Engajamento com publicações

Comentários, citações e repostagens mostram como as pessoas interagem com uma publicação do X. Os contadores resumem o volume; os endpoints da Sorsa revelam quem participou e o que escreveu. Este guia vai das métricas gerais às respostas, citações e perfis individuais.

Veja análises adicionais e fluxos completos no guia de engajamento do blog.

Comece pelas métricas

/tweet-info retorna o objeto completo e todos os contadores de engajamento.

curl -X POST https://api.sorsa.io/v3/tweet-info \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tweet_link": "https://x.com/elonmusk/status/1234567890"}'

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"

def get_tweet(tweet_link):
    resp = requests.post(
        "https://api.sorsa.io/v3/tweet-info",
        headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
        json={"tweet_link": tweet_link},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()


tweet = get_tweet("https://x.com/elonmusk/status/1234567890")

print(f"Text: {tweet['full_text'][:100]}...")
print(f"Likes:    {tweet.get('likes_count', 0):,}")
print(f"Retweets: {tweet.get('retweet_count', 0):,}")
print(f"Quotes:   {tweet.get('quote_count', 0):,}")
print(f"Replies:  {tweet.get('reply_count', 0):,}")
print(f"Views:    {tweet.get('view_count', 0):,}")
print(f"Bookmarks:{tweet.get('bookmark_count', 0):,}")

tweet_link aceita uma URL completa ou apenas o ID numérico. Para até 100 publicações, use /tweet-info-bulk. Veja otimização.

Cada conta nova tem 100 requisições gratuitas, sem cartão ou validade. Teste os endpoints no API Playground.

Comentários e respostas

Endpoint: POST /v3/comments Retorna até 20 respostas por página. Cada resposta é um objeto Tweet completo, com métricas e perfil do autor.

Exemplo

def get_comments(tweet_link):
    resp = requests.post(
        "https://api.sorsa.io/v3/comments",
        headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
        json={"tweet_link": tweet_link},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

data = get_comments("https://x.com/elonmusk/status/1234567890")
for comment in data.get("tweets", []):
    print(f"@{comment['user']['username']}: {comment['full_text'][:80]}")

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`tweet_link`	string	Sim	URL completa ou ID da publicação.
`order_by`	string	Não	`"Relevance"` (padrão), `"Recency"` ou `"Likes"`.
`next_cursor`	string	Não	Cursor para a próxima página.

Use "Likes" para ordenar pelo engajamento no servidor. Se precisar apenas das principais respostas, a primeira página já traz as mais curtidas, evitando coletar tudo para ordenar localmente.

Percorrer todos os comentários

import time

def get_all_comments(tweet_link, max_pages=20):
    """Fetch all comments under a tweet with pagination."""
    all_comments = []
    next_cursor = None

    for page in range(max_pages):
        body = {"tweet_link": tweet_link}
        if next_cursor:
            body["next_cursor"] = next_cursor

        resp = requests.post(
            "https://api.sorsa.io/v3/comments",
            headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
            json=body,
        )
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()

        comments = data.get("tweets", [])
        all_comments.extend(comments)

        next_cursor = data.get("next_cursor")
        if not next_cursor:
            break
        time.sleep(0.1)

    return all_comments


comments = get_all_comments("https://x.com/elonmusk/status/1234567890")
print(f"Collected {len(comments)} comments")

Você pode ordenar por likes_count, filtrar textos com ? para encontrar perguntas ou enviar full_text a um classificador de sentimento.

# Find the most-liked comments
top_comments = sorted(comments, key=lambda c: c.get("likes_count", 0), reverse=True)

for c in top_comments[:5]:
    print(f"@{c['user']['username']} ({c['likes_count']} likes): {c['full_text'][:80]}")

Citações

Endpoint: POST /v3/quotes Retorna publicações que citaram a original, incluindo o comentário adicionado, métricas e autor.

Exemplo

def get_quotes(tweet_link):
    resp = requests.post(
        "https://api.sorsa.io/v3/quotes",
        headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
        json={"tweet_link": tweet_link},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

data = get_quotes("https://x.com/elonmusk/status/1234567890")
for quote in data.get("tweets", []):
    print(f"@{quote['user']['username']} quoted: {quote['full_text'][:80]}")

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`tweet_link`	string	Sim	URL ou ID da publicação original.
`next_cursor`	string	Não	Cursor de paginação.

