Qu'est-ce que le Web Scraping et pourquoi les entreprises en ont-elles besoin ?

Les utilisations typiques du web scraping ne sont limitées que par notre propre imagination. Il explore et extrait de grandes quantités de données de littéralement tous les sites Web pour une pléthore d'utilisations, telles que la surveillance des prix, l'analyse des données financières, l'analyse de l'agrégation de nouvelles, pour n'en nommer que quelques-unes. Le scraping et le crawling permettent aux entreprises de créer de nouveaux produits et d'innover plus rapidement et mieux.

Par exemple, dans un site Web de juxtaposition de prix comme Kayak, un produit de référencement comme Botify ou un agrégateur d'emplois construit à partir de plusieurs sources, ces sites Web sont construits uniquement sur des sites Web de grattage. En garantissant la facilité d'accès aux données, les web scrapers améliorent votre proposition de valeur. Avant de percer le mystère de la raison pour laquelle le scraping Web change tellement la donne et quelles industries en ont le plus besoin, laissez-nous vous expliquer ce qu'est vraiment le scraping de sites Web.

Qu'est-ce que le Web Scraping ?

Le grattage Web (et l'exploration Web) est l'identification et la récupération automatisées de données à partir de sites Web. L'importance et le besoin d'agrégation se sont multipliés au-delà de toute mesure. Plus que cela, le manque de données de qualité pour l'industrie de l'analyse est sous-approvisionné. Les grattoirs Web sont essentiellement des araignées et fournissent toutes les informations disponibles. Quel que soit votre secteur d'activité, le data scraping sera la solution à au moins un de vos problèmes.

Applications des services de grattage de sites Web

UN). Analyse des sentiments

Chaque publication sur les réseaux sociaux publiée dans un délai déterminé révèle invariablement une image plus large et aide les analystes à comprendre le sentiment et le comportement des consommateurs. Les API intégrées dans toutes les plateformes de médias sociaux peuvent être inadéquates. L'exploration des réseaux sociaux est nécessaire pour comprendre où va la conversation et quelles sont les micro-tendances qui attirent le plus l'attention, par exemple en analysant l'utilisation des hashtags .

B). Tarification et surveillance des prix du commerce électronique

La guerre des prix a atteint une nouvelle tangente avec le scraping des données du commerce électronique. Dans un marché oligopolistique et sensible aux prix, il est très important de garder un œil sur la façon dont le produit est tarifé dans son ensemble . En tant que vendeur, vous pouvez également voir quelle plateforme offre la meilleure marge sur vos produits.

C). Agrégateurs d'emplois

Les agrégateurs d'emplois utilisent des services de scraping pour explorer toutes les pages Web de carrière et les regrouper en un seul endroit. Ils fonctionnent essentiellement comme des moteurs de recherche pour les offres d'emploi grâce à leur fonctionnalité de recherche avancée. Le grattage a lieu régulièrement pour s'assurer que seules les ouvertures en temps réel et pertinentes sont présentées au vivier de talents.

RÉ). Apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont besoin de flux continus de données de qualité pour pouvoir imiter et reproduire un humain. Ils ont besoin d'être constamment alimentés avec les dernières informations pour pouvoir continuer à s'adapter. Les services d'exploration Web récupèrent un grand nombre de points de données, de texte et d'images pour faciliter cela. ML propulse des merveilles technologiques telles que les voitures sans conducteur, les lunettes intelligentes, l'image et la reconnaissance vocale. Cependant, pour pouvoir le mettre à l'échelle de manière exponentielle, ces modèles ont besoin d'une mise à jour régulière des données pour améliorer leur précision et leur fiabilité.

E). Surveillance de la marque

La plupart des acteurs du commerce électronique (ici, Amazon vous regarde) travaillent uniquement sur les avis et les notes. Les consommateurs font plus intrinsèquement confiance aux autres consommateurs. Comment, en tant que marque, tirez-vous profit de cela pour promouvoir votre image et votre publicité numérique ?

