{"Example Response":"No response example available for now."}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10351/capture+tweet+metrics+api/19905/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/10351/capture+tweet+metrics+api/19909/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 ट्वीट मेट्रिक्स कैप्चर करें 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 के विस्तृत और संरचित दृश्य प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक आवश्यक 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 मेट्रिक्स और विशेषताओं का एक सेट लौटाता है इनमें ट्वीट टेक्स्ट, निर्माण तिथि, भाषा, सामग्री संवेदनशीलता और डिस्प्ले रेंज शामिल हैं यह उपयोगकर्ता की जानकारी प्रदान करता है जैसे नाम, उपयोगकर्ता नाम, प्रमाणीकरण, प्रोफ़ाइल चित्र और अतिरिक्त विशेषताएँ जो संदेश की उत्पत्ति को बेहतर ढंग से संदर्भित करने में मदद करती हैं
संबंधित पहलुओं में एक सबसे प्रासंगिक पहलू है व्यस्तता मेट्रिक्स जैसे कि लाइक्स, रीट्वीट्स, जवाब, उद्धरण और दृश्य की संख्या जो किसी पोस्ट के प्रभाव को मापने के लिए आवश्यक संकेतक हैं एपीआई संबंधित बातचीत के विवरण भी प्रदान करता है टिप्पणियों की संख्या और क्या ट्वीट एक थ्रेड का हिस्सा है जिससे उपयोगकर्ता इंटरएक्शन का और भी गहन विश्लेषण संभव होता है
एपीआई एम्बेडेड मीडिया जानकारी को भी प्रबंधित करता है जैसे तस्वीरें और वीडियो विभिन्न प्रारूपों, रिज़ॉल्यूशंस और मेटाडेटा में यूआरएल प्रदान करता है जो दृश्य सामग्री के विश्लेषण के लिए संभावनाओं का विस्तार करता है इसके साथ हैशटैग, उल्लेख और लिंक पर संरचित डेटा से जोड़ा जाता है जो संदेश के फैलाव और इसके नेटवर्क के भीतर पहुंच को समझने के लिए कुंजी है
GET ट्वीट फ़ेचर ट्वीट पाठ उपयोगकर्ता जानकारी अभिग्रहण मेट्रिक्स मीडिया विवरण और संवादात्मक संदर्भ लौटाता है GET ट्वीट एनालिटिक्स एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है जिसमें सभी समान डेटा के साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और सामग्री प्रदर्शन के बारे में अतिरिक्त अंतर्दृष्टि शामिल हैं
मुख्य क्षेत्रों में ट्वीट पाठ, निर्माण तिथि, उपयोगकर्ता नाम और उपयोगकर्ता नाम, सगाई मैट्रिक्स (लाइक, रीट्वीट, प्रतिक्रियाएं), मीडिया यूआरएल और बातचीत विवरण शामिल हैं ये क्षेत्र ट्वीट प्रदर्शन और उपयोगकर्ता सहभागिता का विश्लेषण करने में मदद करते हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें उपयोगकर्ता जानकारी, संलग्नता मेट्रिक्स और मीडिया विवरण के लिए नेस्टेड ऑब्जेक्ट हैं यह संगठन आसानी से पार्सिंग और आगे विश्लेषण के लिए अनुप्रयोगों में एकीकरण की अनुमति देता है
उपयोगकर्ता GET ट्वीट_FETCHER के लिए ट्वीट आईडी जैसे पैरामीटर और GET ट्वीट एनालिटिक्स के लिए दिनांक सीमा या जुड़ाव मीट्रिक जैसे अतिरिक्त फ़िल्टर निर्दिष्ट कर सकते हैं ये पैरामीटर लौटाए गए डेटा को विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करने में मदद करते हैं
विशिष्ट उपयोग के मामले में सोशल मीडिया निगरानी सामग्री रणनीति अनुकूलन और ट्वीट्स के प्रदर्शन विश्लेषण शामिल हैं विपणक और विश्लेषक मेट्रिक्स का उपयोग करके इंगेजमेंट बढ़ाने और संदेश रणनीतियों को परिष्कृत कर सकते हैं
डेटा की सटीकता ट्विटर के एपीआई के साथ सीधे एकीकरण के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो ट्वीट मेट्रिक्स तक वास्तविक समय की पहुंच सुनिश्चित करती है नियमित अपडेट और मान्यता जांच डेटा की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने में मदद करती है
उपयोगकर्ता व्यस्तता मेट्रिक्स का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि उच्च प्रदर्शन करने वाले कंटेंट की पहचान कर सकें उपयोगकर्ता इंटरैक्शन्स को ट्रैक कर सकते हैं भावना विश्लेषण के लिए और मीडिया की प्रभावशीलता का आकलन कर सकते हैं ये डेटा भविष्य की कंटेंट रणनीतियों और दर्शक लक्ष्यमीकरण को सूचित कर सकता है
उपयोगकर्ता लगातार डेटा पैटर्न की उम्मीद कर सकते हैं जैसे कि संलग्नता मीट्रिक ट्वीट पहुंच और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के साथ सहसंबंधित होते हैं इन पैटर्नों का विश्लेषण करने से प्रवृत्तियों की पहचान करने और भविष्य के ट्वीट प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद मिलती है