Social Media Scraping und seine Vorteile

Es gibt 7,9 Milliarden Menschen auf der Welt, von denen 50 % online sind. Das sind etwa 3,8 Milliarden Menschen. Das Online-Marketing ist ein riesiger Sektor, der rund 537 Milliarden Dollar einbringt, was einen Anstieg von 3,9 % im Jahr 2020 bedeutet. Vor allem Social-Media-Websites sind die am häufigsten besuchten Websites im Internet, so dass Unternehmen begonnen haben, für ihre Produkte zu werben.

Es gibt 7,9 Milliarden Menschen auf der Welt, von denen 50 % online sind. Das sind etwa 3,8 Milliarden Menschen. Das Online-Marketing ist ein riesiger Sektor, der rund 537 Milliarden Dollar einbringt, was einen Anstieg von 3,9 % im Jahr 2020 bedeutet. Vor allem Social-Media-Websites sind die am häufigsten besuchten Websites im Internet, so dass Unternehmen begonnen haben, ihre Produkte in den sozialen Medien durch Sponsoren oder Social-Media-Influencer zu bewerben. Soziale Medien werden zu einem Teil unseres Lebens, sowohl im beruflichen als auch im privaten Bereich.

Vom Chatten, dem Teilen unseres täglichen Lebens und der Übermittlung von Nachrichten in Form von Vlogs bis hin zu professioneller Nachhilfe, Online-Kursen und Marketing verbringen die Menschen viel Zeit online. Ein großer Teil der Marketingstrategien eines Unternehmens umfasst heute Social Media Marketing. Wie bereits erwähnt, sind Social-Media-Websites die am häufigsten besuchten Websites im Internet, was bedeutet, dass jede Sekunde eine riesige Menge an Daten verarbeitet wird. Dies kann für Unternehmen ein großer Vorteil sein. Mit diesen Daten können sie einen soliden Plan zur Verbesserung ihres Produkts ausarbeiten. Aber wie?

Die Datenmenge ist enorm groß. Es ist nicht möglich, alle Daten manuell abzurufen. Hier kommt das Web Scraping ins Spiel. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Unternehmen von Social Media Scraping profitieren können.

Was ist Social Media Web Scraping?

Social Media Scraping oder Social Media Automation ist ein Prozess, bei dem eine große Menge an Social Media-Rohdaten von einer Website extrahiert und für die Durchführung der erforderlichen Analyse organisiert wird. Dieser Prozess wird mit Hilfe von Scrapern/Bots automatisiert. Diese Bots crawlen durch Social-Media-Websites, sammeln die erforderlichen Informationen und stellen sie in Form einer Datenbank für die Analyse von Meinungen/Wettbewerben zusammen. Es ist zu beachten, dass bei der Durchführung von Web Scraping alle notwendigen Richtlinien eingehalten werden müssen und der ursprüngliche Eigentümer der Daten in keiner Weise beeinträchtigt werden darf.

API in Social Media Scraping:

Es ist möglich, die Daten der sozialen Medien mit ein paar Zeilen Python-Code abzugreifen, indem man eine Python-Bibliothek namens "BeautifulSoup" verwendet. Diese Bibliothek hilft dabei, die erforderlichen Daten von den Zielwebsites anzufordern und zu sammeln. Die gesammelten Daten können dann mit einer anderen Python-Bibliothek namens "Pandas" in strukturierte Daten (Datenrahmen) umgewandelt und anschließend in Dokumenten mit bevorzugten Formaten wie CSV gespeichert werden.

Dies ist ein guter Anfang, aber um den gesamten Prozess zu automatisieren, wird die Verwendung einer API empfohlen. Eine API (Application Programming Interface) hilft dabei, die Daten von der Zielwebsite anzufordern und zu empfangen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Die Einbindung einer API hilft auch dabei, Daten in Echtzeit zu extrahieren, da sich die sozialen Medien sekündlich mit neuen und aktualisierten Informationen verändern. Und schließlich ist es möglich, die gescrapten Daten direkt in Ihre Datenbank einzuspeisen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Mit API-Scraping können Sie die Daten in regelmäßigen Abständen automatisch auslesen, wodurch die Belastung der Zielwebsite verringert wird.

Jetzt haben Sie eine grundlegende Vorstellung davon, was Social Media Scraping ist und wie API das Scraping der Daten in der Social Media Plattform nutzt. Sehen wir uns nun die Vorteile des Social Media Scraping selbst an.

Vorteile von Social Media Scraping:

Social Media Scraping wird hauptsächlich für Geschäftsstrategien und -abläufe verwendet. Große Unternehmen haben begonnen, soziale Medien als wichtige Plattform zu nutzen, um herauszufinden, wie die Menschen über ihre Produkte und die Motive des Unternehmens denken. Aber wie kann man das tun? Dies ist möglich, indem man die Daten auswertet und eine Stimmungsanalyse durchführt.

