过去十年以来网络抓取越来越受欢迎的 13 个原因

设立新业务？ 或者计划扩大现有的？ 不管是哪一种。 Web 抓取是提取数据以促进当今业务增长的最佳方式。 无论您从事什么产品或服务，它将帮助您获得有关最新竞争的宝贵见解和信息。 尽管数据抓取已经进行了相当长的一段时间，但它从未像今天这样被大量使用或被认为是可靠的。

那么，过去十年以来网络抓取越来越流行的 13 个原因是什么？

1. Web 抓取服务提供商的演变

Web 抓取服务提供商在过去几年中发生了巨大的变化。 凭借其高端资源和技术专长，他们可以帮助您获取对您的业务重要且相关的数据。

2.分析师不可或缺

如果您需要分析数据以了解趋势，例如，哪个产品在哪个年龄段更受欢迎，您可以让网络抓取服务提供商帮助您收集有助于您进行此类分析的数据。 这不仅可以帮助您分析数据，还可以帮助您做出有见地的决定。

3.数据提取速度

在这个快节奏的时代，手动抓取网页是没有意义的。 这将是昂贵的，容易出错，最重要的是，会花费大量时间。 事实上，随着数据的增长速度，网络爬虫在一天内可以抓取的数据与一个人一年内可以抓取的数据一样多。 此外，无需担心任何疲劳。 您可以始终保持服务器正常运行并运行网络爬虫。

4. 数据准确性

在网络爬虫的情况下，数据是您获得的产品。 这是您将用来发展业务的数据。 如果数据包含错误，您将面临劣质数据的愤怒。 但是，今天，如果您使用良好的网络抓取服务，您可以指望最高的准确度水平。

5.品牌监控

今天，差评甚至可以迫使公司倒闭。 无论您是航空公司还是销售宠物食品，都没有关系。 一条错误的推文，一条名人的差评，你就完蛋了。 或许除了广告之外，您还需要确定公众对您、您的公司、您的服务等的看法。 你需要找出自己的弱点并努力改进它们。

最好的方法是从评论网站或评论页面收集数据，无论是 Twitter、Instagram，还是销售您产品的电子商务门户网站。 您甚至可以爬取媒体网站以检查您的公司是否出现在任何故事中，无论是正面的还是负面的。 可以通过利用数据抓取来保持良好的公众认知，这是实现这一目标的新方法。

6. 商业信息

将销售、营销和产品等部门分开。 您是否上网获取竞争对手的详细信息？ 检查他们的价格？ 他们网站上的最新促销策略和横幅？ 还是他们赢得一百万个赞的新公关活动？ 不再。 让数据为您工作，使用网络爬虫收集数据，并开始将这些数据转换为决策解决方案，以推动您的业务向前发展。

7. 数据增强

你有一个庞大的数据库，但有些不对劲。 您可以借助网站抓取服务来帮助完成您的数据库，而不是将您的整个数据标记为无效。 这虽然看起来很小，但可以带来巨大的变化。

当您尝试获取某些特定数据集时，您知道一列的值而其余列的值是空白的，网站抓取工具确实很有帮助。 例如，您需要比较十辆汽车，但您所拥有的只是它们的名称和型号。 因此，您实际上可以记下需要与之进行比较的参数，并让网站抓取工具帮助您为所有十辆汽车填写这些参数。

8. 房地产上市

收集有关您所在城市列出的每一处房产的信息并非易事。 正是出于这个原因，许多公司实际上正在借助网络抓取解决方案来帮助在其网站上获得更多列表。 抓取房地产数据不仅有助于列表，还有助于向其中添加图片，这为客户提供了一个初步的想法。

9.构建机器学习模型需要挖掘数据

进行研究实验并想要大量与某些特定关键字相关的图像，是当今许多基于 AI 的公司的日常故事。 但是让十个实习生在这方面浪费他们的技能并不是最有效的处理方式。

当您实际上可以爬网并搜索标记为这些特定关键字的图像并将它们保存在单独的文件夹中时，您为什么要手动执行此操作！ 您可以轻松地进行研究并构建训练和测试模型，而无需担心数据收集和数据质量。

10. 监控价格战

随着电子商务网站对实时价格战的加紧，如果您是一家经营 B2C 甚至 B2B 平台的企业，您需要通过参与这些价格战来参与大型游戏。 这只有通过实时跟踪您网站上的产品价格才能实现，您的竞争对手也销售这些产品。 为了促进这一点，由网络抓取提供支持的定价系统是必不可少的组成部分。

11. 股市追踪

使用网络爬虫，您的业务可以与实时股票市场跟踪完美结合。 尽管网络抓取工具已经存在，但它们不是非常可定制的，因此可以为您提供特定于您的业务线的更新和趋势的实时应用程序将非常有用，并且可以通过自动化轻松实现。

12. 追踪最新趋势

处理通讯或媒体？ 在大多数情况下，你需要有男人在地面上，但是，你不能在任何地方都有男人！ 这就是数据抓取的用武之地，它为您充当“故事收集器”，让您了解行业各个圈子的热点和正在发生的事情，以及人们在谈论什么。

13. 人工智能时代

甚至网络抓取机器人也已经过时，因为它们有一定的局限性。 他们倾向于遵循一套硬编码的规则。 但是使用智能网络爬虫将帮助您随着时间的推移获得更好、更有用的数据。 例如，最初，当它为您收集数据时，您可以训练它发现哪些数据是正确的，哪些不是。 通过这种持续的训练和测试过程，你的爬虫会变得更聪明，你的业务也会变得更聪明。