Twitter Profile Scraper : que devez-vous savoir ?

Les objectifs de Twitter (désormais X) « pour promouvoir et protéger la conversation publique, pour devenir la place centrale d'Internet. » Le réseau a défini les interactions avec les utilisateurs et la publicité du contenu comme objectif principal, afin que chacun puisse participer à la conversation mondiale.

Twitter, ou X tel qu'il est aujourd'hui, est devenu une plateforme de discussion. Il n'est donc pas surprenant que les entreprises et les développeurs fassent de leur mieux pour obtenir des informations à partir des profils d'utilisateurs. Si c'est vous qui recherchez des moyens d'obtenir des données à partir de profils Twitter, cet article est une mine d'or pour vous. Nous répondrons ici à des questions telles que les données que vous pouvez obtenir, le fonctionnement du scraping de profils Twitter, les avantages qu'il peut apporter, et bien d'autres encore.

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Avant de commencer à gratter le profil Twitter

Avant d'aller à comment, définissons que et pourquoi. Ainsi, un Twitter Profile Scraper est un outil qui rassemble des données accessibles au public à partir de profils d'utilisateurs afin de faciliter l'analyse des tendances, des habitudes et des données démographiques du public. Un scraper vous donne accès à diverses données de profil, notamment biographie, nombre d'abonnés, historique des tweets, hashtags, et indicateurs d'engagement.

Enfin, avant de commencer à choisir l'outil, il est essentiel de définir les objectifs et de comprendre exactement les données de profil Twitter dont vous avez besoin et les volumes de données que vous allez récupérer. Croyez-nous, c'est important, alors continuez à lire pour mieux comprendre toutes les choses.

Exploration de Twitter Profile Scraper : outils en ligne et options manuelles disponibles

Lorsqu'il s'agit de sélectionner un scraper de profil Twitter, les outils en ligne viennent à l'esprit comme une solution gagnant-gagnant. Néanmoins, certaines entreprises et certains promoteurs optent pour la construction de leur propre grattoir, qui répondra parfaitement à leurs besoins commerciaux. Examinons les principaux moyens de créer votre outil personnel basé sur du code, puis continuons à explorer les options de scraping en ligne.

Grattoir développé par nos soins

Bien que créer votre propre scraper pour les réseaux sociaux puisse sembler intéressant au premier abord, il y a quelques inconvénients. Vous devez donc comprendre comment fonctionne la plateforme dans les coulisses avant de commencer.

Le site Web de X est construit avec du HTML, du JavaScript et du contenu dynamique qui se charge via des appels XMLHttpRequest (XHR). Lorsque vous consultez un profil, la structure HTML de la page est chargée en premier, puis le contenu dynamique tel que les tweets, le nombre d'abonnés et les mesures d'engagement via les requêtes XHR. Les programmes de scraping doivent donc être capables de gérer à la fois le contenu HTML statique et le contenu dynamique chargé via JavaScript.

Ajuster la mise en page d'un site Web est un gros problème, en particulier pour les sites dynamiques comme X. Cela vous oblige à avoir au moins quelques compétences de base en codage ou à faire appel à un développeur capable de le gérer. Le nettoyage des données extraites constitue un autre défi, car les développeurs doivent faire face à des problèmes tels que la suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes, le filtrage des données non pertinentes et la normalisation du langage pour préserver la qualité des données.

Néanmoins, si vous êtes un passionné, examinons les principales options de codage pour créer votre propre grattoir.

Options de grattage basées sur le code

Python est le langage le plus populaire pour le scraping en raison de sa structure simple et de sa flexibilité. Il offre également une compatibilité facile avec des bibliothèques telles que BeautifulSoap, Selenium, Requests et autres pour rendre le codage de votre scraper de profil Twitter encore plus agréable et rapide. Voici un exemple Python simple :

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://twitter.com/username"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Extract user bio
bio = soup.find('div', {'class': 'ProfileHeaderCard-bio'}).text
print(bio)
/

Une autre option disponible consiste à utiliser dépôts GitHub tiers. C'est ainsi que les développeurs peuvent accéder à de nombreux outils, méthodologies et expertise communautaire qui peuvent leur faire gagner du temps et rendre leurs projets de scraping plus efficaces.

