Viitorul web scraping în web structurat – PromptCloud

Tehnicile SEO au evoluat de-a lungul timpului, iar backlink-urile și meta tag-urile nu mai sunt singurele lucruri care ajută companiile să genereze un trafic organic mai bun. Chiar dacă toată lumea știe că Google clasifică site-urile pe baza unui număr de factori, folosind algoritmi complecși, toți parametrii care contează în clasamentele SEO nu sunt cunoscuți. Cu toate acestea, nevoia de date structurate în scopuri SEO este universal acceptată și veți găsi o serie de bloguri pe web despre asta. Această pagină Google explică de fapt modul în care Google încearcă să înțeleagă mai bine pagina dvs. web folosind toate datele structurate care sunt disponibile pentru a le analiza. Având date structurate pe site-ul dvs., lăsați Google mai multe indicii pentru a vă înțelege site-ul și a-l clasifica în consecință. De fapt, Google a prezentat și exemple despre cum ar trebui să arate datele site-ului dvs. în backend. Google fiind cel mai mare motor de căutare din lume (cu excepția Baidu din China), este sigur să spunem că ar fi benefic ca toate site-urile web să urmeze acest format de date structurate pentru o mai bună vizibilitate. Și acesta este motivul pentru care site-urile web își schimbă rapid formatele de date de pe paginile lor, iar acest lucru va aduce beneficii atât pentru clasamentele SEO, cât și pentru web scrapers.

Datele structurate sunt benefice pentru toți. Chiar și site-urile web care doresc să se extindă ar beneficia de faptul că au date structurate, deoarece ar avea deja un aspect de bază al datelor de urmat, iar operațiunile din backend-ul lor ar fi mai rapide, ducând la o latență mai mică și o experiență superioară a clienților.

Diferența făcută de Datele Structurate

Așa că până acum, am vorbit despre datele structurate și despre modul în care practicile SEO forțează site-urile web să treacă la ele. Dar care este diferența dintre datele structurate și cele nestructurate și de ce este mai ușor să analizați datele structurate, fie că este vorba de clasarea SEO sau de web scraping?

Să explicăm acest lucru cu un exemplu. Să presupunem că sunteți un site web unde oamenii postează recenzii despre restaurante. Oamenii evaluează restaurantele și postează, de asemenea, comentarii despre mâncarea pe care au avut-o în diferite restaurante pe site-ul tău. Deci, să presupunem că aveți un restaurant listat cu numele „Restaurantul ceapă roșie”, iar trei persoane au evaluat restaurantul și în timp ce două au postat comentarii. Să presupunem că stocați aceste date sub forma unui șir-

“Restaurant cu ceapa rosie | Evaluare medie- 3,5 stele| 3 | „Mâncare bună, prea aglomerată” | „Titeii a fost grozav.”

Deci vedeți că acesta este un singur șir sau o singură propoziție pe care Google o va analiza pentru SEO, sau unul ar putea fi răzuit pentru a extrage date. Puteți înțelege că ar putea exista variații în acest șir, în funcție de detalii suplimentare, cum ar fi locația și intervalul de preț pentru unele restaurante. În astfel de scenarii, extragerea elementelor separate, cum ar fi evaluarea medie și diferitele comentarii, s-ar putea dovedi a fi o durere de cap și necesită calcule suplimentare.

Acum să spunem că același site web a stocat de fapt aceste date într-un obiect JSON în acest format -

Imaginează-ți cât de ușor ar fi fost pentru Google să înțeleagă datele și să clasifice site-ul web și cât de simplu ar fi pentru tine să accesezi cu crawlere datele. Chiar dacă există câmpuri suplimentare pentru unele restaurante (sau dacă unele dintre aceste câmpuri lipsesc), ar fi o simplă verificare pentru a ridica datele disponibile. Așa se face că datele structurate sunt mult mai ușor de procesat, fie că este vorba de un ochi uman sau de un computer.

Creșterea web scraping susținută de date structurate

Web scraping a crescut într-un ritm enorm de pe vremea când oamenii obișnuiau să taie articole din ziare sau să copieze pe bloguri online. În prezent, cea mai mare parte a web-scraping-ului este realizată de roboți inteligenți automati sau semi-automatizați care se ocupă de majoritatea problemelor. În cazurile în care se confruntă cu o problemă sau în care trebuie antrenat să acceseze cu crawlere o nouă pagină web, este necesară intervenția umană. Dacă un web scraper rulează pe site-uri web care au majoritatea datelor într-un format structurat, șansele de erori sau necesitatea intervenției manuale sunt foarte reduse, iar viteza cu care botul de scraping poate rula este, de asemenea, mai rapidă.

Nimic dintr-un site web nu ar putea ajuta la scraping web mai mult decât datele structurate. Adesea, imaginile și videoclipurile sunt prezente pe site-uri web și chiar și acestea pot fi inserate în etichete aleatorii. În schimb, având legăturile lor ca parte a JSON de date și stocarea lor în altă parte, ar ajuta foarte mult web-scrapers să diferențieze diferitele forme de date și să le acceseze cu crawlere și să le stocheze separat și în consecință.

Datele structurate pot avea un impact pozitiv asupra web scraping și descoperirea informațiilor

Un factor important pe care oamenii îl uită atunci când vorbesc despre date este curățenia datelor. Curățarea datelor este foarte importantă, deoarece datele murdare pot reduce valoarea datelor în sine sau chiar le pot face inutile. Datele nestructurate pot duce la date murdare atunci când sunt răzuite, procesate sau chiar transferate între site-uri web sau pagini web. Datele structurate reduc șansele de apariție a datelor murdare sau duplicate, deoarece urmând un singur format pentru fiecare nouă intrare de date, greșelile și problemele sunt semnalate în punctul de intrare al datelor în sine.

Web scraping are loc într-o manieră foarte asemănătoare cu modul în care motoarele de căutare analizează site-urile dvs. web pentru a vă clasifica și, prin urmare, nu este surprinzător faptul că interesele ambelor sunt interdependente. Cu toate acestea, trebuie să înțelegeți logica de bază din spatele motivului pentru care sunt preferate datele structurate, indiferent de cazul de utilizare. Modificările codului au loc în mod regulat și atât calculele front-end, cât și cele back-end sunt predispuse la modificări regulate din cauza upgrade-urilor de produs, a noilor funcții etc., dar a avea un format standard de date ar face o viață mai ușoară pentru dezvoltatori. Când formatul de intrare și de ieșire al unui API rămâne același, indiferent de alte modificări care au loc la ambele capete, este mult mai simplu pentru alții să-l folosească, deoarece știu că întreruperile regulate de cod din cauza modificărilor formatului de date nu vor avea loc. .

Web scraping, fiind unul dintre principalii beneficiari ai datelor structurate, va avea o creștere suplimentară, deoarece același bot de scraping poate rula într-un ritm mult mai rapid și poate oferi rate de acuratețe mai bune atunci când analizează doar date structurate, comparativ cu atunci când analizează scraping. date.