En tant que spécialiste du marketing, vous ne manquez de mener de temps en temps une analyse des médias sociaux pour en apprendre beaucoup sur le comportement des consommateurs, les tendances du marché, les performances de la marque, etc.
Mais la collecte manuelle de données de médias sociaux prennent toutefois beaucoup de temps. Vous vous fatiguez des copier-coller interminables ? Le web scraping peut être très utile dans cette situation. Mais ne vous inquiétez pas ! Le web scraping n’est pas une terme spécialisée pour les gens de l’informatique, et bien au contraire, ce mot fait entendre un méthode facile et pratique d’obtenir les données des médias sociaux rapidement et précisément. Disons adieu aux actions répétitives de copier-coller.
Dans cet article, je vais vous montrer à quel degré le web scraping est facile et expliquer comment le web scraping peut aider à réussir l’analyse de médias sociaux.
Qu’est-ce que l’analyse des médias sociaux ?
L’analyse des médias sociaux désigne le processus d’extraire, d’analyser et de visualier les données provenant des plateformes de médias sociaux afin d’obtenir des informations essentiels. Les plateformes comme Twitter, LinkedIn, YouTube, TikTok, etc sont parmi les acteurs auxquels on met la plus d’attention. Les posts, les hashtags, les engagements des Internautes, et bien d’autres données constituent des sources importantes pour les spécialistes du marketing.
Les informations générées par l’analyse des médias sociaux peuvent aider les spécialistes du marketing de différentes manières.
Comprendre les besoins et le comportement des clients
En analysant les conversations et les engagements des clients sur les médias sociaux, les spécialistes du marketing peuvent acquérir une meilleure compréhension des points de douleur des clients, de leurs préférences et de leurs motivations d’achat. Cela permet d’optimiser les produits et services pour mieux répondre à leurs besoins.
Suivre le sentiment à l’égard de la marque
L’analyse des messages des utilisateurs mentionnant la marque permet aux responsables marketing de surveiller la perception du public, d’identifier les sentiments positifs et négatifs et de répondre aux problèmes en temps réel. Cela permet d’améliorer la réputation et la fidélité à la marque.
Mesurer les performances de la campagne
Les mesures des médias sociaux telles que la portée, les clics, les likes, les partages et les commentaires permettent aux responsables marketing de savoir quelles sont les initiatives qui trouvent le plus d’écho auprès du public cible. Cela permet d’optimiser les stratégies marketing et l’allocation des budgets.
Identifier les tendances du marché
En observant les conversations des utilisateurs sur les réseaux sociaux, les spécialistes du marketing peuvent repérer les sujets émergents, les tendances et les activités des concurrents qui peuvent présenter de nouvelles opportunités ou menaces pour l’entreprise.
Affiner les stratégies futures
Au fil du temps, les informations agrégées issues de l’analyse des médias sociaux aident les responsables marketing à développer une compréhension plus approfondie du marché et des clients, ce qui permet d’améliorer les stratégies, les produits et l’innovation.
Cependant, il est inefficace de collecter manuellement un volume énorme de données depuis de différents réseaux sociaux avant de mener une analyse. C’est là que les outils de web scraping automatique peuvent être utiles en permettant d’extraire de grandes quantités de données à grande échelle.
Web Scraping et analyse des médias sociaux
Le web scraping est une technique utilisée à extraire automatiquement un océan de données depuis des pages Web à grande échelle. Le web scraping offre plusieurs avantages clés.
D’une grande vitesse et à grande échelle : Les programmes de web scraping peuvent accéder aux données de plusieurs réseaux sociaux simultanément et à un rythme beaucoup plus rapide que les travailleurs humains. Sans exagérer, je peux facilement https://www.octoparse.fr/template/twitter-scraper-by-keywords en trois minutes.
Accès en temps réel : En utilisant les API en temps réel ou en faisant scraper les médias sociaux en permanance, on peut collecter les nouveaux messages et les mises à jour dès qu’ils sont publiés. Cela permet d’avoir une vision à la seconde près des tendances, des conversations et des mentions de marques.
Exhaustivité : Configurés correctement, les web scrapers peuvent collecter les données de tout genre à partir de toutes les sources pertinentes sur différentes plateformes sociales, ce qui donne aux responsables marketing une image complète du paysage des médias sociaux.
Vous voulez l’essayer mais vous ne savez pas coder ?
