El futuro del web scraping en la web estructurada – PromptCloud

Las técnicas de SEO han evolucionado con el tiempo y los vínculos de retroceso y las metaetiquetas ya no son las únicas cosas que ayudan a las empresas a generar un mejor tráfico orgánico. Aunque todo el mundo sabe que Google clasifica los sitios web en función de una serie de factores, utilizando algoritmos complejos, no se conocen todos los parámetros que cuentan en las clasificaciones de SEO. Sin embargo, la necesidad de datos estructurados para fines de SEO se acepta universalmente y encontrará una serie de blogs en la web sobre esto. Esta página de Google en realidad explica cómo Google intenta comprender mejor su página web utilizando todos los datos estructurados que están disponibles para analizar. Al tener datos estructurados en su sitio web, le está dando a Google más pistas para comprender su sitio web y clasificarlo en consecuencia. De hecho, Google también ha presentado ejemplos de cómo deberían verse los datos de su sitio web en el backend. Dado que Google es el motor de búsqueda más grande del mundo (excepto Baidu en China), es seguro decir que sería beneficioso para todos los sitios web seguir este formato de datos estructurados para una mejor visibilidad. Y es por eso que los sitios web cambian rápidamente los formatos de datos en sus páginas, y esto beneficiará las clasificaciones de SEO y los raspadores web.

Los datos estructurados son beneficiosos para todos. Incluso los sitios web que desean escalar se beneficiarían al tener datos estructurados, ya que ya tendrían un diseño de datos básico a seguir, y las operaciones en su backend serían más rápidas, lo que generaría una latencia menor y una experiencia superior para el cliente.

La diferencia que marcan los datos estructurados

Entonces, hasta ahora, he hablado sobre los datos estructurados y cómo las prácticas de SEO están obligando a los sitios web a cambiar a ellos. Pero, ¿cuál es la diferencia entre los datos estructurados y los no estructurados y por qué es más fácil analizar los datos estructurados, ya sea para la clasificación SEO o el web scraping?

Expliquemos esto con un ejemplo. Digamos que usted es un sitio web donde las personas publican reseñas de restaurantes. Las personas califican los restaurantes y también publican comentarios sobre la comida que comieron en diferentes restaurantes en su sitio web. Supongamos que tiene un restaurante en la lista con el nombre "Restaurante de cebolla roja", y tres personas calificaron el restaurante y dos publicaron comentarios. Supongamos que almacena estos datos en forma de cadena.

“Restaurante Cebolla Roja | Calificación promedio: 3.5 estrellas | 3 | “Buena comida, demasiado lleno” | “Fideos fue genial.”

Entonces, verá que se trata de una sola cadena o una sola oración que Google analizará para SEO, o uno podría estar raspando para extraer datos. Puede comprender que podría haber variaciones en esta cadena, según los detalles adicionales, como la ubicación y el rango de precios de algunos restaurantes. En tales escenarios, extraer elementos separados, como la calificación promedio y los diferentes comentarios, puede resultar un dolor de cabeza y requerir cálculos adicionales.

Ahora digamos que el mismo sitio web había estado almacenando estos datos en un objeto JSON en este formato:

Imagínese lo fácil que hubiera sido para Google comprender los datos y clasificar el sitio web y lo sencillo que sería para usted rastrear los datos. Incluso si hay campos adicionales para algunos restaurantes (o si faltan algunos de estos campos), sería una simple verificación para obtener los datos disponibles. Así es como los datos estructurados son mucho más fáciles de procesar, ya sea para un ojo humano o una computadora.

El crecimiento del web scraping respaldado por datos estructurados

El web scraping ha estado creciendo a un ritmo enorme desde la época en que la gente solía cortar artículos de periódicos o copiar y pegar de blogs en línea. Hoy en día, la mayor parte del raspado web lo realizan bots inteligentes automatizados o semiautomáticos que se encargan de la mayoría de los problemas. En los casos en los que se encuentre con un problema o en los que deba ser entrenado para rastrear una nueva página web, se requiere la intervención humana. Si un raspador web se ejecuta en sitios web que tienen la mayoría de los datos en un formato estructurado, las posibilidades de errores o la necesidad de intervención manual se minimizan en gran medida y la velocidad a la que se puede ejecutar el bot de raspado también es más rápida.

Nada en un sitio web podría ayudar más al web scraping que los datos estructurados. A menudo, las imágenes y los videos están presentes en los sitios web, e incluso estos pueden insertarse en etiquetas aleatorias. En cambio, tener sus enlaces como parte del JSON de datos y almacenarlos en otro lugar ayudaría mucho a los raspadores web a diferenciar entre diferentes formas de datos y rastrearlos y almacenarlos por separado y en consecuencia.

Los datos estructurados pueden tener un impacto positivo en el web scraping y el descubrimiento de información

Un factor importante que la gente olvida cuando habla de datos es la limpieza de los datos. La limpieza de los datos es muy importante ya que los datos sucios pueden reducir el valor de los datos en sí mismos o incluso volverlos inútiles. Los datos no estructurados pueden generar datos sucios cuando se extraen, procesan o incluso transfieren entre sitios web o páginas web. Los datos estructurados reducen las posibilidades de datos sucios o duplicados, ya que al seguir un formato único para cada nueva entrada de datos, los errores y problemas se marcan en el punto de entrada de los datos.

El web scraping ocurre de una manera muy similar a cómo los motores de búsqueda analizan sus sitios web para clasificarlo, por lo que no sorprende que los intereses de ambos estén interrelacionados. Sin embargo, uno tiene que entender la lógica básica detrás de por qué se prefieren los datos estructurados, sin importar el caso de uso. Los cambios de código se realizan regularmente y tanto los cálculos de front-end como los de back-end son propensos a cambios regulares debido a actualizaciones de productos, nuevas funciones, etc., pero tener un formato de datos estándar contribuiría en gran medida a facilitar la vida de los desarrolladores. Cuando el formato de entrada y salida de una API sigue siendo el mismo sin importar qué otros cambios ocurran en ambos extremos, es mucho más sencillo para otros usarlo, ya que saben que no se producirán interrupciones de código regulares debido a cambios en el formato de datos. .

El web scraping, al ser uno de los principales beneficiarios de los datos estructurados, obtendrá un mayor crecimiento, ya que el mismo bot de scraping puede ejecutarse a un ritmo mucho más rápido y brindar mejores índices de precisión cuando solo analiza datos estructurados en comparación con cuando los analiza alterados. datos.