Die Zukunft des Web Scraping im strukturierten Web – PromptCloud

SEO-Techniken haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt und Backlinks und Meta-Tags sind nicht mehr die einzigen Dinge, die Unternehmen dabei helfen, besseren organischen Traffic zu generieren. Auch wenn jeder weiß, dass Google Websites nach einer Reihe von Faktoren rankt und komplexe Algorithmen verwendet, sind nicht alle Parameter bekannt, die für SEO-Rankings zählen. Die Notwendigkeit strukturierter Daten für SEO-Zwecke ist jedoch allgemein anerkannt, und Sie finden eine Reihe von Blogs im Internet darüber. Diese Google-Seite erklärt tatsächlich, wie Google versucht, Ihre Webseite besser zu verstehen, indem es alle strukturierten Daten verwendet, die für die Analyse verfügbar sind. Indem Sie strukturierte Daten auf Ihrer Website haben, hinterlassen Sie Google mehr Hinweise, um Ihre Website zu verstehen und entsprechend zu ranken. Tatsächlich hat Google auch Beispiele präsentiert, wie Ihre Website-Daten im Backend aussehen sollten. Da Google die größte Suchmaschine der Welt ist (mit Ausnahme von Baidu in China), kann man mit Sicherheit sagen, dass es für alle Websites von Vorteil wäre, diesem strukturierten Datenformat für eine bessere Sichtbarkeit zu folgen. Und aus diesem Grund ändern Websites schnell die Datenformate auf ihren Seiten, und dies wird sowohl SEO-Rankings als auch Web Scrapern zugute kommen.

Strukturierte Daten sind für alle von Vorteil. Sogar Websites, die skalieren möchten, würden von strukturierten Daten profitieren, da sie bereits über ein grundlegendes Datenlayout verfügen würden und die Vorgänge in ihrem Backend schneller wären, was zu einer geringeren Latenz und einem besseren Kundenerlebnis führen würde.

Der Unterschied durch strukturierte Daten

Bisher habe ich also über strukturierte Daten gesprochen und darüber, wie SEO-Praktiken Websites dazu zwingen, darauf umzusteigen. Aber was ist der Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten und warum ist es einfacher, strukturierte Daten zu parsen, sei es für SEO-Ranking oder Web Scraping?

Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels erläutern. Angenommen, Sie sind eine Website, auf der Leute Bewertungen von Restaurants veröffentlichen. Leute bewerten Restaurants und posten auch Kommentare über das Essen, das sie in verschiedenen Restaurants auf Ihrer Website hatten. Angenommen, Sie haben ein Restaurant mit dem Namen „Red Onion Restaurant“ und drei Personen haben das Restaurant bewertet und zwei haben Kommentare gepostet. Angenommen, Sie speichern diese Daten in Form einer Zeichenfolge.

“Restaurant mit roten Zwiebeln | Durchschnittliche Bewertung - 3,5 Sterne | 3 | “Gutes Essen, zu voll” | “Nudeln waren großartig.”

Sie sehen also, dass dies eine einzelne Zeichenfolge oder ein einzelner Satz ist, den Google für SEO parsen wird, oder einer, der möglicherweise Daten extrahiert. Sie können verstehen, dass es Abweichungen in dieser Zeichenfolge geben kann, abhängig von zusätzlichen Details wie Standort und Preisspanne für einige Restaurants. In solchen Szenarien kann sich das Extrahieren separater Elemente wie der durchschnittlichen Bewertung und der verschiedenen Kommentare als Kopfschmerzen erweisen und zusätzliche Berechnungen erfordern.

Angenommen, dieselbe Website hat diese Daten tatsächlich in einem JSON-Objekt in diesem Format gespeichert.

