Il futuro del web scraping nel Web strutturato – PromptCloud

Le tecniche SEO si sono evolute nel tempo e backlink e meta tag non sono più le uniche cose che aiutano le aziende a generare traffico organico migliore. Anche se tutti sanno che Google classifica i siti Web in base a una serie di fattori, utilizzando algoritmi complessi, tutti i parametri che contano nelle classifiche SEO non sono noti. Tuttavia, la necessità di dati strutturati per scopi SEO è universalmente accettata e troverai numerosi blog sul web a riguardo. Questa pagina di Google in realtà spiega come Google cerca di comprendere meglio la tua pagina web utilizzando tutti i dati strutturati disponibili per l'analisi. Avendo dati strutturati sul tuo sito web, lasci a Google più indizi per capire il tuo sito web e classificarlo di conseguenza. In effetti, Google ha anche presentato esempi di come dovrebbero apparire i dati del tuo sito web nel back-end. Poiché Google è il più grande motore di ricerca al mondo (tranne Baidu in Cina), è sicuro dire che sarebbe vantaggioso per tutti i siti Web seguire questo formato di dati strutturati per una migliore visibilità. Ed è per questo che i siti Web stanno cambiando rapidamente i formati dei dati sulle loro pagine, e questo andrà a vantaggio delle classifiche SEO e degli scraper web.

I dati strutturati sono vantaggiosi per tutti. Anche i siti Web che desiderano aumentare la scalabilità trarrebbero vantaggio dalla disponibilità di dati strutturati poiché avrebbero già un layout di dati di base da seguire e le operazioni nel loro back-end sarebbero più veloci, portando a una minore latenza e a un'esperienza cliente superiore.

La differenza fatta dai dati strutturati

Quindi, fino ad ora, ho parlato dei dati strutturati e di come le pratiche SEO stiano costringendo i siti Web a passare ad essi. Ma qual è la differenza tra dati strutturati e non strutturati e perché è più facile analizzare i dati strutturati, sia per il ranking SEO che per il web scraping?

Spieghiamolo con un esempio. Supponiamo che tu sia un sito Web in cui le persone pubblicano recensioni di ristoranti. Le persone valutano i ristoranti e pubblicano anche commenti sul cibo che avevano in diversi ristoranti sul tuo sito web. Supponiamo che tu abbia un ristorante elencato con il nome "Red Onion Restaurant", e tre persone hanno valutato il ristorante e mentre due hanno pubblicato commenti. Supponiamo di memorizzare questi dati sotto forma di una stringa-

“Ristorante Cipolla Rossa | Valutazione media- 3,5 stelle| 3 | “Buon cibo, troppo affollato” | “I noodles erano fantastici.”

Quindi vedi che questa è una singola stringa o una singola frase che Google analizzerà per la SEO, o una potrebbe essere raschiata per estrarre i dati. Puoi capire che potrebbero esserci variazioni in questa stringa, a seconda di dettagli extra come la posizione e la fascia di prezzo per alcuni ristoranti. In tali scenari, l'estrazione di elementi separati come la valutazione media e i diversi commenti potrebbe rivelarsi un mal di testa e richiedere calcoli aggiuntivi.

Ora supponiamo che lo stesso sito Web abbia effettivamente archiviato questi dati in un oggetto JSON in questo formato-

Immagina quanto sarebbe stato più facile per Google comprendere i dati e classificare il sito Web e quanto sarebbe stato semplice eseguire la scansione dei dati. Anche se ci sono campi extra per alcuni ristoranti (o se mancano alcuni di questi campi), sarebbe un semplice controllo per raccogliere i dati disponibili. È così che i dati strutturati sono molto più facili da elaborare, che si tratti di un occhio umano o di un computer.

La crescita del web scraping supportato da dati strutturati

Il web scraping è cresciuto a un ritmo enorme dai tempi in cui le persone erano solite tagliare articoli di giornale o copiare incollare dai blog online. Al giorno d'oggi la maggior parte del web-scraping viene eseguita da robot intelligenti automatizzati o semi-automatizzati che si occupano della maggior parte dei problemi. Nei casi in cui si imbatte in un problema o in cui deve essere addestrato per eseguire la scansione di una nuova pagina Web, è necessario l'intervento umano. Se un web scraper è in esecuzione su siti Web che contengono la maggior parte dei dati in un formato strutturato, le possibilità di errori o la necessità di un intervento manuale sono notevolmente ridotte e anche la velocità con cui lo scraping bot può essere eseguito è più veloce.

Niente in un sito Web potrebbe aiutare a raschiare il Web più dei dati strutturati. Spesso nei siti web sono presenti immagini e video, e anche questi potrebbero essere inseriti in tag casuali. Invece, avere i loro collegamenti come parte del JSON di dati e archiviarli altrove, aiuterebbe notevolmente i web-scraper a distinguere tra diverse forme di dati e scansionarli e archiviarli separatamente e di conseguenza.

I dati strutturati possono avere un impatto positivo sul web scraping e sul rilevamento delle informazioni

Un fattore importante che le persone dimenticano quando si parla di dati è la pulizia dei dati. La pulizia dei dati è molto importante poiché i dati sporchi possono ridurre il valore dei dati stessi o addirittura renderli inutili. I dati non strutturati possono portare a dati sporchi quando vengono raschiati, elaborati o persino trasferiti tra siti Web o pagine Web. I dati strutturati riducono le possibilità di dati sporchi o duplicati poiché seguendo un unico formato per ogni nuovo inserimento di dati, errori e problemi vengono segnalati nel punto di ingresso dei dati stessi.

Il web scraping si verifica in modo molto simile al modo in cui i motori di ricerca analizzano i tuoi siti Web per classificarti, quindi non sorprende che gli interessi di entrambi siano correlati. Tuttavia, è necessario comprendere la logica di base alla base del motivo per cui i dati strutturati sono preferiti, indipendentemente dal caso d'uso. Le modifiche al codice avvengono regolarmente e sia i calcoli front-end che back-end sono soggetti a modifiche regolari a causa di aggiornamenti del prodotto, nuove funzionalità e così via, ma avere un formato dati standard renderebbe la vita più facile agli sviluppatori. Quando il formato di input e output di un'API rimane lo stesso, indipendentemente dalle altre modifiche che si verificano su entrambe le estremità, è molto più semplice per gli altri utilizzarlo, poiché sanno che le interruzioni di codice regolari dovute alle modifiche al formato dei dati non avranno luogo .

Lo scraping Web, essendo uno dei principali beneficiari dei dati strutturati, aumenterà ulteriormente, poiché lo stesso bot di scraping può funzionare a un ritmo molto più rapido e fornire tassi di accuratezza migliori quando analizza solo dati strutturati rispetto a quando esegue l'analisi alterata dati.