Otro post para hablar de una herramienta que me tiene robado el corazón: URLProfiler.
Si estáis inmersos en métricas, bloggers, influencers, o bueno, qué se yo, quizás simplemente haciendo una lista de sitios donde llegar a acuerdos, distribuir contenidos, u otra causa, aquí os traemos una forma de medio automatizar la extracción de datos.
Listado de usuarios de Twitter
Como dar con el listado de usuarios, quizás nos daría para otro post, pero vamos a hacer directamente la extracción de métricas de dichos usuarios.
Para el siguiente ejemplo necesitaré una lista de twitteras 🙂
Voy a usar a las siguientes víctimas geek:
Datos a extraer del perfil de Twitter
Vamos a lo interesante, la idea es obtener los siguientes datos del perfiles de esa lista, voy a poner el ejemplo del perfil de Nancy, una todoterreno del marketing online, de mis analistas web favoritas de España:
Tomando esto como ejemplo, los datos a obtener serían:
- Número de Tweets
- Número de Following
- Número de Followers
- Número de Listas creadas por cada usuario
- Biografía
- Ubicación
- URL
- Fecha de inicio en Twitter
Custom Scraper de URLProfiler
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Paso 1: añadir urls de los perfiles a la herramienta. Botón derecho y pegar.
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Paso 2: Pulsamos en la sección «Content Analysis», la opción Custom Scraper (beta)
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Paso 3: desde Chrome y la opción «Inspeccionar Elemento» vamos a recoger los patrones que necesitamos.
En este punto, tendremos que hacer este proceso para cada uno de los datos, en total tenemos 8.
Ejemplo para obtener el patrón del número de tweets:
Ahora desde el código, nos ponemos encima del dato de tweets, y botón derecho, elegimos «Copy CSS Path».
Esto lo tendríamos que pegar en URLProfiler eligiendo el primer campo «CSS» y pegando el patrón en el último campo de la derecha.
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Paso 4: rellenamos el patrón de cada dato, hasta completar todos los que necesitamos.
Así me ha quedado a mi la pantalla con todo bien relleno 😉
Ahora le daremos a Apply y esperamos a que recorra los perfiles que pusimos en el listado del Paso 1 y que nos de un CSV con todas las métricas.
Es importante, recordar el orden en el que hemos colocado los campos a extraer, ya que el CSV los enumera sin más, no deja customizar este campo para identificarlo mejor.
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Paso 5: revisar CSV con los datos
Os pongo una captura de los datos obtenidos, he inmovilizado la primera columna para que veais la info relevante a la que me refiero en este post de métricas
He añadido debajo, resaltado, a qué corresponde cada campo, tal y como decíamos en el punto anterior, la sintaxis que sigue es Data 1…. Data 10, que es el máximo de campos que deja usar. Pero sin personalizar.
Los campos que veis en blanco son datos que no existen en este perfil, por ejemplo hay varias que no tienen listas creadas, o incluso no tienen nada en su biografía.
De métricas e influencers
Lo que se plantea en este post es una forma de agilizar la extracción de datos que puedan ser una parte importante del análisis profundo que vendrá después.
Obviamente esto se puede aplicar a muchas situaciones en tareas de social media, prospección de webs, competidores, link building…
Los objetivos que se persigan, en cada caso, determinaran el grado de utilidad y sobre todo, en que parte del análisis se ubica este paso.
Sin duda, para grandes cantidades de información es una forma muy rápida de obtener una primera aproximación de métricas de los perfiles analizados.
El disclaimer necesario es que son cifras numéricas que no reflejan grados de influencia ni muestran el nivel de calidad de los perfiles estudiados, ni en el aspecto semántico, ni de interacción
Existen otras formas de profundizar y que se antojan súper necesarias:
- Periodicidad con la que twittea: diaria, semanal, mensual
- Interacciones que recibe y de qué tipo: RT, Fav…
- Última vez que twitteo
- Tipos de tweets que comparte: con link, sin link, imágenes
- Distribución de hashtags
- Número de listas en las que está incluido
Con estas ideas en la cabeza, se podrían cruzar distintos procesos, búsquedas y herramientas gratuitas o asequibles, para ir armando y puliendo una base de datos actualizable, más realista.
Y lo que vendrá con URLProfiler
Se vienen nuevas funcionalidades muy interesantes.
Por el momento con lo que hay, se pueden hacer muchas cosas, no solo la que os hemos contado hoy.
Estamos listando usos reales y prácticos, de situaciones concretas de marketing online, no solo SEO, llevamos más de 40.
Suscribiros al blog y vamos publicando poco a poco las que se puedan 🙂
y no es más fácil usar la API de twitter que ya te da esos datos?
Si consideras que cualquier persona de marketing Online sabe usar apis, ¡claro que es mejor!
Pero el contexto del post es sacarle partido a esta herramienta e ir más allá en extracción de datos o métricas: blogs, contenidos, competidores, penalizaciones, prospección de dominios…