Le scraping des médias sociaux et ses avantages

Il y a 7,9 milliards de personnes dans le monde, dont 50 % sont en ligne. Cela représente environ 3,8 milliards de personnes. Le marketing en ligne est un secteur énorme, qui rapporte environ 537 milliards de dollars, soit une augmentation de 3,9 % par rapport à 2020. Les sites de médias sociaux étant les plus visités en ligne, les entreprises ont commencé à faire la promotion de leurs produits et services en ligne.

Il y a 7,9 milliards de personnes dans le monde, dont 50 % sont en ligne. Cela représente environ 3,8 milliards de personnes. Le marketing en ligne est un secteur énorme, qui rapporte environ 537 milliards de dollars, soit une augmentation de 3,9 % par rapport à 2020. Les sites web de médias sociaux étant les plus visités en ligne, les entreprises ont commencé à promouvoir leurs produits sur les médias sociaux par l'intermédiaire de sponsors ou d'influenceurs de médias sociaux. Les médias sociaux font désormais partie de notre vie, tant sur le plan professionnel que privé.

Qu'il s'agisse de bavardage, de partage de notre vie quotidienne, de messages sous forme de vlogs, de tutorat professionnel, de cours en ligne ou de marketing, les gens passent beaucoup de temps en ligne. De grandes parties des stratégies de marketing d'une organisation impliquent désormais le marketing des médias sociaux. Comme nous l'avons mentionné, les sites web des médias sociaux sont les sites web les plus visités en ligne, ce qui signifie qu'une énorme quantité de données est traitée chaque seconde. Cela peut constituer un avantage considérable pour les entreprises. Grâce à ces données, elles peuvent élaborer un plan infaillible pour améliorer leur produit. Mais comment ?

La quantité de données est énorme en termes de taille. Il n'est pas possible de récupérer manuellement toutes les données. C'est là que le web scraping entre en scène. Dans cet article, nous verrons comment le social media scraping profite aux entreprises.

Qu'est-ce que le Web Scraping des médias sociaux ?

Le scraping des médias sociaux, ou l'automatisation des médias sociaux, est le processus d'extraction d'une grande quantité de données brutes des médias sociaux à partir d'un site web et leur organisation pour effectuer l'analyse requise. Ce processus est automatisé à l'aide de scrapers/bots. Ces robots parcourent les sites web des médias sociaux, recueillent les informations nécessaires et les compilent sous la forme d'une base de données à des fins d'analyse des sentiments ou de la concurrence. Il convient de noter que la mise en œuvre du web scraping doit respecter toutes les lignes directrices nécessaires et qu'elle ne doit pas affecter le propriétaire initial des données sous quelque forme que ce soit.

API dans le domaine des médias sociaux :

Il est possible de récupérer les données des médias sociaux avec quelques lignes de code python en utilisant une bibliothèque python appelée "BeautifulSoup". Cette bibliothèque permet de demander et de collecter les données requises à partir des sites web ciblés. Les données collectées peuvent ensuite être transformées en données structurées (dataframe) à l'aide d'une autre bibliothèque python appelée "Pandas", puis enregistrées dans des documents aux formats préférés tels que CSV.

C'est un bon début, mais pour automatiser l'ensemble du processus, il est recommandé d'utiliser une API. Une API (Application Programming Interface) permet de demander et de recevoir les données du site web ciblé sans aucune intervention humaine. L'utilisation d'une API permet également d'extraire des données en temps réel, car les médias sociaux changent à chaque seconde avec des informations nouvelles et mises à jour. Enfin, il est possible d'introduire directement les données extraites dans votre base de données sans aucune intervention humaine.

Avec le scraping API, vous pouvez récupérer automatiquement les données à intervalles réguliers, ce qui permet de réduire la charge sur le site web cible.

Vous avez maintenant une idée de base de ce qu'est le social media scraping et des avantages de l'API pour le scraping des données sur les plateformes de médias sociaux. Voyons maintenant quels sont les avantages du social media scraping.

Avantages de l'exploration des médias sociaux :

Le scraping des médias sociaux est principalement utilisé pour la stratégie et les opérations commerciales. Les grandes entreprises ont commencé à utiliser les médias sociaux comme une plateforme importante pour connaître l'opinion des gens sur leurs produits et les motivations de l'organisation. Mais comment faire ? C'est possible en scrappant les données et en effectuant une analyse des sentiments.