Vous pouvez récupérer les avis et les évaluations de produits de chaque site Web répertoriant vos produits, puis les regrouper. Vous pouvez monter d'un cran en surveillant les plateformes de médias sociaux et en les combinant avec l'analyse des sentiments pour répondre rapidement aux opposants ou récompenser et inciter les utilisateurs qui vous aiment. Les industries qui en ont besoin sont infinies : le tourisme, l'hôtellerie, le commerce électronique, tous les agrégateurs en ligne, les développeurs d'applications.

F). référencement

S'il n'est pas sur la première page de Google, il n'existe pas. Par conséquent, le référencement. Et si vous travaillez vers le référencement, vous utilisez probablement des outils tels que SEMrush ou Ubersuggest. Fait amusant : ces outils n'existeraient littéralement pas s'il n'y avait pas eu d'exploration et de grattage Web.

Les outils mêmes que vous pouvez utiliser pour découvrir vos concurrents SEO pour un terme de recherche particulier. Vous pouvez comprendre les balises de titre et les mots-clés qu'ils ciblent pour déterminer ce qui redirige le trafic vers leurs sites Web et génère des ventes.

Comment mettre en place un projet de Web Mining ?

UN). Identifier le but

C'est une évidence. Déterminez ce dont vous avez besoin. Comment tu fais ça? Répondez à la série de questions suivante.

un). Quel type d'informations recherchez-vous ?

b). Qu'attendez-vous comme résultat ?

c). Où sont généralement publiées les données que vous recherchez ?

ré). A qui sont destinées ces données ?

e). Sous quel format ces données doivent-elles être présentées à ses utilisateurs finaux ?

F). La durée de conservation typique des données ? À quelle fréquence devez-vous effectuer cette activité ?

B). Analyse du service d'exploration Web

Étant donné que le grattage des données est hautement automatisé, le type de service de grattage Web que vous utilisez est primordial. Voici ce que vous devez garder à l'esprit avant de sélectionner le service de scraping :

un). Dimensions du projet

b). Système d'Exploitation pris en charge

c). Prend-il en charge les exigences de votre entreprise ?

ré). Prise en charge du langage de script

e). Prise en charge du stockage de données intégré

C). Conception du schéma de grattage

Peut-être que notre travail de scraping consiste à collecter des données sur les sites d'emploi sur les offres d'emploi publiées par les recruteurs. La source des données déterminerait les attributs du schéma. Cela ressemblerait à ceci :

un). Titre

b). numéro d'identification

c). La description

ré). URL utilisée pour postuler au poste par le candidat

e). Emplacement

F). Rémunération

g). Type d'emploi

h). Expérience requise

RÉ). Vérification de faisabilité et essai pilote

Un essai pilote est toujours une bonne idée avant d'entreprendre un projet de grattage à part entière. Comment tu fais ça?

un). Vérifier la faisabilité du scraping des sites sources

b). Grattez le HTML

c). Récupérer l'élément souhaité

ré). Identifier les URL menant aux pages suivantes

Si vous êtes satisfait de vos résultats, vous pouvez aller de l'avant avec un grattage plus important. Vous devrez peut-être récupérer les Xpaths corrigés et les remplacer par des valeurs codées en dur. Une bibliothèque externe peut également être nécessaire pour servir d'entrées pour la source.

Maintenant que nous vous avons guidé à travers l'exploration et le grattage du Web, vous pensez peut-être qu'il s'agit d'une tâche gargantuesque qui nécessite une supervision technique. Eh bien, oui et non. Bien que vous puissiez choisir de le faire en interne en améliorant les compétences de votre personnel. Ou en utilisant la pléthore d'outils de bricolage disponibles. Mais les sites Web deviennent de plus en plus complexes de jour en jour. La nécessité de sous-traiter le grattage Web à un fournisseur de services premium est probablement la meilleure voie à suivre pour extraire les données à grande échelle.