Social Media Scraping y sus ventajas
En el mundo hay 7.900 millones de personas, de las cuales el 50% están en línea. Es decir, aproximadamente 3.800 millones de personas. El marketing online es un sector enorme, que aporta unos 537.000 millones de dólares, lo que supone un aumento del 3,9% a partir de 2020. En particular, los sitios web de las redes sociales son los más visitados en línea, por lo que las empresas han empezado a promocionar sus
En el mundo hay 7.900 millones de personas, de las cuales el 50% están en línea. Es decir, aproximadamente 3.800 millones de personas. El marketing online es un sector enorme, que aporta unos 537.000 millones de dólares, lo que supone un aumento del 3,9% a partir de 2020. En particular, los sitios web de las redes sociales son los más visitados, por lo que las empresas han empezado a promocionar sus productos en las redes sociales a través de patrocinadores o personas influyentes en las redes sociales. Las redes sociales forman parte de nuestra vida profesional y privada.
Desde chatear, compartir nuestro día a día y enviar mensajes en forma de vlogs, hasta la tutoría profesional, los cursos en línea y el marketing, la gente pasa mucho tiempo en línea. Gran parte de las estrategias de marketing de una organización pasan ahora por el marketing en redes sociales. Como ya se ha mencionado, los sitios web de las redes sociales son los más visitados, lo que significa que cada segundo se procesa una enorme cantidad de datos. Esto puede suponer una gran ventaja para las empresas. Con estos datos, pueden diseñar un plan infalible para mejorar su producto. Pero, ¿cómo?
La cantidad de datos es enorme en términos de tamaño. No es posible recuperar manualmente todos los datos. Aquí es donde entra en juego el web scraping. En este artículo, analizaremos cómo el scraping de redes sociales beneficia a las empresas.
¿Qué es el Social Media Web Scraping?
El scraping de redes sociales, o automatización de redes sociales, es el proceso de extraer una gran cantidad de datos en bruto de redes sociales de un sitio web y organizarlos para realizar el análisis necesario. Este proceso se automatiza con la ayuda de scrapers/bots. Estos robots rastrean los sitios web de las redes sociales, recopilan la información necesaria y la compilan en forma de base de datos con fines de análisis competitivo o de sentimientos. Hay que tener en cuenta que la aplicación del web scraping debe seguir adecuadamente todas las directrices necesarias y no debe afectar en modo alguno al propietario original de los datos.
API en Social Media Scraping:
Es posible scrapear los datos de las redes sociales con unas pocas líneas de código python utilizando una librería python llamada "BeautifulSoup". Esta biblioteca ayuda a solicitar y recopilar los datos necesarios de los sitios web seleccionados. A continuación, los datos recopilados pueden transformarse en datos estructurados (dataframe) utilizando otra biblioteca de python llamada "Pandas" y guardarse en documentos con formatos preferidos como CSV.
Es un buen comienzo, pero para automatizar todo el proceso, se recomienda utilizar una API. Una API (interfaz de programación de aplicaciones) ayuda a solicitar y recibir los datos del sitio web de destino sin intervención humana. Utilizar una API también ayuda a extraer datos en tiempo real, ya que las redes sociales cambian cada segundo con información nueva y actualizada. Por último, es posible introducir directamente los datos extraídos en la base de datos sin intervención humana.
Con el raspado de API, puede raspar los datos en un intervalo regular de tiempo de forma automática, por lo que la carga en el sitio web de destino se reducirá.
Ahora usted tiene una idea básica de lo que los medios de comunicación social de raspado es y cómo API beneficios de la raspadura de los datos en la plataforma de medios sociales. Veamos los beneficios del social media scraping en sí.
Beneficios del Social Media Scraping:
El scraping de redes sociales se utiliza principalmente para estrategias y operaciones empresariales. Las grandes empresas han empezado a utilizar los medios sociales como una plataforma importante para conocer la opinión de la gente sobre sus productos y los motivos de la organización. Pero, ¿cómo hacerlo? Esto es posible raspando los datos y realizando análisis de sentimiento.
