[followed-by]
Abfrage-URL: https://api.instagram.com/v1/users/self/followed-by?access_token=[Token]
Hier werden die eigenen Fans mit bis zu 20 Ergebnissen (je Durchlauf) zu den folgenden Inhalten ausgegeben: Username, ID, Real-Name (falls hinterlegt), Profilbild-URL). Aus dem Username lässt sich die Profil-URL so generieren, dass besagte Zeichenkette an „https://www.instagram.com/“ hinzugefügt wird.

[follows]
Abfrage-URL: https://api.instagram.com/v1/users/self/follows?access_token=[Token]
Hier werden die Accounts ausgegeben, welche man selbst folgt. Die Inhalte des Ergebnisses sind deckungsgleich mit „followed-by“.

Bei beiden Abfragevarianten ist auf die Variable (siehe Ergebnisfeed) „next_url“ zu achten. Diese lässt sich über eine geeignete Laufschleife // Zählschleife ansprechen und über diesen Weg sind die kompletten Listen auswertbar. Da hier von einer maximalen Ergebniszahl in Höhe von „20“ ausgegangen wird, wird die Metrik „Fans“ oder „Abos“ durch 20 geteilt und schon hat man die maximale Durchlaufzahl besagter Abfrageschleifen.

[Abgleich „follows“ zu „followed-by“]
Diese Funktion beschreibt die Lösung der Frage: „Wen folge ich, der / die mir zurück folgt?“ oder „Welcher Account folgt mir, den ich auch tatsächlich zurück folge?“
Eine Variante dieser Probe lässt sich über die
Abfrage-URL: https://api.instagram.com/v1/users/{user-id}/relationship?access_token=[Token]
lösen.
Eine andere Variante der simple Listenabgleich der vorhandenen und ausgewerteten Datensätze.

Die Tiefenanalyse der gewonnenen Userdatensätze lässt sich dann mit Hilfe des Abgleichs zu den Likes und Comments auf den Medien-Feed lösen. Hierüber stellt man dann fest, welcher Account besonders „aktiv“ ist, besonders häufig „liked“ und / oder besonders viele Kommentare absetzt.

Die Post-basierten API-Endpoints, bezogen auf das Usermanagement, (Veränderung der Beziehung, follow, unfollow usw.) werde ich zu einem späteren Zeitpunkt hier erklären.

Die angepeilten Funktionen sind:

[Der Account]
Erfassen sämtlicher Posts
Erfassen der Likes und Kommentare je Post
Erfassen der aktiven Accounts (siehe Likes und Kommentare) je Post

[Die Fans]
Erfassen der Herkunft, falls auslesbar.
Filter: aktive Fans, Abgleich mit den erfassten Likes und Kommentare

[Accountgewichtung]
Zusammenzählen der Fans, Likes und Kommentare (Datum)

[Optional, Zusatzfeatures]
Download, Archivierung der Fotos aus dem Account
Vergleich von Accounts anhand der erfassten Daten
Abgleich: Fans und gefolgten Accounts zwecks Analyse und Optimierung

[Export, Reportfunktionen]
Formate: Excel, CSV, HMTL in tabellarischer Form

Durch die Vorarbeit und Analyse der Instagram-API schätze ich den Herstellungsaufwand der geplanten Anwendung als gering ein und ich gebe eine funktionsfähige BETA-Version im Laufe der kommenden Woche für die Kund_innen und Betatester_innen frei.

Die unterstützten Betriebssysteme sind Android und Windows.

Man findet hier im Prinzip dasselbe Ergebnis wie bei dem Endpoint „Media=>Recent“ vor, dieses ist lediglich um die Angaben der einzelnen Accounts erweitert.