Stellen Sie sich vor, wie einfacher es für Google gewesen wäre, die Daten zu verstehen und die Website zu bewerten, und wie einfach es für Sie wäre, die Daten zu crawlen. Selbst wenn es für einige Restaurants zusätzliche Felder gibt (oder wenn einige dieser Felder fehlen), wäre es eine einfache Überprüfung, die verfügbaren Daten abzurufen. So lassen sich strukturierte Daten viel einfacher verarbeiten, sei es für ein menschliches Auge oder einen Computer.

Das Wachstum von Web Scraping unterstützt durch strukturierte Daten

Web Scraping hat seit der Zeit, als Menschen Zeitungsartikel ausgeschnitten oder aus Online-Blogs kopiert und eingefügt haben, enorm zugenommen. Heutzutage wird das meiste Web-Scraping von automatisierten oder halbautomatischen intelligenten Bots durchgeführt, die sich um die meisten Probleme kümmern. In Fällen, in denen es auf ein Problem stößt oder trainiert werden muss, um eine neue Webseite zu crawlen, ist ein menschliches Eingreifen erforderlich. Wenn ein Web Scraper auf Websites ausgeführt wird, die die meisten Daten in einem strukturierten Format haben, wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder die Notwendigkeit manueller Eingriffe stark minimiert und die Geschwindigkeit, mit der der Scraping-Bot ausgeführt werden kann, ist ebenfalls höher.

Nichts auf einer Website könnte beim Web Scraping mehr helfen als strukturierte Daten. Oft sind Bilder und Videos auf Websites vorhanden, und selbst diese können in zufällige Tags eingefügt werden. Stattdessen würde es Web-Scrapern erheblich helfen, zwischen verschiedenen Datenformen zu unterscheiden und sie separat und entsprechend zu crawlen und zu speichern, wenn ihre Links Teil des Daten-JSON sind und an anderer Stelle gespeichert werden.

Strukturierte Daten können sich positiv auf das Web Scraping und das Auffinden von Informationen auswirken

Ein wichtiger Faktor, den man vergisst, wenn man über Daten spricht, ist die Datensauberkeit. Datensauberkeit ist sehr wichtig, da schmutzige Daten den Wert der Daten selbst verringern oder sie sogar unbrauchbar machen können. Unstrukturierte Daten können zu unsauberen Daten führen, wenn sie gekratzt, verarbeitet oder sogar zwischen Websites oder Webseiten übertragen werden. Strukturierte Daten reduzieren die Wahrscheinlichkeit von fehlerhaften oder doppelten Daten, da durch die Einhaltung eines einzigen Formats für jede neue Dateneingabe Fehler und Probleme am Einstiegspunkt der Daten selbst gekennzeichnet werden.

Web-Scraping erfolgt auf sehr ähnliche Weise wie Suchmaschinen Ihre Websites analysieren, um Sie zu bewerten, und daher ist es nicht verwunderlich, dass die Interessen beider miteinander verbunden sind. Man muss jedoch die grundlegende Logik verstehen, warum strukturierte Daten unabhängig vom Anwendungsfall bevorzugt werden. Codeänderungen finden regelmäßig statt und sowohl die Front-End- als auch die Back-End-Berechnungen unterliegen regelmäßigen Änderungen aufgrund von Produktaktualisierungen, neuen Funktionen usw., aber ein Standard-Datenformat würde das Leben von Entwicklern erheblich erleichtern. Wenn das Eingabe- und Ausgabeformat einer API gleich bleibt, unabhängig davon, welche anderen Änderungen an beiden Enden vorgenommen werden, ist es für andere viel einfacher, es zu verwenden, da sie wissen, dass regelmäßige Codeunterbrechungen aufgrund von Datenformatänderungen nicht stattfinden .

Web Scraping, einer der Hauptnutznießer strukturierter Daten, wird weiteres Wachstum verzeichnen, da derselbe Scraping-Bot viel schneller laufen und bessere Genauigkeitsraten liefern kann, wenn er nur strukturierte Daten analysiert, als wenn er entstellte analysiert Daten.