El análisis del sentimiento es el proceso de extraer datos de texto e información subjetiva para comprender el sentimiento social de los productos y servicios de una empresa. Tomemos Instagram como ejemplo, el tráfico de Instagram en un solo día es de alrededor de 500 millones según backlink. Su audiencia está en línea constantemente discutiendo sus pensamientos, puntos de vista y opiniones, al tiempo que destaca sus logros.
Construir una relación con los consumidores:
También existe la posibilidad de mantener una conversación directa con ellos. Todos estos datos se pueden raspar para realizar un análisis de sentimientos con el raspado de redes sociales. Con la ayuda de la API, también puede automatizar todo el proceso introduciendo directamente los datos raspados en la herramienta de base de datos. A partir de ahí, puede realizar un análisis de sentimiento. Es una buena forma de conocer la opinión real de los consumidores sobre sus productos y servicios, en lugar de bombardearlos con mensajes de spam.
Con el análisis de sentimientos, puede mejorar su relación con el consumidor comprendiendo sus expectativas e intentando alcanzarlas de forma amistosa. Hoy en día, las relaciones públicas son una dificultad a la que se enfrentan muchas empresas.
Para estrategias empresariales:
Por ejemplo, el departamento de atención al cliente de Amazon recibe unas 1.500 consultas de clientes al día y debe crear soluciones para los problemas que los clientes tienen con sus productos. Para ello, Amazon realizó un pequeño estudio en plataformas de medios sociales. Extrajeron datos de su servicio de atención al cliente, los introdujeron en su base de datos y realizaron un exhaustivo análisis de sentimientos. Basándose en los resultados, reestructuraron su proceso de reembolso. Esto ayudó a muchas personas a obtener sus merecidos reembolsos por los productos y ayudó a detectar fraudes en los reembolsos.
Del estudio de caso se desprende que Amazon no sólo resolvió los problemas de varios centenares de sus clientes, sino que reconstruyó todo su marco de estrategia empresarial. Si la gente dice ciertas cosas sobre su organización, puede recopilar los datos y realizar análisis. La mayoría de las veces, las aplicaciones de los medios sociales influyen en las personas para que compren productos. Con el social media scraping, puede mantenerse al día de las últimas tendencias del mercado.
Para la promoción empresarial:
El scraping de redes sociales es también una gran herramienta para promocionar su negocio. Mediante el scraping de cuentas de redes sociales, puede comprender mejor el proceso de pensamiento de los consumidores en relación con su empresa. En función del resultado, puede encontrar la estrategia adecuada para promocionar su empresa.
¿Existe una herramienta de raspado de redes sociales?
Sí, hay muchas herramientas de scraping de redes sociales disponibles. Algunas de ellas están integradas con API para la automatización. Pero es mejor realizar la automatización por su cuenta. De esta manera, se puede personalizar el requisito y el intervalo de tiempo para el raspado de datos. Unas pocas líneas de python utilizando "BeautifulSoup" biblioteca de python y selenio hará el truco. Para automatizar el proceso, puede utilizar un proxy gratuito con API. ProxyScrape ofrece un proxy API para el raspado de páginas web. Puede obtener el proxy API aquí
- ¿Es legal hacer scraping en las redes sociales?
El scraping de datos públicos es legal a menos que estén protegidos por derechos de autor y necesiten autorización. - ¿Se puede hacer scrap de Instagram?
Sí, se puede hacer scrap de Instagram para publicaciones, hashtags y perfiles, incluido el número de me gusta, comentarios, seguidores y estado verificado. - ¿Qué lenguaje de programación es el mejor para el scraping de datos de redes sociales?
Python es el mejor lenguaje para realizar tanto el scraping de redes sociales como el análisis de sentimientos.
Reflexiones finales
Las redes sociales cambian rápidamente cada día. Para las empresas es todo un reto cumplir los requisitos. Analizar los datos de las redes sociales es un buen paso para conocer las necesidades de los clientes. Lo más importante que hay que tener en cuenta durante el scraping es el anonimato. Siempre es mejor tomar algunas precauciones si se está manejando información sensible. ProxyScrape puede ayudarle a conseguir ese anonimato sin comprometer la eficacia del scraping.