Amazon などの Web サイト用のカスタム Web クローラーの構築
公開: 2022-06-01Amazon や Walmart のような巨大企業は、優れたアイデアだけでなく、大量のデータの上に構築されました。 したがって、このような企業の Web サイトからデータを取得するカスタム Web クローラーを構築しようとする場合、それは理にかなっています。 ただし、これらの企業でのデータのベスト プラクティスが、優れたビジネス上の意思決定にどのように役立ったかについても深く掘り下げる必要があります。 Invisible が発行したこの記事によると、Amazon は 2021 年までにオンライン小売シェアの 50% 以上を獲得しました。これは主に、内部および外部のソースからのデータを統合することによって実現しました。
Webスクレイピング Amazonの価格
Business Insider の記事によると、Amazon は商品の価格を平均 1 日に 250 万回も変更します。 スクレイピングされたデータは頻繁に更新する必要があるため、これは Amazon の価格データを使用しているユーザーにとってハードルになります。
もう 1 つの問題は、Amazon ではすべてのカテゴリの商品が同じレイアウトであるとは限らず、レイアウト自体が時々変更されることです。 したがって、データをスクレイピングするときは、製品の種類ごとに異なるテンプレートを使用し、Amazon によって行われた変更に基づいて既存のテンプレートを更新する必要があります。
価格データであろうと製品データであろうと、データのスクレイピングには複数の課題があるため、PromptCloud などの DaaS プロバイダーの助けを借りることをお勧めします。 この記事では、Amazon から製品レビューをスクレイピングすることの有用性について説明しました。 Amazon から必要なレビューやその他のデータ ポイントであれ、私たちはワンストップ ソリューションです。
Amazon はどこでデータを取得しますか?
Amazon ではすべての決定がデータに基づいているため、複数のソースからデータを収集する必要があります。 それらの中で最も重要なものを見ていきます-
ユーザーの行動
Amazon にログインした瞬間から、あなたの行動の追跡が開始されます。 閲覧したアイテム、ページにどれくらい滞在したか、マウスをどこに移動したか、どのアイテムを一緒に購入したか、どのアイテムを定期的に購入したかなど。 これとは別に、Amazonは次のようなデータもキャプチャします-
- どの銀行のカードが使用されているか。
- すべての人のアカウントに保存されているアドレス。
- サイト/アプリへのアクセスに使用される IP アドレス、場所、およびデバイス。
Amazon は、ウェブサイトでターゲットを絞った広告を有効にするために、できるだけ多くの個人データを収集しようとしています。
Kindleのハイライト
Amazon は 2013 年に Goodreads を買収し、2,500 万人のユーザーを抱えるソーシャル ネットワーキング サービスと Kindle プラットフォームを統合しました。 これは、Kindle ユーザーが Goodreads ネットワークに自動的に接続されるようになったことを意味します。 Goodreads の主な機能は、単語や文章を強調表示して他のユーザーと共有できることです。 これは、Amazon のデータマイニングであることが判明しました。 Kindle で強調表示された単語と文章は、Amazon が数字を処理し、Kindle プラットフォームで個人に本を提案するのに役立ち、収益を増やしています。
アレクサ
Amazon は、仮想アシスタント Alexa を搭載した複数の「Echo」デバイスを販売しています。 Alexa はユーザーが使用するすべての音声コマンドを保存し、多くの場合、コマンドが終了した後でも音声録音をキャプチャすることが確認されています. Washington Post によるこのレポートによると、Alexa は呼び出されていなくても録音を開始することがよくあります。 Amazon はすべての記録をサーバーに保存し、そのデータを使用して仮想アシスタントをトレーニングし、人間とのやり取りを改善します。
Amazonはデータをどのように使用しますか?
Amazon が取得するすべてのデータについて説明しましたが、Amazon がデータをどのように使用するかを理解することはさらに重要です。 このようにして、カスタム Web クローラーを使用してスクレイピングしたいデータ ポイントと、そのデータが解決に役立つ問題ステートメントを特定できます。
サプライチェーンの最適化
Amazon の主な仕事は、製品が最も需要のある場所に最も近い倉庫に常にあるように、地理的な場所全体で製品を効率的に処理することです。 これの簡単な例は、アマゾンが気象データを使用して、すぐに雪が降ると予測される場所にシャベルと除氷機を大量に保管することです。 このような予測は、アイテムの輸送に費やされる費用が少なくなり、配送スケジュールが短縮されることを意味します。 すぐに注文される可能性のある場所に製品を出荷するために、先行出荷と呼ばれるものも使用します。
豊富なおすすめ
Netflix と同じように、ビッグデータが Amazon のレコメンダー システムを動かしています。 ユーザーが行ったすべての注文には、できるだけ多くのアイテムがあることを確認します。 これにより、送料が削減され、マージンが増加し、クロスセリングが可能になります。 ウェブサイトでの以前のデータと顧客の行動の多くは、顧客が衝動買いを行えるようにするために使用されます。 ラップトップやモバイルを購入するたびにアクセサリを推奨することから、カートに追加したばかりのシャツに最適なズボンを教えることまで、Amazon は、ある製品を購入して別の製品に付加価値を与えることを勧める友人のように優しくあなたを後押しします。
コンテンツがカギ
Amazon は商品を販売しており、他の販売者と同様に、サイトからより多くの商品を購入してもらいたいと考えています。 オフライン ストアの本質を再現し、ユーザーが欲しい商品を購入した直後に離れないようにするために、Amazon はさまざまな方法でユーザーをスクロールさせ続けようとしています。 サイトまたはアプリを開くとすぐに表示されます–
- 最新の製品またはトップ オファーのバナー。
- 以前に見たかもしれないが購入していないアイテム。
- ウィッシュリストの商品のうち、現在値下がりしている商品。
- あなたに関連する可能性のあるブログ記事と製品。
- Amazon の最新の製品ラインと新しいブランド。
これにより、物理的な購入体験をエミュレートし、顧客をウェブサイトやアプリに夢中にさせます。
カスタム Web スクレイピング エンジンの構築は、1 日でできる仕事ではありません。 Amazon のような Web サイトに対応できるシステムを構築する場合、課題は指数関数的に増加します。 そのため、この課題に取り組む前に、準備を整えるか、Web スクレイピングとデータ処理の経験を持つ専門家を用意する必要があります。 そのようなチームが存在しない場合は、DaaS プロバイダーが最適なサービスを提供します。