Die Einträge zu den Accounts lassen sich wie folgt auslesen:
[data][xyz][user][username] => Nickname, Accountname
[data][xyz][user][full_name] => falls hinterlegt, „Realname“

Das Ergebnis aus der o.g. Abfrage beinhaltet weitere Angaben zu der konkreten Location. Diese lassen sich wie folgt auslesen:
[data][xyz][location][latitude]
[data][xyz][location][longitude]
[data][xyz][location][name] => Name der Location
[data][xyz][location][id] => interne ID der Location

Die ausgelesene ID lässt sich nun für die Beobachtung und Bewertung einzelner (Unter)locations (Beispiel: Hauptlocation => Paris, Unterlocation => Eifelturm) weiter verwerten. Die API-Abfrageurl lautet hierfür: https://api.instagram.com/v1/locations/[id]/media/recent?access_token=[deintoken] und die Verwertung entsprechender Ergebnisse hatte ich im Artikel „Analyse auf Ebene der Posts“ beschrieben. Bei sauberer Durchführung von Langzeitanalysen lässt sich unter Einbeziehung der Variablen „Likes„, „Comments„, „Fananzahl der Accounts“ die „Beliebtheit“ oder auch wirtschaftliche Werthaltigkeit von – z.B. – touristisch interessanten Sehenswürdigkeiten, Denkmälern, Strände oder auch Städte begutachten und dauerhaft beobachten.

Die „manuelle“ Begutachtung der Location lässt sich über das folgende Schema realisieren: https://www.instagram.com/explore/locations/[id]/.

Beispiele sind:
„Tour Eiffel“
„Höfe am Brühl (Leipzig)“
„Thomaskirche (Leipzig)“
„MSC Mattstedt (bei Apolda)“
„Mc Donalds Apolda“
„Weimar“
„Rom – Iceclub“

Interessant ist hier natürlich auch die Verbindung zur Hashtaganalyse, da man hier Hinweise oder interpretationsfähige Grundlagen für das aktuell besprochene „User Intent“ finden kann.

Eine Erweiterung der Analysedatenbanken ist geplant und wir werden die konkreten Freigabemodalitäten noch intern diskutieren.

Die Beendigung der Partnerschaft von Groupon / Zanox machte neulich die Anbindung des Groupon-Partnerprogramms notwendig. Das Script behandelt hier nur (!) die Ausgabe der CSV-basierenden Reports, man kann natürlich die Formate „JSON“ und „XML“ verwenden, wenn die „report_url“ in der Form „campaignActivity.[format]“ angepasst wird. Die Variable „deineid“ verlangt einen speziellen API-Reporting-Code, den man sich über die Profilansicht besorgen kann. Weitere Informationen zur API und den auslesbaren Daten findet man im „Help-Center„.

https://api.pinterest.com/v3/domains/[domain.com]/pins/recent/?access_token=[deintoken]

Auslesen von Pins nach einer thematischen Suche

https://api.pinterest.com/v3/search/pins/?join=[suchraum]&page_size=50&query=[suchwort]&access_token=[deintoken]

Auslesen von Userdaten

https://api.pinterest.com/v3/users/[username]/?access_token=[deintoken]

Suchen von Pins aus einem bekannten Domainraum

https://api.pinterest.com/v3/domains/[domain.com]/search/pins/?query=[suchwort]&access_token=[deintoken]

https://graph.facebook.com/search?q=[Suchphrase]&type=page&limit=[Ausgabelimit]&access_token=[DeinToken]

Diese Abfrage verlangt natürlich einen vorher generierten Token. Sie ist mit einer entsprechenden Suchphrase und der Ausgabelimitierung (max. Ergebnisse, etc., max. 100) zu „füttern“ und zeigt im Endeffekt alle Pages nach dem einzugebenden Suchbegriff. Die Datenausgabe erfolgt hier im JSON-Format und hier sind die folgenden Variablen interessant:

1. category (Zeigt die Kategorie der gefundenen „Page“.)
2. name (Zeigt den Namen der gefundenen „Page“.)
3. id (Zeigt die FB-ID der gefundenen „Page“.)

Die Kategorien erlauben eine feinere Auswertung der Pages, also: Geschäfte, private Seiten, Fanpages etc. und hieraus lassen sich im Nachgang weitergehende Analyseprozeduren anstellen.

[Datenrecherche via FB-Posts]

https://graph.facebook.com/search?q=[Suchphrase]&type=post&limit=[Ausgabelimit]&access_token=[DeinToken]

Diese Abfrage verlangt die Eingabe des Tokens, der Suchphase und des Limits. Das Ausgabelimit ist hier auf maximal 100 Ergebnisse begrenzt, lässt sich allerdings über die Einbeziehung der „nextpagetokens“ erweitern. Man kann diese Posts-Abfrage auf die Ausgabe von Hashtags über die Umwandlung von „#“ in „%23“ realisieren. Das Ausgabeformat ist „JSON“ und es lassen sich hier neben Autor und den „üblichen“ relevanten Variablen auch Likes und Shares auslesen. Die interessanten Variablen sind hier „name“ und „description“, wobei man letztere über eine der bekannten Textanalyseverfahren auswerten kann.