L'analyse des sentiments est le processus d'exploration de données textuelles et d'extraction d'informations subjectives pour comprendre le sentiment social des produits et services d'une entreprise. Prenons l'exemple d'Instagram, dont le trafic quotidien est d'environ 500 millions de personnes selon backlink. Votre public est en ligne et discute constamment de ses pensées, de ses points de vue et de ses opinions tout en soulignant vos réalisations.

Établir une relation avec les consommateurs :

Il est également possible d'avoir une conversation directe avec eux. Toutes ces données peuvent être récupérées pour effectuer une analyse des sentiments à l'aide du social media scraping. Avec l'aide de l'API, vous pouvez également automatiser l'ensemble du processus en introduisant directement les données scrappées dans l'outil de base de données. À partir de là, vous pouvez effectuer une analyse des sentiments. C'est un bon moyen de comprendre ce que les consommateurs pensent réellement de vos produits et services au lieu de les bombarder d'e-mails de spam.

Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez améliorer votre relation avec le consommateur en comprenant ses attentes et en essayant de les satisfaire de manière amicale. Aujourd'hui, les relations publiques sont une difficulté à laquelle sont confrontées de nombreuses entreprises.

Pour les stratégies d'entreprise :

Par exemple, le service clientèle d'Amazon reçoit environ 1 500 demandes de renseignements par jour et doit trouver des solutions aux problèmes que les clients rencontrent avec leurs produits. Amazon a donc mené une petite étude sur les plateformes de médias sociaux. Elle a extrait des données de son service clientèle, les a introduites dans sa base de données et a procédé à une analyse approfondie des sentiments. Sur la base des résultats, ils ont restructuré leur processus de remboursement. Cela a permis à de nombreuses personnes d'obtenir le remboursement de leurs produits et de détecter les fraudes au remboursement.

L'étude de cas montre qu'Amazon n'a pas seulement résolu les problèmes de plusieurs centaines de ses clients, mais qu'elle a également reconstruit l'ensemble de son cadre stratégique commercial. Si les gens disent certaines choses sur votre organisation, vous pouvez collecter les données et effectuer des analyses. La plupart du temps, les applications des médias sociaux incitent les gens à acheter des produits. Grâce à l'analyse des médias sociaux, vous pouvez vous tenir au courant des dernières tendances du marché.

Pour la promotion des entreprises :

Le scraping des médias sociaux est également un excellent outil de promotion de votre entreprise. En scrappant des comptes de médias sociaux, vous pouvez mieux comprendre le processus de pensée des consommateurs en ce qui concerne votre entreprise. En fonction des résultats, vous pouvez trouver la bonne stratégie pour promouvoir votre entreprise.

Existe-t-il un outil de récupération des médias sociaux ?

Oui, il existe de nombreux outils de scraping de médias sociaux. Certains d'entre eux sont intégrés à l'API pour l'automatisation. Mais il est préférable d'effectuer l'automatisation soi-même. De cette façon, vous pouvez personnaliser les besoins et l'intervalle de temps pour le scraping des données. Quelques lignes de python utilisant la bibliothèque python "BeautifulSoup" et Selenium feront l'affaire. Pour automatiser le processus, vous pouvez utiliser un proxy gratuit avec API. ProxyScrape La société BeautifulSoup propose un proxy API pour le scraping de pages web. Vous pouvez obtenir le proxy API ici

1. Est-il légal d'explorer les sites de médias sociaux ?
   L'exploration de données publiques est légale à moins qu'elles ne soient protégées par des droits d'auteur et ne nécessitent une autorisation.
2. Est-il possible de scraper Instagram ?
   Oui, vous pouvez scraper Instagram pour les posts, les hashtags et les profils, y compris le nombre de likes, de commentaires, de followers et le statut vérifié.
3. Quel est le meilleur langage de programmation pour extraire des données des médias sociaux ?
   Python est le meilleur langage pour effectuer à la fois l'extraction de données des médias sociaux et l'analyse des sentiments.

Réflexions finales

Les médias sociaux évoluent rapidement chaque jour. Il est difficile pour les entreprises de répondre aux exigences. L'analyse des données des médias sociaux est un bon moyen de connaître les besoins des clients. La chose importante à retenir lors du scraping est l'anonymat. Il est toujours préférable de prendre des précautions si vous manipulez des informations sensibles. ProxyScrape peut vous aider à atteindre cet anonymat sans compromettre l'efficacité du scraping.