Che cos'è il web scraping e perché le aziende ne hanno bisogno?

Gli usi tipici del web scraping sono limitati solo dalla nostra immaginazione. Esegue la scansione ed estrae grandi quantità di dati letteralmente da tutti i siti Web per una miriade di usi, come il monitoraggio dei prezzi, lo spidering dei dati finanziari, l'analisi dell'aggregazione delle notizie, solo per citarne alcuni. La raschiatura e la scansione stanno consentendo alle aziende di creare nuovi prodotti e innovare più velocemente e meglio.

Ad esempio, in un sito Web di giustapposizione dei prezzi come Kayak, un prodotto SEO come Botify o un aggregatore di lavori creato da più fonti, questi siti Web sono costruiti esclusivamente su siti Web di scraping. Garantendo facilità di accesso ai dati, i web scraper migliorano la tua proposta di valore. Prima di svelare il mistero del motivo per cui lo scraping web è un tale punto di svolta e quali settori ne hanno più bisogno, lascia che ti guidiamo attraverso cosa sia veramente lo scraping del sito web.

Che cos'è il web scraping?

Il web scraping (e il web crawling) è l'identificazione e il recupero automatizzati dei dati dai siti web. L'importanza e la necessità di aggregazione si sono moltiplicate a dismisura. Inoltre, la mancanza di dati di qualità per il settore dell'analisi è insufficiente. I web scraper sono essenzialmente degli spider e forniscono tutte le informazioni disponibili. Indipendentemente dal settore in cui ti trovi, lo scraping dei dati sarà la soluzione ad almeno uno dei tuoi problemi.

Applicazioni dei servizi di scraping di siti Web

UN). Analisi del sentimento

Ogni post sui social media pubblicato in un determinato periodo di tempo rivela invariabilmente un quadro più ampio e aiuta gli analisti a comprendere il sentimento e il comportamento dei consumatori. Le API integrate in tutte le piattaforme di social media potrebbero essere inadeguate. La scansione dei social media è necessaria per capire dove sta andando la conversazione e quali micro tendenze stanno raccogliendo la maggior parte dei bulbi oculari, ad esempio analizzando l'uso degli hashtag .

B). Prezzi e-commerce e monitoraggio dei prezzi

Le guerre dei prezzi hanno raggiunto una nuova tangente con lo scraping dei dati dell'eCommerce. In un mercato oligopolistico e sensibile al prezzo, è molto importante tenere d'occhio il prezzo generale del prodotto . Come venditore, puoi anche vedere quale piattaforma offre il miglior margine sui tuoi prodotti.

C). Aggregatori di lavoro

Gli aggregatori di lavoro utilizzano i servizi di scraping per eseguire la scansione di tutte le pagine Web di carriera e consolidarle tutte in un unico posto. Fondamentalmente funzionano come motori di ricerca per annunci di lavoro grazie alla loro funzionalità di ricerca avanzata. Lo scraping avviene regolarmente per assicurarsi che solo le aperture rilevanti e in tempo reale vengano mostrate al pool di talenti.

D). Apprendimento automatico

L'intelligenza artificiale e l' apprendimento automatico necessitano di feed continui di dati di qualità in modo che possano emulare e replicare un essere umano. Hanno bisogno di essere costantemente alimentati con le ultime informazioni in modo che possano continuare ad adattarsi. I servizi di scansione del Web raccolgono un gran numero di punti dati, testo e immagini per aiutare questo. Il ML sta promuovendo meraviglie tecnologiche come auto senza conducente, occhiali intelligenti, immagini e riconoscimento vocale. Tuttavia, per poterlo scalare in modo esponenziale, questi modelli necessitano di un regolare aggiornamento dei dati per migliorarne la precisione e l'affidabilità.

E). Monitoraggio del marchio

La maggior parte dei giocatori di e-commerce (qui ti guardo Amazon) lavorano esclusivamente su recensioni e valutazioni. I consumatori si fidano più intrinsecamente degli altri consumatori. In che modo tu, come marchio, guadagni questo per spingere la tua immagine e la pubblicità digitale?

