为亚马逊等网站构建自定义网络爬虫

像亚马逊和沃尔玛这样的庞然大物不仅建立在伟大的想法之上，而且建立在大量数据之上。 因此，当您尝试构建自定义网络爬虫以从此类公司的网站获取数据时，它确实有意义。 但是，还需要深入了解这些公司的最佳数据实践如何帮助他们做出出色的业务决策。 根据 Invisibly 发表的这篇文章，到 2021 年，亚马逊已经占据了超过 50% 的在线零售份额。这主要是通过整合内部和外部来源的数据来实现的。

网络抓取亚马逊价格

根据 Business Insider 的一篇文章，亚马逊平均每天将商品价格更改多达 250 万次。 对于那些使用亚马逊定价数据的人来说，这将是一个障碍，因为抓取的数据需要经常更新。

另一个问题是，并非每个类别的商品在亚马逊上都有相同的布局，而且布局本身也会不时发生变化。 因此，在抓取数据时，您需要为不同类型的产品使用不同的模板，并根据亚马逊所做的更改更新现有模板。

由于抓取数据的多重挑战，无论是价格数据还是产品数据，大多建议使用像 PromptCloud 这样的 DaaS 提供商的帮助。 在本文中，我们讨论了从亚马逊抓取产品评论的有用性。 无论是评论还是您需要来自亚马逊的任何其他数据点，我们都是一站式解决方案。

亚马逊从哪里获取数据？

由于亚马逊的每项决策都基于数据，因此它需要从多个来源收集数据。 我们将讨论其中最重要的——

用户行为

从您登录亚马逊的那一刻起，它就开始跟踪您的操作。 您查看的商品，您在任何页面上停留的时间，您将鼠标移动到的位置，您一起购买的商品，您定期购买的商品等等。 除此之外，亚马逊还捕获数据，例如-

• 使用哪些银行的卡。
• 存储在每个人帐户中的地址。
• 用于访问网站/应用程序的 IP 地址、位置和设备。

亚马逊试图收集尽可能多的个人数据，以便在其网站上投放有针对性的广告。

Kindle 亮点

亚马逊于 2013 年收购了 Goodreads，并将 2500 万用户的社交网络服务与其 Kindle 平台相结合。 这意味着 Kindle 用户现在自动连接到 Goodreads 网络。 Goodreads 的一个主要特点是能够突出显示单词和句子并与他人分享。 这原来是亚马逊的一个数据矿。 Kindle 上突出显示的单词和句子现在帮助亚马逊处理数字并向 Kindle 平台上的个人推荐书籍，从而增加了收入。

亚历克斯

亚马逊销售多款由其虚拟助手 Alexa 提供支持的“Echo”设备。 Alexa 存储您使用的所有语音命令，并且在许多情况下，即使在命令结束后也可以捕获语音记录。 根据华盛顿邮报的这份报告，即使没有被调用，Alexa 也经常开始录制。 亚马逊将所有记录存储在其服务器中，并使用这些数据来训练其虚拟助手以更好地与人类互动。

亚马逊如何使用数据？

虽然我们刚刚谈到了亚马逊捕获的所有数据，但更重要的是了解它如何使用这些数据。 通过这种方式，您可以确定要使用自定义网络爬虫抓取哪些数据点，以及这些数据将帮助您解决哪些问题陈述。

供应链优化

亚马逊的主要工作是有效地处理跨地理位置的产品，以便它们始终位于最靠近最需要它们的仓库中。 一个简单的例子是亚马逊使用天气数据在预计很快会降雪的地方储存大量的铲子和除冰器。 这样的预测将意味着在运输物品上花费更少的钱和更快的交货时间。 它甚至使用称为预期运输的东西将产品运送到可能很快订购的地方。

大量推荐

就像 Netflix 一样，大数据驱动着亚马逊的推荐系统。 它确保用户下的每个订单都有尽可能多的项目。 这降低了运输成本，增加了利润并实现了交叉销售。 网站上大量的前期数据和客户行为，被用来让客户进行冲动购买。 从在您购买笔记本电脑或手机时推荐配件到告诉您哪条裤子最适合您刚刚添加到购物车的衬衫，亚马逊会像朋友推荐您购买一种产品以增加另一种产品的价值一样轻柔地推动您。

内容是关键

亚马逊销售产品，并且与任何其他卖家一样，它希望您从其网站购买更多产品。 为了复制线下商店的精髓，并确保用户不会在购买他们想要的产品后立即离开，亚马逊试图让您以多种方式滚动。 一旦您打开网站或应用程序，它就会向您显示——

• 最新产品或顶级优惠的横幅。
• 您之前可能见过但未购买的物品。
• 您的愿望清单中现在更便宜的产品。
• 可能与您相关的博客文章和产品。
• 亚马逊的最新产品线和新品牌。

这模拟了实体购买体验，并使客户对网站或应用程序产生了浓厚的兴趣。

构建自定义网络抓取引擎不是一天的工作。 在构建可以处理像亚马逊这样的网站的系统时，挑战呈指数级增长。 因此，在您接受挑战之前，您应该做好准备，或者可能拥有具有网络抓取和数据处理经验的专业人员。 如果没有这样的团队，DaaS 提供商会为您提供最好的服务。