Percorrer todas as citações

def get_all_quotes(tweet_link, max_pages=20):
    """Fetch all quote tweets of a specific tweet."""
    all_quotes = []
    next_cursor = None

    for page in range(max_pages):
        body = {"tweet_link": tweet_link}
        if next_cursor:
            body["next_cursor"] = next_cursor

        resp = requests.post(
            "https://api.sorsa.io/v3/quotes",
            headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
            json=body,
        )
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()

        quotes = data.get("tweets", [])
        all_quotes.extend(quotes)

        next_cursor = data.get("next_cursor")
        if not next_cursor:
            break
        time.sleep(0.1)

    return all_quotes

Use o perfil e o texto de cada citação para ordenar autores por tamanho da audiência:

quotes = get_all_quotes("https://x.com/brand/status/1234567890")

# Find quotes that reached the largest audiences
quotes.sort(key=lambda q: q["user"].get("followers_count", 0), reverse=True)

for q in quotes[:5]:
    u = q["user"]
    print(f"@{u['username']} ({u['followers_count']:,} followers)")
    print(f"  \"{q['full_text'][:80]}...\"\n")

Usuários que repostaram

Endpoint: POST /v3/retweeters Retorna usuários, com os mais recentes primeiro. Diferentemente de comentários e citações, a estrutura é UsersResponse, não TweetsResponse.

Exemplo

def get_retweeters(tweet_link):
    resp = requests.post(
        "https://api.sorsa.io/v3/retweeters",
        headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
        json={"tweet_link": tweet_link},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

data = get_retweeters("https://x.com/elonmusk/status/1234567890")
for user in data.get("users", []):
    print(f"@{user['username']} ({user['followers_count']} followers) retweeted")

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`tweet_link`	string	Sim	URL ou ID da publicação.
`next_cursor`	string	Não	Cursor de paginação.

Diferenças nas respostas

Endpoint	Retorna	Chave	Conteúdo
`/comments`	Publicações	`tweets`	Texto e autor completos
`/quotes`	Publicações	`tweets`	Texto e autor completos
`/retweeters`	Usuários	`users`	Apenas perfis

Repostagens redistribuem o original sem texto próprio, por isso o endpoint retorna os perfis.

Percorrer todos os usuários

def get_all_retweeters(tweet_link, max_pages=20):
    """Fetch all users who retweeted a tweet."""
    all_users = []
    next_cursor = None

    for page in range(max_pages):
        body = {"tweet_link": tweet_link}
        if next_cursor:
            body["next_cursor"] = next_cursor

        resp = requests.post(
            "https://api.sorsa.io/v3/retweeters",
            headers={"ApiKey": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
            json=body,
        )
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()

        users = data.get("users", [])
        all_users.extend(users)

        next_cursor = data.get("next_cursor")
        if not next_cursor:
            break
        time.sleep(0.1)

    return all_users

A soma dos seguidores pode servir como indicador de audiência potencial. Não é alcance medido: as audiências se sobrepõem, e seguir uma conta não significa ter visto a publicação.

retweeters = get_all_retweeters("https://x.com/brand/status/1234567890")

total_reach = sum(u.get("followers_count", 0) for u in retweeters)
verified_count = sum(1 for u in retweeters if u.get("verified"))

print(f"Retweeters: {len(retweeters)}")
print(f"Combined follower reach: {total_reach:,}")
print(f"Verified retweeters: {verified_count}")

Análise completa de uma publicação

Combine os três endpoints. Como cada tipo é paginado, isso pode gerar muitas chamadas, uma por página. Reserve o fluxo para publicações que realmente exigem análise detalhada.

def full_engagement_report(tweet_link):
    """Generate a complete engagement report for a single tweet."""

    tweet = get_tweet(tweet_link)
    print(f"Tweet by @{tweet['user']['username']}:")
    print(f"  \"{tweet['full_text'][:100]}...\"")
    print(f"  Likes: {tweet.get('likes_count', 0):,} | "
          f"Views: {tweet.get('view_count', 0):,}")
    print()

    comments = get_all_comments(tweet_link, max_pages=10)
    print(f"Comments: {len(comments)}")
    if comments:
        top_comment = max(comments, key=lambda c: c.get("likes_count", 0))
        print(f"  Most liked: @{top_comment['user']['username']} "
              f"({top_comment['likes_count']} likes)")
        print(f"  \"{top_comment['full_text'][:80]}...\"")
    print()

    quotes = get_all_quotes(tweet_link, max_pages=10)
    print(f"Quotes: {len(quotes)}")
    if quotes:
        biggest_quoter = max(quotes, key=lambda q: q["user"].get("followers_count", 0))
        print(f"  Highest reach: @{biggest_quoter['user']['username']} "
              f"({biggest_quoter['user']['followers_count']:,} followers)")
        print(f"  \"{biggest_quoter['full_text'][:80]}...\"")
    print()

    retweeters = get_all_retweeters(tweet_link, max_pages=10)
    total_reach = sum(u.get("followers_count", 0) for u in retweeters)
    print(f"Retweeters: {len(retweeters)}")
    print(f"  Combined reach: {total_reach:,} followers")
    if retweeters:
        top_rt = max(retweeters, key=lambda u: u.get("followers_count", 0))
        print(f"  Biggest amplifier: @{top_rt['username']} "
              f"({top_rt['followers_count']:,} followers)")

    return {
        "tweet": tweet,
        "comments": comments,
        "quotes": quotes,
        "retweeters": retweeters,
    }


report = full_engagement_report("https://x.com/brand/status/1234567890")

Exemplo de saída

Tweet by @brand:
  "We're excited to announce our Series B funding round of $50M..."
  Likes: 2,847 | Views: 892,000

Comments: 156
  Most liked: @tech_journalist (89 likes)
  "Congrats! What's the plan for international expansion?..."

