構造化された Web における Web スクレイピングの未来 – PromptCloud

SEO の手法は時とともに進化しており、バックリンクとメタ タグだけが、企業がより良いオーガニック トラフィックを生成するのに役立つ唯一のものではなくなりました。 Google が複雑なアルゴリズムを使用して多くの要因に基づいて Web サイトをランク付けしていることは誰もが知っていますが、SEO ランキングでカウントされるすべてのパラメーターは知られていません。 ただし、SEO 目的での構造化データの必要性は広く受け入れられており、これについてはウェブ上で多くのブログを見つけることができます。 このGoogle ページでは、解析可能なすべての構造化データを使用して、Google が Web ページをよりよく理解しようとする方法を実際に説明しています。 Web サイトに構造化データを配置することで、Google が Web サイトを理解し、それに応じてランク付けするための手がかりをより多く残すことができます。 実際、Google は、Web サイトのデータがバックエンドでどのように表示されるかの例も示しています。 Google は世界最大の検索エンジンであるため (中国の Baidu を除く)、すべての Web サイトがこの構造化データ形式に準拠して可視性を高めることが有益であると言っても過言ではありません. これが、Web サイトがページのデータ形式を急速に変化させている理由であり、これは SEO ランキングと Web スクレイパーに利益をもたらします。

構造化データはすべての人にとって有益です。 規模を拡大したい Web サイトでさえ、従うべき基本的なデータ レイアウトがすでにあるため、構造化データを使用することでメリットが得られます。また、バックエンドでの操作が高速になり、待ち時間が短縮され、優れたカスタマー エクスペリエンスが実現します。

構造化データによる違い

これまで、構造化データと、SEO の実践によってウェブサイトが構造化データへの移行を余儀なくされていることについてお話してきました。 しかし、構造化データと非構造化データの違いは何ですか? また、SEO ランキングや Web スクレイピングなど、構造化データを解析する方が簡単なのはなぜですか?

これを例で説明しましょう。 あなたが、人々がレストランのレビューを投稿する Web サイトであるとします。 人々はレストランを評価し、さまざまなレストランで食べた料理についてウェブサイトにコメントを投稿します。 たとえば、「Red Onion Restaurant」という名前のレストランがあり、3 人がそのレストランを評価し、2 人がコメントを投稿したとします。 このデータを文字列の形式で保存するとします-

レッドオニオンレストラン | 平均評価 - 3.5 つ星| 3 | “おいしい料理、混みすぎ” | “麺は最高でした。”

これは、Google が SEO のために解析する単一の文字列または単一の文であるか、データを抽出するためにスクレイピングしている可能性があることがわかります。 一部のレストランの場所や価格帯などの詳細に応じて、この文字列にバリエーションが生じる可能性があることを理解できます。 このようなシナリオでは、平均評価やさまざまなコメントなどの個別の要素を抽出することは頭痛の種であり、追加の計算が必要になる場合があります。

同じ Web サイトが実際にこのデータをこの形式の JSON オブジェクトに格納していたとします。

Google がデータを理解して Web サイトをランク付けするのがどれほど簡単になり、データをクロールするのがどれほど簡単になるか想像してみてください。 一部のレストランに余分なフィールドがある場合 (またはこれらのフィールドの一部が欠落している場合) であっても、利用可能なデータを取得するための簡単なチェックになります。 これが、人間の目であれ、コンピューターであれ、構造化データの処理がはるかに簡単である理由です。

構造化データに支えられた Web スクレイピングの増加

Web スクレイピングは、人々が新聞記事を切り取ったり、オンライン ブログからコピー ペーストしたりしていた時代から、驚異的な速度で増加しています。 今日では、Web スクレイピングのほとんどは、ほとんどの問題を処理する自動化または半自動化されたインテリジェント ボットによって行われています。 問題が発生した場合や、新しい Web ページをクロールするようにトレーニングする必要がある場合は、人間の介入が必要です。 ほとんどのデータが構造化された形式の Web サイトで Web スクレイパーが実行されている場合、エラーの可能性や手動介入の必要性は最小限に抑えられ、スクレイピング ボットの実行速度も速くなります。

構造化データ以上に Web スクレイピングに役立つ Web サイトはありません。 多くの場合、画像やビデオは Web サイトに存在し、これらでさえランダムなタグに挿入される場合があります。 代わりに、リンクを data-JSON の一部として保持し、それらを別の場所に保存することで、Web スクレイパーがさまざまな形式のデータを区別し、それらを個別に適切にクロールして保存するのに非常に役立ちます。

構造化データは、Web スクレイピングと情報発見にプラスの影響を与える可能性があります

データについて話すときに人々が忘れがちな重要な要素は、データのクリーンさです。 汚れたデータはデータ自体の価値を低下させたり、役に立たなくしたりする可能性があるため、データのクリーン度は非常に重要です。 非構造化データは、スクレイピング、処理、または Web サイト間または Web ページ間での転送時にも、ダーティ データにつながる可能性があります。 構造化データは、新しいすべてのデータ エントリに対して単一の形式に従うことで、データ自体のエントリ ポイントで間違いや問題にフラグが立てられるため、ダーティ データや重複データの可能性を減らします。

Webスクレイピングは、検索エンジンがWebサイトを解析してランク付けする方法と非常によく似た方法で発生するため、両者の関心が相互に関連していることは驚くことではありません. ただし、ユースケースに関係なく、構造化データが好まれる理由の背後にある基本的なロジックを理解する必要があります。 コードの変更は定期的に行われ、製品のアップグレードや新機能などにより、フロントエンドとバックエンドの両方の計算が定期的に変更される傾向がありますが、標準のデータ形式を使用することは、開発者の作業を容易にするのに大いに役立ちます。 API の入力と出力の形式が、両端で他の変更が発生しても同じままである場合、データ形式の変更による通常のコードの中断が発生しないことがわかっているため、他のユーザーはそれを使用するのがはるかに簡単になります。 .

構造化データの主要な受益者の 1 つである Web スクレイピングは、構造化データのみを解析する場合と比較して、同じスクレイピング ボットをはるかに速いペースで実行し、より高い精度で実行できるため、さらなる成長を遂げるでしょう。データ。