دانلود و تحلیل کامنت‌های پست اینستاگرام با API

دانلود و تحلیل کامنت‌های پست اینستاگرامی با API اینستاگرام

دانلود و تحلیل کامنت‌های پست اینستاگرام با API

مقدمه

کامنت‌های اینستاگرام منبع ارزشمندی از نظرات و بازخوردهای کاربران هستند که می‌توانند به بهبود استراتژی بازاریابی، تحلیل رضایت مشتریان و درک روندهای جدید کمک کنند. با استفاده از Instagram Graph API، می‌توان کامنت‌های یک پست را دانلود و تحلیل کرد. در این مقاله، روش دریافت کامنت‌های اینستاگرام با API و تحلیل آن‌ها را بررسی خواهیم کرد.

 

مزایای دریافت و تحلیل کامنت‌ها

  • درک بهتر نظرات مشتریان درباره محصولات و خدمات
  • شناسایی احساسات کاربران (مثبت، منفی، خنثی)
  • پیدا کردن اینفلوئنسرها و کاربران تأثیرگذار در بحث‌ها
  • بهبود تعامل با کاربران و بهینه‌سازی محتوا

 

مراحل دانلود و تحلیل کامنت‌های اینستاگرام

۱. ثبت اپلیکیشن در Facebook Developer

برای دریافت داده‌های اینستاگرام، باید یک اپلیکیشن در Facebook Developer ثبت کنید و به Instagram Graph API دسترسی داشته باشید.

مراحل ثبت اپلیکیشن:

  1. به Facebook Developers مراجعه کنید.
  2. یک اپلیکیشن جدید ایجاد کنید.
  3. در بخش Products، گزینه Instagram Graph API را اضافه کنید.
  4. مجوزهای pages_read_engagement و instagram_manage_comments را فعال کنید.

۲. دریافت Access Token

پس از ثبت اپلیکیشن، باید یک Access Token دریافت کنید که به شما اجازه می‌دهد داده‌های کامنت‌ها را دریافت کنید.

نمونه درخواست برای دریافت توکن:

curl -X GET "https://graph.facebook.com/v18.0/me/accounts?access_token={your-access-token}"

خروجی این درخواست شامل یک توکن است که برای دسترسی به داده‌های اینستاگرام استفاده می‌شود.

۳. دریافت کامنت‌های یک پست

برای دریافت کامنت‌های یک پست خاص، ابتدا باید Post ID آن را داشته باشید. سپس می‌توان از Instagram Graph API برای دریافت لیست کامنت‌ها استفاده کرد.

نمونه درخواست برای دریافت کامنت‌ها:

curl -X GET "https://graph.facebook.com/v18.0/{media_id}/comments?access_token={your-access-token}"

پاسخ این درخواست شامل لیستی از کامنت‌ها خواهد بود:

{
  "data": [
    {
      "id": "17890655674098244",
      "text": "محصولتون عالی بود!",
      "username": "user1"
    },
    {
      "id": "17890777894012345",
      "text": "چطور میتونم سفارش بدم؟",
      "username": "user2"
    }
  ]
}

۴. تحلیل کامنت‌ها

پس از دریافت کامنت‌ها، می‌توان آن‌ها را تحلیل کرد. برخی از روش‌های تحلیل شامل:

  • تحلیل احساسات: مشخص کردن اینکه کامنت‌ها مثبت، منفی یا خنثی هستند.
  • تحلیل کلمات پرتکرار: بررسی روندها و کلمات کلیدی مهم.
  • تشخیص سوالات کاربران: استخراج کامنت‌هایی که حاوی سوال هستند.

نمونه کد برای تحلیل احساسات کامنت‌ها با Python و کتابخانه TextBlob:

from textblob import TextBlob

comments = ["محصولتون عالی بود!", "چطور میتونم سفارش بدم؟", "اصلا راضی نبودم!"]

for comment in comments:
    analysis = TextBlob(comment)
    sentiment = "مثبت" if analysis.sentiment.polarity > 0 else "منفی" if analysis.sentiment.polarity < 0 else "خنثی"
    print(f"کامنت: {comment} | احساس: {sentiment}")

۵. پاسخ خودکار به کامنت‌ها (اختیاری)

اگر بخواهید به کامنت‌ها پاسخ دهید، می‌توانید از API اینستاگرام برای ارسال پاسخ استفاده کنید.

نمونه درخواست برای پاسخ به یک کامنت:

curl -X POST "https://graph.facebook.com/v18.0/{comment_id}/replies"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
  "message": "ممنون از نظرتون! برای سفارش لطفا به دایرکت پیام دهید.",
  "access_token": "{your-access-token}"
}'

این روش به شما کمک می‌کند تا به‌طور خودکار با کاربران تعامل داشته باشید.

 

 

همچنین بخوانید: استفاده از API اینستاگرام برای مانیتورینگ رقبا

 

 

نتیجه‌گیری

دریافت و تحلیل کامنت‌های اینستاگرام با API به کسب‌وکارها کمک می‌کند که نظرات کاربران را درک کنند، بازخوردهای ارزشمند را شناسایی کنند و استراتژی محتوایی خود را بهبود دهند. همچنین با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل احساسات می‌توان کامنت‌ها را بهتر دسته‌بندی کرد و به آن‌ها پاسخ مناسب داد.

 

سوالات متداول

آیا برای دریافت کامنت‌ها نیاز به حساب تجاری دارم؟

بله، فقط حساب‌های تجاری اینستاگرام که به یک صفحه فیسبوک متصل هستند می‌توانند از این API استفاده کنند.

آیا امکان دریافت کامنت‌های دیگران روی پست‌هایشان وجود دارد؟

خیر، این API فقط به شما اجازه می‌دهد که کامنت‌های پست‌های خودتان را ببینید.

آیا استفاده از API اینستاگرام رایگان است؟

بله، اما برای استفاده از API باید یک App تایید شده در Facebook Developer داشته باشید.

چطور می‌توانم نظرات منفی را فیلتر کنم؟

می‌توانید از تحلیل احساسات با Python