Quotes: 43
  Highest reach: @vc_partner (284,000 followers)
  "This team has been on our radar for two years. Well deserved...."

Retweeters: 312
  Combined reach: 4,218,000 followers
  Biggest amplifier: @industry_leader (892,000 followers)

Analisar várias publicações

Obtenha a lista com /user-tweets ou /search-tweets e analise cada item:

def compare_tweet_engagement(tweet_links):
    """Compare engagement breakdown across multiple tweets."""
    results = []

    for link in tweet_links:
        tweet = get_tweet(link)
        comments = get_all_comments(link, max_pages=3)
        quotes = get_all_quotes(link, max_pages=3)
        retweeters = get_all_retweeters(link, max_pages=3)

        rt_reach = sum(u.get("followers_count", 0) for u in retweeters)

        results.append({
            "text": tweet["full_text"][:60],
            "likes": tweet.get("likes_count", 0),
            "comments": len(comments),
            "quotes": len(quotes),
            "retweets": len(retweeters),
            "retweet_reach": rt_reach,
        })
        time.sleep(0.5)

    print(f"{'Tweet':<62} {'Likes':>6} {'Cmts':>5} {'Qts':>4} {'RTs':>4} {'RT Reach':>10}")
    print("-" * 100)
    for r in results:
        print(f"{r['text']:<62} {r['likes']:>6} {r['comments']:>5} "
              f"{r['quotes']:>4} {r['retweets']:>4} {r['retweet_reach']:>10,}")

    return results

Para métricas agregadas sem os participantes individuais, prefira /tweet-info-bulk, com até 100 publicações por chamada. Veja otimização.

Exportar para CSV

import csv

def export_comments_to_csv(comments, output_file="comments.csv"):
    fields = [
        "comment_id", "created_at", "full_text", "likes", "retweets",
        "author_username", "author_followers", "author_verified",
    ]
    with open(output_file, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields)
        writer.writeheader()
        for c in comments:
            u = c.get("user", {})
            writer.writerow({
                "comment_id": c["id"],
                "created_at": c["created_at"],
                "full_text": c["full_text"],
                "likes": c.get("likes_count", 0),
                "retweets": c.get("retweet_count", 0),
                "author_username": u.get("username", ""),
                "author_followers": u.get("followers_count", 0),
                "author_verified": u.get("verified", False),
            })
    print(f"Exported {len(comments)} comments to {output_file}")

O mesmo padrão funciona para citações. Para quem repostou, exporte campos de usuário em vez de campos de publicação.

Verificar a ação de um usuário específico

Em campanhas e sorteios, use os endpoints dedicados:

/check-comment: o usuário respondeu?
/check-quoted: citou?
/check-retweet: repostou?

/check-retweet pode exigir paginação; /check-quoted retorna um status, não um booleano. Veja verificação de campanhas.

Próximos passos

Busca: encontre publicações por tema.
Menções: analise as mais discutidas.
Concorrentes: compare padrões de engajamento.
Dados históricos: consulte publicações antigas.
Campanhas: verifique ações individuais.
Referência da API: especificações completas.

Primeiros passos

Conceitos básicos

Guias práticos

Suporte e recursos

Comece pelas métricas

Comentários e respostas

Exemplo

Parâmetros

Percorrer todos os comentários

Citações

Exemplo

Percorrer todas as citações

Usuários que repostaram

Exemplo

Diferenças nas respostas

Percorrer todos os usuários

Análise completa de uma publicação

Exemplo de saída

Analisar várias publicações

Exportar para CSV

Verificar a ação de um usuário específico

Próximos passos

​Comece pelas métricas

​Comentários e respostas

​Exemplo

​Parâmetros

​Percorrer todos os comentários

​Citações

​Exemplo

​Percorrer todas as citações

​Usuários que repostaram

​Exemplo

​Diferenças nas respostas

​Percorrer todos os usuários

​Análise completa de uma publicação

​Exemplo de saída

​Analisar várias publicações

​Exportar para CSV

​Verificar a ação de um usuário específico

​Próximos passos

Comece pelas métricas

Comentários e respostas

Exemplo

Parâmetros

Percorrer todos os comentários

Citações

Exemplo

Percorrer todas as citações

Usuários que repostaram

Exemplo

Diferenças nas respostas

Percorrer todos os usuários

Análise completa de uma publicação

Exemplo de saída

Analisar várias publicações

Exportar para CSV

Verificar a ação de um usuário específico

Próximos passos