Quand il est exclusif aux techniciens auparavant, il y a beaucoup d’outils de web scraping nocode sur le marché, comme Octoparse, facilitant grandement le travail des spécialistes de marketing.
Dans la partie suivante, je vais vous montrer les étapes concrètes pour extraire les données depuis des sites de médias sociaux, sans aucun codage.
Scraper les données des médias sociaux avec Octoparse
Octoparse est un outil de web scraping sans codage qui permet d’automatiser la collecte de données à partir de diverses plateformes de médias sociaux. Que vous ayez ou non de l’expérience en matière de codage, vous pouvez l’utiliser pour récupérer des données sur des plateformes courantes telles que Twitter, LinkedIn, YouTube, etc.
Par exemple, Octoparse peut vous aider à extraire des tweets de n’importe quel profil Twitter public en se basant sur des mots-clés, des hashtags et des mentions d’utilisateurs. Les données extraites comprennent le texte du tweet, le nombre de retweet, les likes, les URL des médias, etc. De la même manière, vous pouvez extraire des données des vidéos et des chaînes YouTube, y compris les titres des vidéos, les descriptions, les balises, le nombre de vues, etc.
Suivez-moi pour comprendre les étapes précises.
Si vous n’avez jamais utilisé Octoparse, vous pouvez le télécharger et l’installer sur votre appareil, puis créer un compte gratuit pour continuer.
Étape 1 : Créer une nouvelle tâche de scraping
Copiez l’URL de la page que vous souhaitez scraper et collez-la dans la barre de recherche d’Octoparse. Cliquez sur « Démarrer » pour créer une nouvelle tâche de scraping.
Étape 2 : Détecter automatiquement la page Web
Octoparse charge la page web dans son navigateur intégré. Cliquez sur « Auto-détecter les données de la page web » dans le panneau Conseils. Octoparse analysera la page et suggérera automatiquement les champs de données pertinents.
Étape 3 : Personnaliser les champs de données
Quand la détection est terminée, il est à prévisualiser les champs de données suggérés et vérifier qu’Octoparse a mis en évidence les éléments corrects sur la page. Renommer ou supprimer les champs de données si nécessaire.
Étape 4 : Construire le workflow de scraping
Cliquez sur « Créer un flux de travail » pour définir chaque étape du processus de scraping. En cliquant sur chaque action du flux de travail, vous pouvez prévisualiser et vous assurer que le scraper fonctionne correctement.
Étape 5 : Exécuter et planifier le scraper
Pour les projets de scraping ponctuels ou à petite échelle, vous pouvez exécuter le scraper localement sur votre propre appareil. Il vous suffit de cliquer sur « Exécuter » pour extraire immédiatement les données.
Si vous souhaitez scraper des sites web dynamiques avec un contenu fréquemment mis à jour, l’exécution locale peut s’avérer peu pratique. Dans ce cas, il est recommandé d’utiliser les serveurs cloud d’Octoparse. En planifiant l’exécution du scraper sur le cloud, Octoparse exécutera automatiquement la tâche en fonction de la fréquence que vous avez spécifiée.
Étape 6 : Exporter les données scrappées
Une fois le scraper exécuté, vous pouvez exporter les résultats au format Excel, CSV ou JSON. Vous pouvez également exporter les données directement vers Google Sheets pour une analyse plus approfondie.
Utiliser les modèles pour extraire les données en quelques clics
Quand il y a trop de plateformes à couvrir, on peut se trouver fatigué en construisant un flux de travail pour chacun d’entre eux. C’est justement dans la fin de simplifier le travail de configuration, Octoparse a développé des modèles de web scraping prêts à l’emploi couvrant les sites Web populaires le plus scrapés parmi les utilisateurs de Octoparse.
Dans la catégorie de réseaux sociaux, on compte Twitter, Youtube, TikTok, etc.
Simplement chercher le modèle qui correspond à votre besoin et essayer. Il vous suffit de saisir les paramètres et commencer le scraping de données pour extraire les données.
En conclusion
Les outils de scraping web comme Octoparse fournissent un moyen rapide de collecter les données de médias sociaux à grande échelle et en temps réel nécessaires pour une analyse efficace des médias sociaux. En automatisant votre processus de collecte de données, vous pouvez consacrer plus de temps à l’analyse des informations qui conduisent à des stratégies exploitables, à des décisions marketing plus intelligentes et à des résultats commerciaux améliorés.
