结构化 Web 中 Web Scraping 的未来 – PromptCloud

SEO 技术随着时间的推移而发展，反向链接和元标记不再是帮助公司产生更好的有机流量的唯一方法。 尽管每个人都知道谷歌根据许多因素对网站进行排名，使用复杂的算法，但在 SEO 排名中计算的所有参数都是未知的。 但是，出于 SEO 目的对结构化数据的需求已被普遍接受，您会在网络上找到许多关于此的博客。 这个谷歌页面实际上解释了谷歌如何试图更好地理解你的网页，使用它可以解析的所有结构化数据。 通过在您的网站上拥有结构化数据，您可以为 Google 留下更多线索来了解您的网站并相应地对其进行排名。 事实上，谷歌还提供了一些示例，说明您的网站数据在后端的外观。 由于谷歌是世界上最大的搜索引擎（除了中国的百度），可以肯定地说，所有网站都遵循这种结构化数据格式以获得更好的可见性是有益的。 这就是为什么网站在其页面上快速更改数据格式的原因，这将有利于 SEO 排名以及网络爬虫。

结构化数据对所有人都有好处。 即使是想要扩大规模的网站也将从结构化数据中受益，因为他们已经有了基本的数据布局可以遵循，并且后端的操作会更快，从而减少延迟和卓越的客户体验。

结构化数据带来的不同

所以到目前为止，我已经谈到了结构化数据以及 SEO 实践如何迫使网站转向它。 但是结构化数据和非结构化数据有什么区别，为什么解析结构化数据更容易，无论是用于 SEO 排名还是网络抓取？

让我们用一个例子来解释一下。 假设您是一个人们发布餐厅评论的网站。 人们对餐厅进行评分，并在您的网站上发布有关他们在不同餐厅的食物的评论。 因此，假设您有一家名为“Red Onion Restaurant”的餐厅，三个人对该餐厅进行了评分，而两个人发表了评论。 假设您以字符串的形式存储这些数据-

“红洋葱餐厅 | 平均评分- 3.5 星| 3 | “好食物，太拥挤了” | “面条很棒。”

所以你看到这是一个单一的字符串或一个句子，谷歌将为 SEO 解析，或者可能是为了提取数据而抓取。 您可以理解，此字符串可能会有所不同，具体取决于某些餐厅的位置和价格范围等额外详细信息。 在这种情况下，提取单独的元素（例如平均评分和不同的评论）可能会让人头疼，并且需要额外的计算。

现在假设同一个网站实际上已经以这种格式将这些数据存储在 JSON 对象中 -

试想一下，Google 理解数据和对网站进行排名会变得多么容易，而您抓取数据会变得多么简单。 即使某些餐厅有额外的字段（或者如果缺少其中一些字段），也可以通过简单的检查来获取可用数据。 这就是结构化数据更容易处理的方式，无论是对于人眼还是计算机。

结构化数据支持的网络抓取增长

自从人们用来剪切报纸文章或从在线博客复制粘贴以来，网络抓取一直在以惊人的速度增长。 如今，大多数网络抓取都是由处理大部分问题的自动化或半自动化智能机器人完成的。 如果遇到问题或必须接受培训以抓取新网页，则需要人工干预。 如果网络爬虫运行在大部分数据为结构化格式的网站上，则出错的可能性或人工干预的需求会大大降低，并且爬虫机器人的运行速度也会更快。

网站中没有什么比结构化数据更能帮助网络抓取。 图像和视频通常出现在网站中，甚至这些也可能被插入到随机标签中。 相反，将它们的链接作为数据 JSON 的一部分，并将它们存储在其他地方，将极大地帮助网络抓取工具区分不同形式的数据，并相应地分别抓取和存储它们。

结构化数据可以对网络抓取和信息发现产生积极影响

人们在谈论数据时忘记的一个重要因素是数据清洁度。 数据清洁非常重要，因为脏数据会降低数据本身的价值，甚至使其变得无用。 非结构化数据在被抓取、处理甚至在网站或网页之间传输时可能导致脏数据。 结构化数据减少了脏数据或重复数据的机会，因为通过为新的每个数据条目遵循单一格式，错误和问题在数据本身的入口点被标记。

网络抓取的发生方式与搜索引擎解析您的网站以对您进行排名的方式非常相似，因此两者的兴趣相互关联也就不足为奇了。 但是，无论用例如何，都必须了解为什么首选结构化数据背后的基本逻辑。 代码更改会定期发生，并且由于产品升级、新功能等原因，前端和后端计算都容易发生定期更改，但拥有标准数据格式将大大简化开发人员的工作。 当 API 的输入和输出格式保持不变时，无论两端发生什么其他变化，其他人使用它会简单得多，因为他们知道不会发生由于数据格式更改而导致的常规代码中断.

Web 抓取是结构化数据的主要受益者之一，它将获得进一步的增长，因为与解析受损数据时相比，相同的抓取机器人可以以更快的速度运行并提供更好的准确率数据。