网络抓取 Airbnb 数据——旅游行业参与者指南

Airbnb 成立于 2008 年，距今已有 12 年多的时间，现已成为全球最大的住宿市场。 虽然它不拥有或经营其网站上提供的任何物业或体验，但它通过在其平台上的每次预订中收取佣金来赚钱。 常见的房源确实包括别墅或单人卧室，但他们的网站上也列出了异国情调的住宿，例如位于风景如画的偏远地区的小屋和树屋。 除了出租住宿，Airbnb 还提供“体验”，这些体验通常是历史地点的导览游，或涵盖数天或数周的整个计划行程。 出租房屋的业主也各不相同。 一些人出租他们的空房间，另一些人则在 Airbnb 上建立了一个完整的公寓出租。 你很可能在 Airbnb 上买到便宜的住宿加早餐旅馆，甚至可以在巴厘岛买到带游泳池的房子。 提供的最佳功能之一是无数过滤器，使用户可以准确确定自己感兴趣的住宿类型以及所需的价格范围。 网络抓取 Airbnb 数据可能会改变旅游市场巨头的游戏规则。

Airbnb 数据——游戏规则改变者

由于有多个过滤器和无数可用的数据点，旅行者可以在尝试找到理想的短期住宿地点时做出明智的决定。 大多数房源的生动描述也清楚地说明了城市中的重要位置与特定房源的距离。 与最近的火车站、机场或巴士站的距离也经常被列出。 由于任何较早租用该物业的人都可以获得透明的评论，因此更深入地挖掘也更容易。 Airbnb 还将其网站上的热门房源（房东）标记为“超级房东”，这些通常是大多数旅行者之前体验过的最物美价廉的住宿。 如此众多的数据点不仅有利于那些想要预订位置的人，也有利于任何网络抓取 Airbnb 数据的人。 从市场研究的角度来看，包含全球任何地点的所有房源的详细 Airbnb 数据集将非常有吸引力。

截至 2018 年，该网站已有 1.5 亿用户，尽管冠状病毒造成了暴跌，但预计这一数字还会增长。 2020 年的预订量为 1.93 亿，与 2019 年的 2.72 亿相比略有下降。截至 2019 年，其网站上的房源数量达到 700 万。这些巨大的数字都意味着一件事——卡车装载量任何想要分析酒店和住宿业或了解旅游业的潜在因素和谬误的人的数据。

Web Scraping Airbnb – 可用数据点

从包含任何产品列表的任何网站抓取数据时，您希望为每个网站抓取某些数据点。 同样，Airbnb 也为其所有房源提供多个数据点。 一些最常见的是：

图片
标题
地点
评分
可容纳人数
卧室数量
浴室数量（私人/共用）
床位数
评论
每晚价格
关于这个地方部分
可用设施清单
不可用设施清单
家庭规则
取消政策（包括入住和退房时间）

还有其他数据点或功能可用于列表，这些数据点或功能因其优质产品而脱颖而出。 这些可以是“增强的清洁度”或“无缝入住”体验，或“优越的地理位置”。 许多重要信息也隐藏在关于我们部分的纯文本中，主机通常会解释他或她可能会提供额外收费的附加服务。 一种这样的奉献是食物。 虽然 Airbnb 在其产品或功能中不包含任何种类的食物，但许多房东确实根据要求提供免费早餐或付费餐点。

网络抓取 Airbnb 数据——主要优势

从 Airbnb 抓取房源可以帮助您获得大量数据，但不同的数据点可以以不同的方式使用，并有助于做出各种业务决策。 可以解决的一些关键问题是：

正确定价

即使您的其他一切都正确，除非您的定价符合公允，否则客户将拒绝使用您的服务。 这是因为不同的酒店客房或住宿在每个价位都有一些特定的产品。 要了解这种相关性并找出影响价格的不同因素，需要大量数据。 使用来自 Airbnb 的“每晚成本”数据是分析住宿及其适当价格的好方法。 然后，连锁酒店或想要出租自己空间的人甚至露营地所有者都可以使用此信息。

通过 Web Scraping Airbnb 寻找目标区域

除非您选择正确的位置，否则设置完美的住宿可能不会吸引太多旅行者。 这可能意味着要弄清楚客人想住在哪里。 在一个城市中，这可能靠近不同的公共交通方式或受欢迎的纪念碑或广场。 在风景秀丽的山区，它可能是一个远离主要道路但仍然足够靠近市场的遥远山坡。 现有的 Airbnb 房源及其位置可以极大地帮助了解应将哪些位置作为设立新场所的目标。

找出最需要的功能

并非所有 Airbnb 房源都提供相同的功能。 但有些在评分最高的人中很常见。 这些功能可能需要付出代价，甚至可能在更便宜和更昂贵的功能中很常见。 例如，高清洁度可能会吸引更多游客到所有类型的住宿，而在更昂贵的住宿中，那些有游泳池的住宿可能会获得更高的预订量。 可以分析客户的期望和他们对某些功能的偏好，并且可以将这些信息用于希望将人群吸引到其场所的企业。

了解客户情绪

客户评论是 Airbnb 上最重要的数据点之一。 也是最难分析的。 手动浏览它们可能会揭示很多关于客户情绪的信息，以及是什么让他们开心，以及是什么让他们远离某些场所。 然而，这将花费大量时间和精力。 相反，利用自然语言处理可以帮助您更快地提供结果。

寻找服务较少的目的地

世界上最受欢迎的旅游目的地，巴黎、罗马、伦敦或纽约，已经有成百上千的酒店和住宿提供服务。 但是，您认为印度拉达克的班公错湖周围或日本的日立海滨公园周围有多少家酒店？ 机会，不会太多。 这些鲜为人知的目的地只有极少数酒店提供服务，而且这些非传统旅游目的地的许多地方都利用 Airbnb 为其他旅行者提供额外的空间。 通过网络抓取 Airbnb 数据，找出您的酒店或住宿可以为哪些较新的目的地提供服务。

提供二级服务

酒店业不是独立运作的。 它与整个旅游业同步运作。 任何二级服务提供商都可以使用旅行和酒店列表数据。 航空公司可以使用来自 Airbnb 的数据来确定需要将哪些位置添加到他们的路线中。 旅行社可以决定城市中的哪些古迹和地点可以提供给旅行的游客。 网络抓取 Airbnb 数据的可能性同样无穷无尽。

为什么选择 PromptCloud？

需要从网络上抓取数据以增强其业务决策能力的企业通常由于担心复杂性而受到阻碍。 我们在 PromptCloud 的团队帮助完成繁重的工作，以便我们的客户可以专注于真正重要的事情——数据。 我们完全托管的基于云的解决方案有助于简化网络抓取 Airbnb 数据和数据流集成的整个过程。

第 1 步：您向我们提供要求（网站、过滤器等）
第 2 步：我们为您提供数据（以最适合您的业务集成的格式和方式）。

我们高度可定制的实时网络抓取服务可帮助公司决定他们想要多少数据、他们想要更新的频率以及他们想要从哪里获得这些数据。 我们的按使用付费模式仅根据您使用的数据向您收费，这有助于使我们的服务对各种规模的公司都具有吸引力。 我们相信，数据是当今任何行业取得成功的关键，它还可以极大地造福旅游业，并在疫情影响逐渐减弱时帮助其达到更高的高度。