/mentions devuelve publicaciones que mencionan una cuenta concreta. Úsalo para supervisar marcas, dirigir consultas de soporte, medir campañas y seguir a la competencia. Ofrece el conjunto de filtros más amplio de los endpoints de búsqueda de Sorsa: los mínimos de interacción y las fechas son parámetros directos del cuerpo de la solicitud. Devuelve hasta 20 publicaciones por página.
Nota: consulta código de producción, seguimiento multicanal y análisis competitivo en la guía de seguimiento de menciones mediante API.
Inicio rápido
Consejo: prueba /mentions sin código en API Playground. Cada cuenta incluye 100 solicitudes gratuitas, sin tarjeta.
Referencia del endpoint
Cada llamada consume una solicitud de tu cuota, tanto si devuelve una mención como veinte.
Respuesta
user (recortado en el ejemplo). Las fechas utilizan ISO 8601. Si aparece next_cursor, hay más páginas; si es null o no aparece, has llegado al final. Consulta Paginación y Formato de respuesta.
/mentions frente a /search-tweets
Estos endpoints cubren necesidades diferentes:- Utiliza
/mentionspara publicaciones que etiquetan una cuenta (@brand): menciones, respuestas y referencias. Admitemin_likes,min_retweets,min_replies,since_dateyuntil_datecomo parámetros directos. - Utiliza
/search-tweetspara palabras clave sin etiqueta de cuenta."Nike" -from:Nike lang:enencuentra publicaciones que nombran la marca en el texto. También permite lógica booleana, filtros multimedia y otros operadores.
Patrones habituales
Filtrar por interacción
Recupera menciones que ya han alcanzado una audiencia. Es útil para paneles de reputación y relaciones públicas.Recuperar todas las menciones para soporte
Omite los filtros de interacción y ordena cronológicamente para incluir menciones sin interacciones.Analizar una campaña por fechas
Limita el intervalo consince_date y until_date y recorre next_cursor hasta agotarlo.
Consultar nuevas menciones periódicamente
Conserva el ID más reciente entre iteraciones para mostrar solo menciones nuevas. Compara los IDs numéricamente, ya que se devuelven como cadenas.last_seen_id en disco o Redis para sobrevivir a reinicios y añade try/except con esperas entre reintentos. Consulta el patrón completo en Supervisión en tiempo real.
Errores habituales
- Un
min_likesdemasiado alto para soporte. Un informe de fallo con 2 Me gusta puede importar más que un meme con 500. Para soporte, usa 0 y clasifica por palabras clave. - Leer solo una página de cuentas con muchas menciones. Cada solicitud devuelve hasta 20. Recorre
next_cursory presupuesta una solicitud por página. - Considerar
/mentionsuna cobertura completa. Solo recoge referencias con @. Combínalo con/search-tweetspara referencias sin etiqueta. - Consultar demasiado a menudo cuentas poco activas. Ajusta el intervalo al volumen: cada 15 segundos para marcas con mucha actividad y cada minuto o dos para cuentas pequeñas. Todos los planes tienen un límite de 20 solicitudes por segundo; consulta Límites de solicitudes.
- No guardar el estado entre reinicios. Sin un punto de control persistente, el proceso puede volver a alertar sobre menciones antiguas u omitir el intervalo pendiente.
Próximos pasos
- Búsqueda de publicaciones: referencias de marca sin etiqueta.
- Operadores de búsqueda: consultas multimedia, geográficas y booleanas.
- Supervisión en tiempo real: consultas periódicas, deduplicación y reintentos.
- Datos históricos: publicaciones antiguas por fechas.
- Referencia del endpoint: especificación completa.