dos dados de forma alguma.

API em Social Media Scraping:

É possível recolher os dados das redes sociais com algumas linhas de código python, utilizando uma biblioteca python chamada "BeautifulSoup". Esta biblioteca ajuda a solicitar e a recolher os dados necessários dos sítios Web visados. Os dados recolhidos podem então ser transformados em dados estruturados (dataframe) utilizando outra biblioteca python chamada "Pandas" e depois guardados em documentos com formatos preferidos como CSV.

Este é um bom começo, mas para automatizar todo o processo, recomenda-se a utilização de uma API. Uma API (Interface de Programação de Aplicações) ajuda a solicitar e a receber os dados do sítio Web visado sem qualquer intervenção humana. O envolvimento de uma API também ajuda a extrair dados em tempo real, uma vez que as redes sociais mudam a cada segundo com informações novas e actualizadas. Por último, é possível introduzir diretamente os dados extraídos na sua base de dados sem qualquer intervenção humana.

Com a recolha de dados da API, é possível recolher os dados automaticamente num intervalo de tempo regular, pelo que a carga no sítio Web alvo será reduzida.

Agora já tem uma ideia básica do que é a recolha de dados das redes sociais e de como a API beneficia a recolha de dados na plataforma das redes sociais. Vejamos as vantagens da recolha de dados das redes sociais.

Vantagens da recolha de dados das redes sociais:

A recolha de dados das redes sociais é utilizada principalmente para estratégias e operações empresariais. As grandes empresas começaram a utilizar as redes sociais como uma plataforma importante para conhecer a opinião das pessoas sobre os seus produtos e as motivações da organização. Mas como fazer isso? Isso é possível através da recolha de dados e da realização de análises de sentimentos.

A análise de sentimentos é o processo de extração de dados de texto e de extração de informações subjectivas para compreender o sentimento social dos produtos e serviços de uma empresa. Tomemos o Instagram como exemplo, o tráfego do Instagram num único dia é de cerca de 500 milhões, de acordo com a backlink. O seu público está online a discutir constantemente os seus pensamentos, pontos de vista e opiniões, ao mesmo tempo que destaca as suas realizações.

Construir uma relação com os consumidores:

Existe também a possibilidade de ter uma conversa direta com eles. Todos estes dados podem ser recolhidos para efetuar uma análise de sentimentos com a recolha de dados das redes sociais. Com a ajuda da API, também é possível automatizar todo o processo, alimentando diretamente os dados extraídos na ferramenta de base de dados. A partir daí, pode efetuar uma análise de sentimentos. Esta é uma boa forma de compreender as opiniões reais dos consumidores sobre os seus produtos e serviços, em vez de os bombardear com e-mails de spam.

Com a análise de sentimentos, pode melhorar a sua relação com o consumidor, compreendendo as suas expectativas e tentando atingi-las de uma forma amigável. Atualmente, as relações públicas são uma dificuldade enfrentada por muitas empresas.

Para Estratégias Empresariais:

Por exemplo, o departamento de apoio ao cliente da Amazon recebe cerca de 1500 pedidos de informação de clientes por dia e tem de criar soluções para os problemas que os clientes enfrentam com os seus produtos. Com isto, a Amazon fez um pequeno estudo sobre as plataformas de redes sociais. Extraiu dados do serviço de apoio ao cliente, introduziu-os na sua base de dados e efectuou uma análise exaustiva dos sentimentos. Com base nos resultados, reestruturaram o seu processo de reembolso. Isto ajudou muitas pessoas a obter os merecidos reembolsos dos produtos e ajudou a detetar fraudes de reembolso.

A partir do estudo de caso, é possível verificar que a Amazon não só resolveu os problemas de várias centenas de clientes, como também reconstruiu todo o seu quadro estratégico empresarial. Se as pessoas estiverem a dizer certas coisas sobre a sua organização, pode recolher os dados e efetuar análises. Na maioria das vezes, as aplicações das redes sociais influenciam as pessoas a comprar produtos. Com a recolha de dados das redes sociais, pode manter-se atualizado com as últimas tendências do mercado.

Para promoção comercial:

A recolha de dados das redes sociais é também uma excelente ferramenta para promover a sua empresa. A recolha de dados de contas de redes sociais permite-lhe compreender melhor o processo de pensamento do consumidor no que diz respeito à sua empresa. Com base nos resultados, pode encontrar a estratégia correcta para promover a sua empresa.

Existe uma ferramenta de recolha de dados das redes sociais?

Sim, existem muitas ferramentas de recolha de dados de redes sociais disponíveis. Algumas delas estão integradas com API para automatização. Mas é melhor realizar a automação por conta própria. Desta forma, pode personalizar o requisito e o intervalo de tempo para a recolha de dados. Algumas linhas de python utilizando a biblioteca python "BeautifulSoup" e o selenium são suficientes. Para automatizar o processo, pode utilizar um proxy gratuito com API. ProxyScrape A empresa "BeautifulSoup" oferece um proxy API para a recolha de páginas Web. Pode obter o proxy da API aqui

1. É legal fazer scraping de sítios de redes sociais?
   Fazer scraping de dados públicos é legal, a menos que estes estejam protegidos por direitos de autor e necessitem de autorização.
2. É possível fazer um "scrap" do Instagram?
   Sim, é possível fazer um "scrap" do Instagram para publicações, hashtags e perfis, incluindo o número de gostos, comentários, seguidores e estado verificado.
3. Qual é a melhor linguagem de programação para extrair dados das redes sociais?
   Python é a melhor linguagem para efetuar a extração de dados das redes sociais e a análise de sentimentos.

Reflexões finais

As redes sociais estão a mudar rapidamente todos os dias. É um desafio para as empresas satisfazerem os requisitos. Efetuar uma análise dos dados das redes sociais é um bom passo para conhecer as necessidades dos clientes. O mais importante a ter em conta durante a recolha de dados é o anonimato. É sempre melhor tomar algumas precauções se estiver a lidar com informações sensíveis. O ProxyScrape pode ajudá-lo a conseguir esse anonimato sem comprometer a eficácia da recolha de dados.