Twitter數(shù)據(jù)五大商業(yè)應(yīng)用場景（附代碼）,twitter數(shù)據(jù)架構(gòu)-ESG跨境

Twitter數(shù)據(jù)五大商業(yè)應(yīng)用場景（附代碼）,twitter數(shù)據(jù)架構(gòu)

Twitter數(shù)據(jù)五大商業(yè)應(yīng)用場景（附代碼）

（Credit to New York Times）

在過去幾年中，Twitter（推特）一直是生成有效潛在客戶、病毒式廣告營銷和建立高質(zhì)量社交網(wǎng)絡(luò)的最強(qiáng)大平臺之一。Twitter上有大約3.26億活躍用戶，支持40種語言的交流。

而對社交媒體上的信息抓取將有助于我們跟蹤、分析消費(fèi)者和品牌的動態(tài)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)的審視，產(chǎn)生重要的商業(yè)洞見。Twitter作為一個最能記錄每天都在發(fā)生著什么的平臺，你可以抓取上面的數(shù)據(jù)來理解用戶行為、競爭對手的策略；進(jìn)行情緒分析（sentiment analysis）；并通過用戶、同行以及產(chǎn)業(yè)鏈上相關(guān)企業(yè)的推文來實(shí)時了解這世界上正在發(fā)生的事情。

不過，我們也都明白一個事實(shí)：雖然我們都同意并理解密切關(guān)注這些信息的重要性，但在Twitter爬取（twitter scraping）中最關(guān)鍵的挑戰(zhàn)還是如何去抓取以及處理大量的信息。

為什么要爬取Twitter數(shù)據(jù)

你需要的數(shù)據(jù)不應(yīng)該只是手頭上一小撮通過閱讀和分析推文的分享量、點(diǎn)贊量，或是看看大眾和企業(yè)關(guān)注的興趣所在就能被輕易收集到的信息。你需要的數(shù)據(jù)量非常龐大，而手動去收集它們是無法幫助你在一個合理的時間范圍內(nèi)制定出策略并采取行動的。

Twitter擁有實(shí)時的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對你的業(yè)務(wù)有著很大的價值。如果你是一名數(shù)字營銷員，請思考一下爬取Twitter上的信息會如何幫助到你——你可以連接到社交網(wǎng)絡(luò)上所有的influencer，你可以持續(xù)監(jiān)控你的競爭對手，你可以對推文內(nèi)容執(zhí)行情緒分析，以及你還可以對消費(fèi)者行為進(jìn)行研究。

爬取Twitter數(shù)據(jù)可以獲取五大商業(yè)洞察

1.理解消費(fèi)者

在社交媒體上，消費(fèi)者可以對它們熱愛的產(chǎn)品或服務(wù)品牌大加稱贊；而當(dāng)他們不滿意時，也可以立馬進(jìn)行狂轟濫炸，使品牌名聲一落千丈。Twitter很強(qiáng)大，尤其是對于非常擅長利用社交網(wǎng)絡(luò)平臺的千禧一代來說，他們會在平臺上迅速找到相關(guān)客服并在底下留言，表達(dá)不滿，還會在你的推特賬號后面加上各種標(biāo)簽來大肆宣揚(yáng)?？梢哉f，Twitter是能讓你了解客戶，進(jìn)行社媒聆聽，知道他們的需求以及對你表達(dá)最誠實(shí)評價的地方。想想看僅僅通過掌握這些用戶對你品牌的看法，你就能從中得到很多洞見來幫助你調(diào)整策略。

2.影響者營銷/網(wǎng)紅營銷（Influencer Marketing）

與influencer（Twitter大V）取得聯(lián)系的最佳方式就是通過推特，而且通過在推特上向Influencer發(fā)快遞私信，你的成功率會更高。Influencer與自己的粉絲建立了牢固的關(guān)系，并且始終會積極地在Twitter上定期發(fā)布內(nèi)容。爬取這些你所在行業(yè)的influencers和他們的推文將幫助你更好地理解并分析能引起病毒式傳播的內(nèi)容。如此，你也可以更加了解他們平常的發(fā)推活動，并且在精確知道他們的興趣和慣例以后，就能帶著更多自信心去接近他們，與你達(dá)成合作。

3.品牌監(jiān)控

品牌在社交網(wǎng)絡(luò)中是有屬于自己的形象的。尤其是在Twitter上，當(dāng)消費(fèi)者分享了一些關(guān)于你品牌的內(nèi)容并且@你，希望引起你注意的時候，去追蹤這部分的相關(guān)數(shù)據(jù)就很重要了。雖然現(xiàn)在，這樣的提及可能一開始會是你Twitter主頁上的一個提醒標(biāo)志，但當(dāng)這個數(shù)字?jǐn)U大起來以后，你肯定就無法一一查看，只能選擇對用戶設(shè)置一些自動回復(fù)。但去爬取這些提及品牌的內(nèi)容，無論好壞，都將幫助你了解品牌聲譽(yù)，識別新的營銷機(jī)會，甚至是解決用戶之間的不滿，然后采取進(jìn)一步行動。這塊信息的抓取不需要每天都進(jìn)行，以每周的頻率去追蹤一下就有助于你不斷改進(jìn)品牌形象。