Les principaux avantages de l'utilisation de référentiels tiers sont les suivants :

1. Code prêt à l'emploi : de nombreux développeurs mettent en place des scrapers prédéfinis dans leurs référentiels, ainsi que des instructions et des bonnes pratiques. Vous pouvez les utiliser tels quels ou les modifier pour répondre à vos besoins spécifiques en matière de mise au rebut.
2. Informations sur la communauté : les référentiels open source vous permettent d'apprendre du code d'autres développeurs et d'améliorer vos propres scrapers. La lecture des commentaires, des problèmes et des pull requests vous donnera une idée des défis et des solutions courants liés au web scraping.
3. Tutoriels et documentation : de nombreux projets GitHub proposent des didacticiels et de la documentation, ce qui permet aux étudiants de première année de commencer plus facilement le web scraping.

Mais si vous souhaitez obtenir des résultats avec la même efficacité sans tracas, l'utilisation d'outils de web scraping peut être une stratégie gagnant-gagnant. Il existe de nombreux programmes permettant d'extraire des informations des profils Twitter, chacun ayant ses avantages et ses inconvénients. Examinons les plus populaires pour que vous puissiez choisir celle qui répond le mieux à vos besoins.

Web Scrapers

Les outils de web scraping, qu'ils soient de bureau ou basés sur le cloud, sont populaires auprès de ceux qui recherchent une solution sans codage. Ces outils disposent d'interfaces conviviales qui vous permettent de récupérer la base de données d'un utilisateur de Twitter sans coder. Les Web Scrapers sont utiles pour l'extraction de données à petite échelle et pour les tâches courtes. Ils présentent toutefois certains inconvénients, notamment une personnalisation limitée, la possibilité de récupérer des données incorrectes ou obsolètes, ainsi que des coûts élevés.

Extensions de mise au rebut

Les plugins de navigateur tels que Web Scraper ou DataMiner constituent une autre option disponible pour une extraction efficace des données Twitter. Sans codage, vous pouvez extraire des données spécifiques grâce à ces extensions, faciles à installer et à utiliser. Cette méthode convient pour le scraping à faible volume ou pour les tâches ponctuelles, mais elle n'est pas aussi puissante que les autres options en raison des fonctionnalités limitées, de l'absence de prise en charge des proxys et de la résolution et de la liaison de CAPTCHA à des navigateurs spécifiques. De plus, les extensions de scraping ne sont pas adaptées à la surveillance continue ou à la récupération de grands ensembles de données.

API

Le moyen le plus efficace et le plus évolutif de collecter des profils Twitter consiste à utiliser des API. L'API Twitter officielle possède plusieurs versions, notamment API Twitter v2, Norme v1.1, Prime, et API d'entreprise (ou Gnip). Même si l'API officielle de Twitter vous garantit le respect de leurs conditions d'utilisation en vous offrant un moyen structuré de collecter des données depuis la plateforme, le prix et les limites du produit peut être un gros non.

Pour obtenir encore plus de fonctionnalités à un coût plus abordable, les API tierces telles que Data365.co constituent une bonne alternative. Vous pouvez récupérer les données de votre profil Twitter avec API Data365 pour les réseaux sociaux sans aucune compétence en matière de codage. La plateforme donne accès à des données en temps réel, à une documentation facile à utiliser et à une tarification personnalisable pour les entreprises de toutes tailles. Pour vous permettre de tirer le meilleur parti de Data365, nous proposons également un essai gratuit de 14 jours et une assistance en direct.