[Abfrage der Daten]

http://api.tumblr.com/v2/tagged?tag=[deinschlagwort]&api_key=[deinapi-key]

Die Datenausgabe erfolgt hier in „JSON“-Format und die Tags lassen sich relativ einfach anhand des Signalzeichens „#“ erkennen.

Eine genaue Auflistung der API-Funktionen kann man unter https://www.tumblr.com/docs/en/api/v2 studieren. Die dort beschriebenen Funktionen zur Beobachtung von Blogs etc. werden in eine der nächsten Socialtrackerversionen übernommen.

https://graph.facebook.com/search?q=[deinkeyword]&limit=[ausgabelimit]&access_token=[deintoken]

Die Datenausgabe ist das JSON-Format.

Für den Funktionsfähigkeit sind die

$consumerkey = „“;
$consumersecret = „“;
$accesstoken = „“;
$accesstokensecret = „“;

jeweils auf den eigenen Account anzupassen: die Datensätze findet man im Entwickler-Backend von Twitter, wo man eine eigene Applikation zu hinterlegen hat. Bitte auch die Bibliothek „OAuth for Twitter’s REST API“ downloaden und in den entsprechenden Ordner hinterlegen.

[Optionen]

für die Variable „ausg“

•  Textausgabe plus Autor plus Erstelldatum => 1
•  Textausgabe plus Erstelldatum => 2
•  Textausgabe => 3
•  Ausgabe: Quellcode => 4

für die Variable „smodus“

• Suche nach Hashtags => 0, Weglassen bei „global“

Die Variable „limit“ ist der Begrenzer für die auszugebenden Ergebnisse.

[Beispielaufrufe]

• http://www.deinedomain.de/_twitter/search1?abfrage=keyword&limit=20&ausg=1&smodus=0
• http://www.deinedomain.de/_twitter/search1?abfrage=keyword&limit=20&ausg=2&smodus=0

Eine genauere Beschreibung der Suchfunktionen findet man in der Twitter-Doku.

Diese Lösung lässt sich nun für die Anwendung „Tweetzähler“ // „Retweetzähler“ dahingehend anpassen, dass man nun (a) die zu analysierende Domain an die Variable „abfrage“ übergibt oder (b) via Schleifenkonstruktion komplexe Sitemaps prüfen lässt.

Download piwikanalyze (Zip)

Todo:

1. Verlinkung zur Socialmediaanalyse
2. Ausgabe Rankingvalue, SI, OVI-Index
3. Ausgabe: Ausstiegsseiten und Abbildung des kompletten Besucherweges

Man benötigt hier die folgenden Units.

ffapi, httpsend, synacode, TypInfo.

Unter webdelphi.ru befindet sich eine russischsprachige Anleitung und Problemlösung der API-Anbindung sowie die Unit „ffapi“.

Ich ergänze die „piXologisch EasyPromo“ um ein entsprechendes Feature und gebe zeitnah ein Update heraus.

Download Bitly-Analyse

befindet sich eine kleinere Applikation welche mit Hilfe der Bit.ly-API entsprechende Statistiken analysiert. Es werden hier ausgegeben:

1. Original-URL
2. verkürzte URL
3. Klick auf verkürzte URL
4. Verweiswebseite auf verkürzte URL

Der Report kann als *.csv ausgegeben werden. Die aktuelle Fassung ist eine Beta-Version, für Fehler im Programm übernehme ich keine Garantie freue mich jedoch auf Anregungen.

Die Bedienung der Applikation:

1. Eingabe der Bit.ly-Daten (Username und API-Key)
2. Einlesen der zu analysierenden Url-Liste (Reiter => Linkliste)
3. Auswahl der „Crawlingfrequenz“
4. Druck=>Start-Button

Dieses Video zeigt, wie über piXologisch EasyPublish bei Twitter publiziert werden kann. Im Vorfeld sind selbstverständlich Twitter-Accounts und die Daten von Bitly zu besorgen. Die Twitterfunktionalitäten betrachten die Bitly Api als „optional“.