{"Example Response":"No response example available for now."}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10352/twitter+media+performance+extractor+api/19906/tweet+fetcher&tweet_id=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
{"Example Response":"No response example available for now."}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10352/twitter+media+performance+extractor+api/19910/tweet+analytics&tweet_id=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए ट्विटर मीडिया प्रदर्शन एक्सट्रैक्टर API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
एपीआई को प्रत्येक पोस्ट का विस्तृत और संगठित दृश्य प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक अनिवार्य उपकरण बन जाता है जो अपनी सोशल मीडिया उपस्थिति को समझना और अनुकूलित करना चाहते हैं
एक ट्वीट आईडी या संबंधित डेटा प्राप्त करने पर एपीआई पूर्ण सेट के मेट्रिक्स और विशेषताओं को लौटाता है इनमें ट्वीट टेक्स्ट निर्माण तिथि भाषा सामग्री संवेदनशीलता और प्रदर्शन सीमा शामिल हैं यह उपयोगकर्ता की जानकारी जैसे नाम उपयोगकर्ता नाम सत्यापन प्रोफाइल चित्र और अतिरिक्त सुविधाएं भी प्रदान करता है जो संदेश की उत्पत्ति के संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती हैं
संबंधित पहलुओं में से एक है जुड़ाव के मेट्रिक्स जैसे लाइक्स रीट्वीट्स उत्तर उद्धरण और दृश्य जो एक पोस्ट के प्रभाव को मापने के लिए आवश्यक संकेतक हैं एपीआई संबंधित बातचीत की जानकारी संख्या टिप्पणियों और यह भी बताता है कि क्या ट्वीट एक थ्रेड का हिस्सा है जिससे उपयोगकर्ता की इंटरएक्शन के गहरे विश्लेषण की अनुमति मिलती है
एपीआई एम्बेडेड मीडिया जानकारी जैसे तस्वीरों और वीडियो को भी प्रबंधित करता है विभिन्न प्रारूपों समाधान और मेटाडेटा में यूआरएल प्रदान करता है जो दृश्य सामग्री विश्लेषण के लिए संभावनाओं का विस्तार करता है सभी को हैशटैग उल्लेख और लिंक पर संरचित डेटा द्वारा पूरा किया गया है जो संदेश के फैलाव और नेटवर्क के भीतर इसकी पहुंच को समझने में महत्वपूर्ण हैं
GET ट्वीट फेचर व्यक्तिगत ट्वीट्स के बारे में विस्तृत जानकारी लौटाता है जिसमें टेक्स्ट उपयोगकर्ता विवरण जुड़ाव मेट्रिक्स मीडिया और संवादात्मक संदर्भ शामिल हैं GET ट्वीट एनालिटिक्स एक ट्वीट का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है जिसमें समान डेटा के साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और मीडिया प्रदर्शन की अतिरिक्त अंतर्दृष्टि शामिल है
मुख्य क्षेत्र में ट्वीट टेक्स्ट, निर्माण तिथि, भाषा, सगाई मेट्रिक्स (लाइक, रीट्वीट, उत्तर), उपयोगकर्ता जानकारी (नाम, उपयोगकर्ता नाम, सत्यापन स्थिति), मीडिया यूआरएल, और बातचीत के विवरण शामिल हैं ये क्षेत्र दर्शकों की सगाई और सामग्री की पहुंच का विश्लेषण करने में मदद करते हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें उपयोगकर्ता जानकारी, संलग्नता मैट्रिक्स और मीडिया विवरण के लिए नेस्टेड ऑब्जेक्ट हैं इस संगठन से अनुप्रयोगों में आगे के विश्लेषण या रिपोर्टिंग के लिए आसानी से पार्सिंग और एकीकृत करने की अनुमति मिलती है
उपयोगकर्ता अपने डेटा अनुरोधों को अनुकूलित करने के लिए ट्वीट आईडी, उपयोगकर्ता आईडी या तारीख रेंज जैसे पैरामीटर निर्दिष्ट कर सकते हैं ये पैरामीटर विशेष ट्वीट्स या उपयोगकर्ता इंटरैक्शनों के परिणामों को संकीर्ण करने में मदद करते हैं जिससे प्राप्त डेटा की प्रासंगिकता बढ़ जाती है
आम उपयोग के मामले में सोशल मीडिया निगरानी मार्केटिंग अभियानों का प्रदर्शन विश्लेषण दर्शकों की सहभागिता ट्रैकिंग और सामग्री अनुकूलन शामिल हैं मार्केटर्स और विश्लेषक इस डेटा का उपयोग रणनीतियों को परिष्कृत करने और सोशल मीडिया उपस्थिति को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं
डेटा की सटीकता ट्विटर के एपीआई के साथ सीधे एकीकरण के माध्यम से बनाए रखी जाती है जिससे नवीनतम मैट्रिक्स और उपयोगकर्ता जानकारी तक वास्तविक समय में पहुँच सुनिश्चित होती है नियमित अपडेट और प्रमाणीकरण जांच डेटा की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने में मदद करती है
उपयोगकर्ता पोस्ट के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए सहभागिता मेट्रिक्स का विश्लेषण कर सकते हैं दर्शक इंटरैक्शन में प्रवृत्तियों की पहचान कर सकते हैं और भविष्य की सामग्री रणनीतियों को अनुकूलित कर सकते हैं संरचित डेटा विश्लेषण उपकरणों में गहरे अंतर्दृष्टि के लिए आसान एकीकरण की अनुमति देता है
उपयोगकर्ता सगाई के मीट्रिक में निरंतर पैटर्न की अपेक्षा कर सकते हैं जैसे ट्वीट के पोस्ट होने के बाद लाइक्स या रीट्वीट में उछाल इसके अलावा बातचीत पर डेटा विशिष्ट विषयों या हैशटैग के चारों ओर समूहित होने को दर्शा सकता है जो दर्शकों की रुचियों और सगाई के स्तरों को इंगित करता है