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Extrator de Hashtags e Menções

Extraia hashtags (#Tópico) e menções de usuário (@NomeDoUsuário) de texto de redes sociais como Twitter, Instagram, etc.

Extrai hashtags (#Tópico) do texto

Extrai menções de usuário (@NomeDoUsuário) do texto

Remove hashtags e menções duplicadas dos resultados

Escolha como ordenar os hashtags e menções extraídos

Fatos principais

Categoria
Text Processing
Tipos de entrada
textarea, checkbox, select
Tipo de saída
json
Cobertura de amostras
4
API disponível
Yes

Visão geral

O Extrator de Hashtags e Menções é uma ferramenta eficiente para identificar e organizar automaticamente hashtags (#) e menções de usuários (@) presentes em textos de redes sociais, facilitando a análise de engajamento e a gestão de conteúdo.

Quando usar

  • •Ao analisar o alcance de campanhas de marketing em redes sociais.
  • •Para organizar listas de influenciadores ou usuários mencionados em comentários.
  • •Ao limpar grandes volumes de texto para extrair apenas os tópicos e perfis relevantes.

Como funciona

  • •Cole o texto da rede social na área de entrada.
  • •Selecione se deseja extrair hashtags, menções ou ambos.
  • •Escolha se deseja remover duplicatas e defina a ordem de exibição dos resultados.
  • •Clique em processar para obter a lista organizada de tags e usuários.

Casos de uso

Monitoramento de tendências e tópicos virais em campanhas de marketing.
Criação de listas de contatos para prospecção baseada em menções de marca.
Organização de dados para relatórios de desempenho de influenciadores.

Exemplos

1. Análise de Campanha de Marketing

Social Media Manager
Contexto
Um gerente de mídias sociais precisa coletar todas as hashtags usadas em uma campanha recente para medir o alcance.
Problema
O texto da campanha é longo e contém dezenas de hashtags misturadas, tornando a contagem manual inviável.
Como usar
Cole o texto da postagem, marque 'Extrair Hashtags' e selecione 'Por Frequência' para ver quais termos foram mais usados.
Resultado
Uma lista limpa e ordenada das hashtags mais populares da campanha, pronta para ser inserida em um relatório de métricas.

2. Mapeamento de Interações

Analista de Suporte
Contexto
O analista precisa identificar todos os usuários que mencionaram a marca em um thread de comentários para responder às dúvidas.
Problema
Identificar manualmente cada @usuário em centenas de comentários é propenso a erros e muito lento.
Como usar
Cole o conteúdo dos comentários, marque 'Extrair Menções' e 'Remover Duplicados' para obter uma lista única de usuários.
Resultado
Uma lista consolidada de todos os usuários mencionados, permitindo um atendimento ao cliente mais ágil e organizado.

Testar com amostras

video, text, hash
Exemplos de Extrator de Links Markdown
Documentos Markdown de amostra com vários tipos de links para testar a ferramenta de extração de links Markdown
title token extractor
text
Exemplos de Extrator de Números de Telefone
Coleção de texto misto contendo números de telefone de vários países para testes de extração
title token extractor
text
Amostras de Extrator de Log de Alterações
Vários formatos de log de alterações para testar ferramentas de análise e extração
title token extractor
text
Amostras de Texto com Emojis
Texto multilíngue contendo vários emojis Unicode para testar a extração de emojis
matched family video,text
video, text

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FAQ

Quais redes sociais são suportadas?

A ferramenta funciona com qualquer texto que utilize o formato padrão de hashtags (#) e menções (@), como Twitter, Instagram, LinkedIn e Threads.

Posso remover itens repetidos da lista?

Sim, basta marcar a opção 'Remover Duplicados' para garantir que cada hashtag ou menção apareça apenas uma vez no resultado.

Como os resultados são ordenados?

Você pode optar por manter a ordem original do texto, ordenar alfabeticamente (A-Z) ou por frequência de aparição.

A ferramenta extrai menções com caracteres especiais?

Sim, o extrator identifica corretamente nomes de usuário que seguem o padrão @ seguido de caracteres alfanuméricos comuns em redes sociais.

Existe limite de tamanho para o texto?

Não há um limite rígido, mas recomendamos processar textos em blocos para garantir uma performance ideal e resultados mais precisos.

Documentação da API

Ponto final da solicitação

POST /pt/api/tools/hashtag-mention-extractor

Parâmetros da solicitação

Nome do parâmetro Tipo Requerido Descrição
text textarea Sim -
extractHashtags checkbox Não Extrai hashtags (#Tópico) do texto
extractMentions checkbox Não Extrai menções de usuário (@NomeDoUsuário) do texto
uniqueOnly checkbox Não Remove hashtags e menções duplicadas dos resultados
sortBy select Não Escolha como ordenar os hashtags e menções extraídos

Formato de resposta

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Dados JSON: Dados JSON

Documentação de MCP

Adicione este ferramenta à sua configuração de servidor MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-hashtag-mention-extractor": {
      "name": "hashtag-mention-extractor",
      "description": "Extraia hashtags (#Tópico) e menções de usuário (@NomeDoUsuário) de texto de redes sociais como Twitter, Instagram, etc.",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=hashtag-mention-extractor",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Você pode encadear várias ferramentas, ex: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, máx 20 ferramentas.

Se você encontrar algum problema, por favor, entre em contato conosco em [email protected]