Monitorar a concorrência no Instagram manualmente — abrindo perfil por perfil, anotando números em uma planilha — não escala além de dois ou três concorrentes. Com acesso programático a dados públicos, o mesmo processo pode cobrir dezenas de perfis, atualizados automaticamente.

Métricas que realmente importam

  • Crescimento de seguidores no tempo — não o número absoluto, mas a variação semana a semana.
  • Taxa de engajamento por post — curtidas e comentários em relação ao total de seguidores, que revela se a base é ativa ou inflada.
  • Frequência de publicação — quantos posts por semana, e em quais horários.
  • Formatos que mais performam — Reels, carrossel ou imagem única.

Montando o pipeline

Passo 1: liste os concorrentes a monitorar

Comece com 5 a 10 perfis diretamente relevantes ao seu nicho — mais que isso dificulta a leitura dos dados no início.

Passo 2: colete os dados periodicamente

Uma rotina simples, rodando uma vez por dia, consultando o endpoint de perfil de cada concorrente e salvando o resultado com data:

import requests, csv, datetime

concorrentes = ["marca_a", "marca_b", "marca_c"]
hoje = datetime.date.today().isoformat()

with open("historico.csv", "a") as f:
    writer = csv.writer(f)
    for user in concorrentes:
        r = requests.get(
            "https://scrapegram.cloud/api/v1/instagram/profile",
            headers={"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN"},
            params={"username": user},
        ).json()
        writer.writerow([hoje, user, r["followers"], r["posts_count"]])

Passo 3: transforme em tendência, não em número isolado

Um único número (300 mil seguidores) diz pouco. O que importa é a variação: um concorrente que ganhou 2% de seguidores em uma semana enquanto o resto do mercado ficou estável é um sinal de que algo específico funcionou — vale investigar o que ele publicou naquele período.

Do dado à decisão

O objetivo final não é acumular planilha, é identificar padrões acionáveis: horários de pico de engajamento do seu nicho, formatos de conteúdo em alta, e concorrentes ganhando ou perdendo tração — para ajustar sua própria estratégia com base em dado real, não achismo.

Ferramenta pronta para isso

Se montar esse pipeline do zero parece trabalho demais para começar, o ScrapeGram oferece exatamente os endpoints de perfil e posts públicos usados nesse exemplo, prontos pra consumir com um token — sem precisar lidar com bloqueio ou infraestrutura de coleta.