Puoi raccogliere recensioni e valutazioni dei prodotti da ciascun sito Web che elenca i tuoi prodotti e quindi aggregarli. Potresti fare un salto di qualità monitorando le piattaforme dei social media e combinandolo con l'analisi del sentiment per rispondere rapidamente agli oppositori o premiare e incentivare gli utenti che ti amano. Le industrie che ne hanno bisogno sono infinite: turismo, ospitalità, e-commerce, tutti gli aggregatori online, sviluppatori di app.

F). SEO

Se non è sulla prima pagina di Google, non esiste. Quindi, SEO. E se stai lavorando per la SEO, probabilmente utilizzi strumenti come SEMrush o Ubersuggest. Curiosità: questi strumenti non esisterebbero letteralmente se non fosse per la scansione e lo scraping del Web.

Gli stessi strumenti che puoi utilizzare per scoprire i tuoi concorrenti SEO per un particolare termine di ricerca. Puoi capire i tag del titolo e le parole chiave che stanno prendendo di mira per capire cosa sta reindirizzando il traffico ai loro siti Web e guidando le vendite.

Come impostiamo un progetto di Web Mining?

UN). Identifica l'obiettivo

Questo è un gioco da ragazzi. Scopri di cosa hai bisogno. Come si fa a farlo? Rispondi alla seguente serie di domande.

un). Che tipo di informazioni cerchi?

b). Cosa ti aspetti come risultato?

c). Dove sono solitamente pubblicati i dati che cerchi?

d). Per chi sono questi dati?

e). In quale formato dovrebbero essere presentati questi dati ai suoi utenti finali?

f). La durata di conservazione tipica dei dati? Quanto spesso devi svolgere questa attività?

B). Analisi del servizio di scansione web

Poiché lo scraping dei dati è altamente automatizzato, il tipo di servizio di scraping web che utilizzi è fondamentale. Ecco cosa dovresti tenere a mente prima di selezionare il servizio di scraping:

un). Dimensioni del progetto

b). Sistema operativo supportato

c). Supporta i requisiti della tua azienda?

d). Supporto del linguaggio di scripting

e). Supporto di archiviazione dati integrato

C). Progettazione dello schema di raschiamento

Forse il nostro lavoro di raschiatura è raccogliere dati dai siti di lavoro sulle offerte di lavoro pubblicate dai reclutatori. L'origine dei dati determinerebbe gli attributi dello schema. Sembrerebbe così:

un). Titolo

b). Numero ID

c). Descrizione

d). URL utilizzato per candidarsi per la posizione dal candidato

e). Posizione

f). Compenso

g). Tipo di lavoro

h). Esperienza richiesta

D). Verifica di fattibilità ed esecuzione pilota

Una corsa pilota è sempre una buona idea prima di intraprendere un progetto di scraping in piena regola. Come si fa a farlo?

un). Verifica la fattibilità dello scraping dei siti Web di origine

b). Raschiare l'HTML

c). Recupera l'oggetto desiderato

d). Identifica gli URL che portano alle pagine successive

Se sei soddisfatto dei tuoi risultati, puoi procedere con uno scratch più ampio. Potrebbe essere necessario catturare gli Xpath corretti e sostituirli con valori hardcoded. Potrebbe essere necessaria anche una libreria esterna che funga da input per la sorgente.

Ora che ti abbiamo guidato attraverso la scansione e lo scraping del Web, in generale, potresti pensare che sia un compito gigantesco che necessita di supervisione tecnica. Ebbene sì e no. Mentre puoi scegliere di farlo internamente migliorando le competenze del tuo personale. Oppure utilizzando la pletora di strumenti fai-da-te disponibili. Ma i siti web stanno diventando sempre più complessi di giorno in giorno. La necessità di esternalizzare lo scraping web a un fornitore di servizi premium è probabilmente il modo migliore per acquisire dati su larga scala.