O Futuro do Web Scraping na Web Estruturada – PromptCloud

As técnicas de SEO evoluíram ao longo do tempo e backlinks e meta tags não são mais as únicas coisas que ajudam as empresas a gerar melhor tráfego orgânico. Embora todos saibam que o Google classifica os sites com base em vários fatores, usando algoritmos complexos, todos os parâmetros que contam nos rankings de SEO não são conhecidos. No entanto, a necessidade de dados estruturados para fins de SEO é universalmente aceita e você encontrará vários blogs na web sobre isso. Esta página do Google realmente explica como o Google tenta entender melhor sua página da web usando todos os dados estruturados disponíveis para análise. Ao ter dados estruturados em seu site, você está deixando ao Google mais pistas para entender seu site e classificá-lo de acordo. Na verdade, o Google também apresentou exemplos de como os dados do seu site devem ficar no back-end. Com o Google sendo o maior mecanismo de pesquisa do mundo (exceto o Baidu na China), é seguro dizer que seria benéfico para todos os sites seguir esse formato de dados estruturados para melhor visibilidade. E é por isso que os sites estão mudando rapidamente os formatos de dados em suas páginas, e isso beneficiará os rankings de SEO, bem como os raspadores da web.

Dados estruturados são benéficos para todos. Mesmo os sites que desejam expandir se beneficiariam com dados estruturados, pois já teriam um layout de dados básico a seguir, e as operações em seu back-end seriam mais rápidas, levando a menor latência e experiência superior do cliente.

A diferença feita pelos Dados Estruturados

Até agora, falei sobre dados estruturados e como as práticas de SEO estão forçando os sites a mudar para eles. Mas qual é a diferença entre dados estruturados e não estruturados e por que é mais fácil analisar dados estruturados, seja para classificação de SEO ou raspagem da web?

Vamos explicar isso com um exemplo. Digamos que você seja um site onde as pessoas postam avaliações de restaurantes. As pessoas avaliam restaurantes e também postam comentários sobre a comida que eles comeram em diferentes restaurantes em seu site. Digamos que você tenha um restaurante listado com o nome "Restaurante Red Onion", e três pessoas avaliaram o restaurante e duas postaram comentários. Digamos que você armazene esses dados na forma de um string-

“Restaurante Cebola Vermelha | Avaliação média- 3,5 estrelas| 3 | “Boa comida, muito cheio” | “Macarrão foi ótimo.”

Então você vê que esta é uma única string ou uma única frase que o Google irá analisar para SEO, ou uma pode estar raspando para extrair dados. Você pode entender que pode haver variações nessa string, dependendo de detalhes extras, como localização e faixa de preço de alguns restaurantes. Nesses cenários, extrair elementos separados, como a classificação média e os diferentes comentários, pode ser uma dor de cabeça e exigir cálculos extras.

Agora digamos que o mesmo site estava armazenando esses dados em um objeto JSON neste formato-

Imagine como teria sido mais fácil para o Google entender os dados e classificar o site e como seria simples para você rastrear os dados. Mesmo que existam campos extras para alguns restaurantes (ou se alguns desses campos estiverem faltando), seria uma simples verificação para pegar os dados disponíveis. É assim que os dados estruturados são muito mais fáceis de processar, seja para um olho humano ou para um computador.

O crescimento do web scraping suportado por dados estruturados

A raspagem da Web vem crescendo a uma taxa enorme desde a época em que as pessoas costumavam recortar artigos de jornal ou copiar e colar de blogs online. Hoje em dia a maior parte do web-scraping é feito por bots inteligentes automatizados ou semi-automatizados que cuidam da maioria dos problemas. Nos casos em que ele se depara com um problema ou precisa ser treinado para rastrear uma nova página da Web, a intervenção humana é necessária. Se um web scraper estiver sendo executado em sites que possuem a maioria dos dados em um formato estruturado, as chances de erros ou a necessidade de intervenção manual são altamente minimizadas e a velocidade com que o bot de scraping pode ser executado também é mais rápida.

Nada em um site pode ajudar mais na raspagem da web do que dados estruturados. Muitas vezes imagens e vídeos estão presentes em sites, e mesmo estes podem ser inseridos em tags aleatórias. Em vez disso, ter seus links como parte do JSON de dados e armazená-los em outro lugar ajudaria muito os web-scrapers a diferenciar entre diferentes formas de dados e rastreá-los e armazená-los separadamente e de acordo.

Os Dados Estruturados podem impactar positivamente o web scraping e a descoberta de informações

Um fator importante que as pessoas esquecem ao falar sobre dados é a limpeza dos dados. A limpeza de dados é muito importante, pois dados sujos podem reduzir o valor dos próprios dados ou até torná-los inúteis. Dados não estruturados podem levar a dados sujos quando estão sendo raspados, processados ​​ou até mesmo transferidos entre sites ou páginas da web. Os dados estruturados reduzem as chances de dados sujos ou duplicados, pois seguindo um formato único para cada nova entrada de dados, erros e problemas são sinalizados no próprio ponto de entrada de dados.

A raspagem da Web ocorre de maneira muito semelhante à forma como os mecanismos de pesquisa analisam seus sites para classificá-lo e, portanto, não é surpresa que os interesses de ambos estejam inter-relacionados. No entanto, é preciso entender a lógica básica por trás do motivo pelo qual os dados estruturados são preferidos, não importa qual seja o caso de uso. As alterações de código ocorrem regularmente e os cálculos de front-end e back-end são propensos a alterações regulares devido a atualizações de produtos, novos recursos etc., mas ter um formato de dados padrão ajudaria muito a facilitar a vida dos desenvolvedores. Quando o formato de entrada e saída de uma API permanece o mesmo, não importa quais outras alterações aconteçam em ambas as extremidades, é muito mais simples para outras pessoas usá-lo, pois eles sabem que quebras de código regulares devido a alterações de formato de dados não ocorrerão .

A raspagem da Web, sendo um dos principais beneficiários dos dados estruturados, aumentará ainda mais o crescimento, pois o mesmo bot de raspagem pode ser executado em um ritmo muito mais rápido e fornecer melhores taxas de precisão quando está analisando apenas dados estruturados em comparação com quando está analisando mutilados dados.