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Le grattage de profils Twitter pour les entreprises : 6 exemples d'applications pratiques

Comme l'a dit Sheryl Sandberg, directrice des opérations de Facebook,‍

Nous n'avons pas le choix d'utiliser ou non les réseaux sociaux ; la question est de savoir dans quelle mesure nous les utilisons bien.

Cette déclaration montre l'importance des informations sur les utilisateurs et des recherches sur les réseaux sociaux pour les entreprises, faisant des outils d'agrégation de données un incontournable pour chaque marque.

Le scraping des profils Twitter révèle de nombreuses informations utiles qui peuvent être utilisées au profit de l'entreprise. Voici quelques applications pratiques :

1. Surveillance des réseaux sociaux et gestion de marque : Grâce au scraping sur Twitter, les entreprises peuvent capturer les images de leurs marques et les sentiments de leurs clients et même donner des commentaires instantanément. Par exemple, une entreprise peut utiliser des techniques de web scraping pour saisir l'utilisation du nom de marque de l'entreprise afin de savoir quels problèmes sont soulevés par les clients et comment les résoudre.
2. Génération de prospects et marketing ciblé : Le scraping des profils Twitter permet de déterminer les prospects potentiels en fonction de leurs intérêts, de leur localisation ou du niveau d'activité affiché dans les tweets. Par exemple, un fournisseur SaaS peut étudier certains segments d'audience pour avoir une idée plus précise de l'identité de ses clients et ajuster son entonnoir de vente pour une meilleure visibilité.
3. Étude de marché et analyse concurrentielle : La collecte d'informations sur le compte Twitter des concurrents évite aux entreprises d'avoir à rechercher des sujets d'actualité, à observer l'interaction des concurrents avec le public et les stratégies qu'ils adoptent. Par exemple, une marque de mode peut analyser les profils de ses concurrents pour évaluer les nouveaux produits disponibles et la façon dont les clients réagissent.
4. Identification des influenceurs et établissement de relations : Grâce à cela, les entreprises peuvent trouver sur Twitter certaines personnalités influentes qui sont aptes à établir un partenariat avec elles. Une entreprise de cosmétiques peut parcourir les profils contenant des produits de beauté afin d'identifier les influenceurs potentiels avec lesquels travailler.
5. Marché boursier et secteur de la cryptographie : Les services financiers peuvent explorer les tweets pour recueillir des données sur les discussions des utilisateurs sur les actions, les cryptos et le marché. Par exemple, une société financière peut suivre les comptes Twitter de certains investisseurs ou analystes pour connaître l'opinion publique sur des actions ou des pièces spécifiques.
6. Collecte et analyse des sentiments : Le scraping sur Twitter aide également les entreprises à recueillir et à évaluer des opinions sur les tendances, la publicité, les dirigeants ou les candidats à la présidentielle. Par exemple, un organe de presse pourrait exploiter des comptes Twitter pour suivre les réponses des internautes à un discours prononcé par un candidat politique ou à un événement récent.

Lors de la mise en place du processus de grattage, il convient de réfléchir de bout en bout à des considérations éthiques. C'est pourquoi les entreprises doivent rester responsables et suivre toutes les recommandations fournies par le RGPD et ne suivre que le scraping éthique sans accéder aux informations sensibles des utilisateurs.

Conclusion

Beaucoup ayant compris l'impact bénéfique de l'utilisation de données extraites de Twitter, des outils sophistiqués tels que les extensions, les web scrapers et les API améliorent constamment leurs fonctionnalités pour répondre à l'évolution des besoins des entreprises en termes de collecte de données. La principale tâche qui incombe aux entreprises est de choisir l'instrument le plus adapté qui répondra à tous leurs besoins. Ainsi, alors que de nombreux outils nécessitent des ressources supplémentaires, telles que des compétences en matière de codage, un budget énorme, etc., API Data365 pour les réseaux sociaux constitue la solution idéale pour les grands projets évolutifs comme pour les petites missions.

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