Masa Depan Scraping Web di Web Terstruktur – PromptCloud

Teknik SEO telah berkembang dari waktu ke waktu dan backlink dan tag meta bukan lagi satu-satunya hal yang membantu perusahaan menghasilkan lalu lintas organik yang lebih baik. Meskipun semua orang tahu bahwa Google memberi peringkat situs web berdasarkan sejumlah faktor, menggunakan algoritme yang kompleks, semua parameter yang diperhitungkan dalam peringkat SEO tidak diketahui. Namun, kebutuhan akan data terstruktur untuk tujuan SEO diterima secara universal dan Anda akan menemukan sejumlah blog di web tentang hal ini. Halaman Google ini sebenarnya menjelaskan bagaimana Google mencoba memahami halaman web Anda dengan lebih baik menggunakan semua data terstruktur yang tersedia untuk diurai. Dengan memiliki data terstruktur di situs web Anda, Anda memberi Google lebih banyak petunjuk untuk memahami situs web Anda dan memberi peringkat yang sesuai. Bahkan, Google juga telah memberikan contoh bagaimana data situs web Anda seharusnya terlihat di backend. Dengan Google sebagai Mesin Pencari terbesar di dunia (kecuali Baidu di Cina), dapat dikatakan bahwa akan bermanfaat bagi semua situs web untuk mengikuti format data terstruktur ini untuk visibilitas yang lebih baik. Dan inilah mengapa situs web dengan cepat mengubah format data di halaman mereka, dan ini akan menguntungkan peringkat SEO serta pencakar web.

Data terstruktur bermanfaat untuk semua. Bahkan situs web yang ingin ditingkatkan akan mendapat manfaat dengan memiliki data terstruktur karena mereka sudah memiliki tata letak data dasar untuk diikuti, dan operasi di backend mereka akan lebih cepat yang mengarah ke latensi yang lebih rendah dan pengalaman pelanggan yang unggul.

Perbedaan yang dibuat oleh Data Terstruktur

Jadi sampai sekarang, saya telah berbicara tentang data terstruktur dan bagaimana praktik SEO memaksa situs web untuk beralih ke sana. Tapi apa perbedaan antara data terstruktur dan tidak terstruktur dan mengapa lebih mudah untuk mengurai data terstruktur, baik itu untuk peringkat SEO atau scraping web?

Mari kita jelaskan ini dengan sebuah contoh. Katakanlah Anda adalah situs web tempat orang memposting ulasan tentang restoran. Orang-orang menilai restoran dan juga memposting komentar tentang makanan yang mereka miliki di berbagai restoran di situs web Anda. Jadi katakanlah Anda memiliki sebuah restoran yang terdaftar dengan nama- “Restoran Bawang Merah”, dan tiga orang telah menilai restoran tersebut dan sedangkan dua lainnya telah memposting komentar. Katakanlah Anda menyimpan data ini dalam bentuk string-

“Restoran Bawang Merah | Peringkat Rata-rata- 3,5 bintang| 3 | “Makanan enak, terlalu ramai” | “Mie itu enak.”

Jadi Anda melihat bahwa ini adalah string tunggal atau kalimat tunggal yang akan diurai oleh Google untuk SEO, atau yang mungkin dikikis untuk mengekstrak data. Anda dapat memahami bahwa mungkin ada variasi dalam string ini, tergantung pada detail tambahan seperti lokasi dan kisaran harga untuk beberapa restoran. Dalam skenario seperti itu, mengekstraksi elemen terpisah seperti peringkat rata-rata dan komentar yang berbeda mungkin terbukti memusingkan, dan memerlukan perhitungan ekstra.

Sekarang katakan situs web yang sama sebenarnya menyimpan data ini dalam objek JSON dalam format ini-

Bayangkan betapa mudahnya bagi Google untuk memahami data dan memberi peringkat situs web dan betapa sederhananya bagi Anda untuk merayapi data. Bahkan jika ada bidang tambahan untuk beberapa restoran (atau jika beberapa bidang ini tidak ada), itu akan menjadi pemeriksaan sederhana untuk mengambil data yang tersedia. Begitulah cara data terstruktur jauh lebih mudah untuk diproses, baik untuk mata manusia, atau komputer.

Pertumbuhan web scraping didukung oleh data terstruktur

Pengikisan web telah berkembang pesat sejak saat orang biasa memotong artikel surat kabar atau menyalin tempel dari blog online. Saat ini sebagian besar pengikisan web dilakukan oleh bot cerdas otomatis atau semi-otomatis yang menangani sebagian besar masalah. Dalam kasus di mana ia mengalami masalah atau di mana ia harus dilatih untuk merayapi halaman web baru, campur tangan manusia diperlukan. Jika pengikis web berjalan di situs web yang memiliki sebagian besar data dalam format terstruktur, kemungkinan kesalahan atau kebutuhan akan intervensi manual sangat diminimalkan dan kecepatan bot pengikis dapat berjalan juga lebih cepat.

Tidak ada apa pun di situs web yang dapat membantu pengikisan web lebih dari data terstruktur. Seringkali gambar dan video hadir di situs web, dan bahkan ini mungkin dimasukkan ke dalam tag acak. Sebaliknya, memiliki tautan mereka sebagai bagian dari data-JSON, dan menyimpannya di tempat lain, akan sangat membantu scraper web membedakan antara berbagai bentuk data dan merayapi serta menyimpannya secara terpisah dan sesuai.

Data Terstruktur dapat berdampak positif pada pengikisan web dan penemuan informasi

Faktor penting yang dilupakan orang ketika berbicara tentang data adalah kebersihan data. Kebersihan data sangat penting karena data yang kotor dapat mengurangi nilai data itu sendiri, atau bahkan membuatnya tidak berguna. Data yang tidak terstruktur dapat menyebabkan data kotor ketika sedang digores, diproses, atau bahkan ditransfer antar situs web atau halaman web. Data terstruktur mengurangi kemungkinan data kotor atau duplikat karena dengan mengikuti format tunggal untuk setiap entri data baru, kesalahan dan masalah ditandai di titik masuk data itu sendiri.

Pengikisan web terjadi dengan cara yang sangat mirip dengan cara mesin telusur mengurai situs web Anda untuk menentukan peringkat Anda, jadi tidak mengherankan jika kepentingan keduanya saling terkait. Namun kita harus memahami logika dasar di balik mengapa data terstruktur lebih disukai, apa pun kasus penggunaannya. Perubahan kode terjadi secara teratur dan komputasi front-end dan back-end rentan terhadap perubahan reguler karena peningkatan produk, fitur baru, dll, tetapi memiliki format data standar akan sangat membantu pengembang. Ketika format input dan output API tetap sama, apa pun perubahan lain yang terjadi di kedua ujungnya, akan lebih mudah bagi orang lain untuk menggunakannya, karena mereka tahu bahwa pemecah kode reguler karena perubahan format data tidak akan terjadi .

Pengikisan web, menjadi salah satu penerima manfaat utama dari data terstruktur, akan mengumpulkan pertumbuhan lebih lanjut, karena bot pengikis yang sama dapat berjalan dengan kecepatan yang jauh lebih cepat dan memberikan tingkat akurasi yang lebih baik ketika hanya menguraikan data terstruktur dibandingkan dengan ketika diurai. data.