Bei der Stimmungsanalyse werden Textdaten ausgewertet und subjektive Informationen extrahiert, um die soziale Stimmung zu den Produkten und Dienstleistungen eines Unternehmens zu verstehen. Nehmen Sie Instagram als Beispiel: Laut Backlink beläuft sich der Traffic auf Instagram an einem einzigen Tag auf rund 500 Millionen. Ihr Publikum ist ständig online und diskutiert seine Gedanken, Ansichten und Meinungen, während es Ihre Leistungen hervorhebt.

Aufbau einer Beziehung zu den Verbrauchern:

Es besteht auch die Möglichkeit, ein direktes Gespräch mit ihnen zu führen. All diese Daten können zur Durchführung einer Stimmungsanalyse mit Social Media Scraping ausgewertet werden. Mit Hilfe der API können Sie den gesamten Prozess auch automatisieren, indem Sie die gescrapten Daten direkt in das Datenbank-Tool einspeisen. Von dort aus können Sie dann eine Stimmungsanalyse durchführen. Dies ist ein guter Weg, um die tatsächlichen Gedanken der Verbraucher über Ihre Produkte und Dienstleistungen zu verstehen, anstatt sie mit Spam-E-Mails zu bombardieren.

Mit Hilfe der Stimmungsanalyse können Sie Ihre Beziehungen zu den Verbrauchern verbessern, indem Sie deren Erwartungen verstehen und versuchen, sie auf freundliche Art und Weise zu erfüllen. Die Öffentlichkeitsarbeit ist heute für viele Unternehmen ein Problem.

Für Business-Strategien:

Der Amazon-Kundenservice zum Beispiel erhält täglich rund 1500 Kundenanfragen und muss Lösungen für die Probleme der Kunden mit ihren Produkten erarbeiten. Zu diesem Zweck hat Amazon eine kleine Studie über Social-Media-Plattformen durchgeführt. Sie extrahierten Daten von ihrem Kundenservice, speisten sie in ihre Datenbank ein und führten eine umfangreiche Stimmungsanalyse durch. Auf der Grundlage der Ergebnisse wurde der Erstattungsprozess umstrukturiert. Dies hat vielen Menschen geholfen, ihre verdienten Rückerstattungen für die Produkte zu erhalten und half, Rückerstattungsbetrug aufzudecken.

Aus der Fallstudie geht hervor, dass Amazon nicht nur Probleme für Hunderte von Kunden gelöst hat, sondern auch seine gesamte Geschäftsstrategie umgestaltet hat. Wenn Menschen bestimmte Dinge über Ihr Unternehmen sagen, können Sie die Daten sammeln und Analysen durchführen. In den meisten Fällen beeinflussen Anwendungen in den sozialen Medien die Menschen, Produkte zu kaufen. Mit Social Media Scraping können Sie über die neuesten Markttrends auf dem Laufenden bleiben.

Für die Wirtschaftsförderung:

Social Media Scraping ist auch ein hervorragendes Instrument zur Förderung Ihres Unternehmens. Durch das Scraping von Konten in sozialen Medien erhalten Sie ein besseres Verständnis des Denkprozesses der Verbraucher in Bezug auf Ihr Unternehmen. Auf der Grundlage des Ergebnisses können Sie die richtige Strategie für die Werbung für Ihr Unternehmen finden.

Gibt es ein Social Media Scraping Tool?

Ja, es gibt viele Tools zum Scraping sozialer Medien. Einige von ihnen sind mit API für die Automatisierung integriert. Aber es ist besser, die Automatisierung selbst vorzunehmen. Auf diese Weise können Sie die Anforderungen und das Zeitintervall für das Scraping von Daten anpassen. Ein paar Zeilen Python mit der Python-Bibliothek "BeautifulSoup" und Selenium genügen. Um den Prozess zu automatisieren, können Sie einen kostenlosen Proxy mit API verwenden. ProxyScrape bietet einen API-Proxy für das Scraping von Webseiten an. Sie können den API-Proxy hier erhalten

1. Ist das Scraping von Social-Media-Seiten legal?
   Das Scraping von öffentlichen Daten ist legal, es sei denn, sie sind urheberrechtlich geschützt und bedürfen einer Genehmigung.
2. Kann man Instagram scannen?
   Ja, Sie können Instagram nach Beiträgen, Hashtags und Profilen durchsuchen, einschließlich der Anzahl der Likes, Kommentare, Follower und des verifizierten Status.
3. Welche Programmiersprache eignet sich am besten für das Scraping von Daten aus sozialen Medien?
   Python ist die beste Sprache, um sowohl Social Media Scraping als auch Sentiment Analysis durchzuführen.

Abschließende Überlegungen

Die sozialen Medien verändern sich jeden Tag rasant. Für Unternehmen ist es eine Herausforderung, die Anforderungen zu erfüllen. Die Analyse von Social-Media-Daten ist ein guter Schritt, um die Anforderungen der Kunden zu kennen. Das Wichtigste beim Scraping ist die Anonymität. Es ist immer besser, einige Vorsichtsmaßnahmen zu treffen, wenn Sie mit sensiblen Informationen umgehen. ProxyScrape kann Ihnen helfen, diese Anonymität zu erreichen, ohne die Effektivität des Scrapings zu beeinträchtigen.