4.情緒分析

我們?yōu)榭蛻粼O(shè)計產(chǎn)品并進(jìn)行營銷，確保產(chǎn)品能夠觸達(dá)恰當(dāng)?shù)氖鼙姴a(chǎn)生轉(zhuǎn)化。Twitter情緒分析將幫助你了解目標(biāo)受眾的整體體驗(yàn)和意見。抓取他們的推文，包括對產(chǎn)品或服務(wù)的提及、點(diǎn)贊、分享以及其他在社交平臺上的互動將幫助你研究消費(fèi)者行為，并通過衡量這些意見可以了解用戶之后的行為趨勢。這部分?jǐn)?shù)據(jù)將有助你做出一些重大決策，例如設(shè)計產(chǎn)品，根據(jù)用戶不同喜好來定制化，并通過有效的營銷方式和內(nèi)容來迎合用戶實(shí)際需求。

（Credit to Medium）

5.競爭對手監(jiān)控

不需要直接關(guān)注你的競爭對手來監(jiān)控他們在Twitter上的一舉一動，你可以定期去抓取這部分?jǐn)?shù)據(jù)。這些信息將幫助你更好地熟知他們的策略，哪些帖子吸引到了用戶參與，競爭對手的社交關(guān)系網(wǎng)以及許多其他的見解。分析這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以幫助你總結(jié)社交媒體營銷的最佳實(shí)踐并做出正確決策，從而保持自身競爭優(yōu)勢。因此，密切關(guān)注競爭對手在社交平臺上的行動是非常有必要的

如何用Python來爬取Twitter數(shù)據(jù)

盡管Twitter能幫助你衡量相關(guān)信息從而更好地制定策略、做出決策，它并不是唯一可以收集信息的地方。還有許多其他的平臺和媒體也在實(shí)時地發(fā)生新聞信息的發(fā)布和交換。但是，考慮到Twitter所擁有的用戶數(shù)量以及它能提供的商業(yè)機(jī)會和用戶洞察，Twitter絕對是在這些方面最具影響力的平臺之一。因此，你不能就這樣讓這個能為你的企業(yè)帶來商業(yè)潛力的機(jī)會溜掉。

那我們首先就得了解要抓取和監(jiān)控的信息或推文有哪些。對需要抓取的相關(guān)術(shù)語、話題標(biāo)簽和關(guān)鍵詞做調(diào)研。接著就需要利用Python這門語言來設(shè)計一個爬蟲程序，將上述要求輸入，并通過Twitter提供的API（應(yīng)用程序接口）使設(shè)計的程序能夠自動抓取到Twitter平臺上所有你需要的內(nèi)容，并以一個結(jié)構(gòu)化的格式輸出這些數(shù)據(jù)?？茨阕约旱姆奖悖憧梢悦刻?、每周或每月抓取一次Twitter上的數(shù)據(jù)。

下面讓我們來看一個例子。

這個例子是一家媒體服務(wù)提供商，我們假設(shè)該公司可能是一家剛剛起步的或者是一家很受歡迎、很成功的媒體服務(wù)提供商（比如網(wǎng)飛）的競爭對手。所以，下面這段python代碼的例子是用來爬取網(wǎng)飛公司的Twitter帳號上最近發(fā)布的十條帖子的數(shù)據(jù)。當(dāng)然我們也可以爬取任意數(shù)量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行更深入的分析。

以下示例代碼將提取到最基本的一些數(shù)據(jù)點(diǎn)，比如網(wǎng)飛賬戶上前10條帖子里的話題標(biāo)簽、帖子內(nèi)容、點(diǎn)贊數(shù)量、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、以及照片。提取到的數(shù)據(jù)可以被用來做進(jìn)一步分析，找出網(wǎng)飛經(jīng)常分享的內(nèi)容類型，哪些是最吸引人的內(nèi)容，了解他們的受眾等等重要信息。

如下所示是用在這個例子上的代碼：

sess = requests.Session()

sess.headers[UserAgent] = Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0

url = https://twitter.com/netflix

res = sess.get(url)

data = res.content

f=open(Cont.html,w)

f.write(%s%data)

f.close()

authorNameregex=re.compile(rspan\s*class\=\FullNameGroup\\s*strong[^]* \s*([^]*)\s*\/strong,re.Mre.Ire.S)

authorList=authorNameregex.findall(str(data))

for authors in authorList:

print authors

with open (Twitter.txt, a) as fh:

fh.write (%s%authors+\n)

提取的數(shù)據(jù)會直接以一個結(jié)構(gòu)化的格式輸出和呈現(xiàn)，從而方便營銷分析師實(shí)現(xiàn)快速的分析：

不過，你是否對要制定出一個可靠的經(jīng)營策略而需要爬取大量的Twitter內(nèi)容感到恐懼其實(shí)學(xué)習(xí)python爬蟲沒有你想的那么困難，相反，學(xué)會了這個技能，你在商業(yè)上能進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)就會變得更多。這也是許多營銷分析人員在意識到他們目前所能分析的用戶和品牌數(shù)據(jù)存在許多局限，并且預(yù)算也有限的情況以后積極邁出的關(guān)鍵一步。

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