如何爬取 Steam 游戏商店

从 Steam 游戏商店抓取视频游戏数据

博客很棒，但如果你没有最新的内容，博客还有什么用呢？ 如果您经营游戏博客，或者您是游戏狂热者，或者您只想了解游戏世界的最新消息，那么您绝对可以从 Steam 游戏商店抓取数据。 但是等等，这篇关于网络抓取视频游戏数据的文章不仅适用于博客所有者，也适用于游戏零售商，或任何销售游戏商品或以任何方式参与视频游戏世界的在线网站。

为什么要抓取 Steam 游戏商店？

询问任何游戏玩家他从哪里购买了他的最新游戏，他很可能会告诉你“Steam”。 Steam 之于游戏就像亚马逊之于电子商务。 Steam 是众所周知的商业世界视频游戏的数字分发平台，但实际上，它远不止于此。 它是游戏玩家的社交网站。

游戏通常在 Steam 上发布时仍处于 Beta 阶段，通过这种方式，游戏开发者可以从游戏玩家那里获得实时反馈。 然后在正式发布之前将反馈再次纳入游戏。 其中一款游戏是 PUBG （Player Unknown's BattleGround），它已在 Steam 上推出并可用。

Steam 已经存在一段时间了，如今它在全球游戏销售中占据了相当大的份额。 Steam 的一些最大好处是它可以防止盗版并帮助人们将在线游戏联系在一起——这些游戏是当今最流行的游戏。 因此，我们将讨论从博客所有者到广告代理机构，从博客所有者到广告代理机构，抓取的游戏数据可以通过哪些不同方式使人们受益。

使用从 Steam 抓取的 Web 数据升级您的游戏博客

如果您正在撰写游戏博客，那么没有更好的网站可以从Steam上抓取内容。 从 Steam，您将能够随时抓取最流行游戏的详细信息。 这将为您提供许多可以撰写的主题。 您可以抓取有关这些游戏的最受欢迎的评论，这将为您提供更多弹药。

假设有人谈到了某些绝对应该纳入特定游戏地图的更改，并且您看到许多其他人重申了相同的要求，您可以写一篇关于该游戏地图中的缺陷的文章，甚至提供一些来自顶级用户的评论。 您可以通过民意调查跟进并在各种社交媒体平台上分享链接。 通过这种方式，您可以间接使用 Steam 数据吸引更多人访问您的博客。

Steam 经常举行大量销售活动，在此期间，它以甚至一半的价格出售热门游戏。 好吧，他们不必开实体店就可以将游戏带给您。 他们需要做的就是在他们的服务器上托管游戏。 您可以随时下载并通过连接到 Steam 来播放它。 这样 Steam 可以省钱，您也一样。

但是，steam 不会每天在其他网站（如电子商务网站）上宣传哪些书名在售（因为做广告要花钱）。 因此，如果您可以定期从 Steam 抓取数据并保持更新的 Steam 上正在以巨大折扣出售的游戏列表，那么消息就会流传开来，很快游戏玩家就会每天检查您的网站，以确保他们获得最优惠的价格。

甚至 Steam 中的特卖也有不同的类别，例如周末特卖、当月特卖、当日特卖等等。 您可以为交易使用相同或相似的类别名称，并在您的网站上显示它们的链接。 您还可以从 Steam 上抓取最热门的话题并在您的网站上进行讨论，同时每月为最活跃的参与者提供免费游戏。 这将进一步增加您网站的自然流量。

网页抓取 Steam 商店数据如何帮助游戏零售商？

很大一部分游戏仍然从在线零售商和实体店购买（超过 Steam 销售额的 3-4 倍）。 对他们来说，保持库存和销售游戏是有成本的。 因此，匹配最低的蒸汽价格可能被证明是不可能的。 但是，必须记住，Steam 的优惠会随着时间而变化，而且他们绝不会为所有游戏提供折扣。

因此，通过抓取有关哪些游戏在 Steam 上销售的数据，您可以尝试尽可能匹配价格并宣传诸如“现在以低于 Steam 的价格销售！”，或销售当前不打折的游戏，以及用同样的广告卖那些游戏！ 听起来不错？

好吧，这还不是全部。 如果您是游戏零售商，您还可以抓取数据以查找最热门的游戏，从而更改您的库存。 这将有助于使您的成本低于平时，并且通过这种方式，您还可以为客户提供更高的折扣。

更新游戏信息的最佳来源

Steam 为游戏开发者提供易于使用的API，以便他们可以轻松地连接到他们的玩家并为他们提供补丁或游戏设置信息，或者在崩溃时帮助他们。 因此，爬取数据以获取最新信息（无论是关于补丁、提示和技巧，还是游戏设置优化）的最佳位置是 Steam！

举办游戏比赛作为一种广告方式

这些天来，世界各地都在举办游戏比赛，大公司都在支持他们，以便让他们的品牌有更多的曝光率。 从波音到英伟达，许多公司都在举办锦标赛，人们在最新的游戏中竞争。

如果您是一家科技公司或与游戏有某种关联，您可以举办游戏比赛或锦标赛，以获得即时的公众曝光度和知名度。 如需帮助，您可以从 Steam 中抓取数据，以决定在哪个游戏上举办比赛，甚至邀请哪些顶级玩家作为首席嘉宾。

我们可以使用 Web Scrap Steam 数据构建推荐引擎吗？

推荐引擎根据人们以前的购买或偏好向他们推荐产品。 虽然这个想法有点牵强，但理论上还是很简单的，如果能从 Steam 上爬取足够多的数据，来了解什么样的人喜欢什么样的游戏，那么构建推荐引擎就很容易了。

例如，如果一个人喜欢游戏 A 和 B，那么如果您可以轻松预测他肯定会喜欢游戏 C，那么通过这种方式，您可以通过问他们 5-10 个问题来推荐人们的游戏。

但是我们如何抓取数据？

Steam 有一个复杂的网页，它有多个带有多个链接的页面，包含不同格式的数据。 从 Steam 中抓取 Web 数据并非易事，除非您拥有一支由 Python 和 R 专家组成的团队，他们之前曾从事数据抓取工作，否则我建议您不要接受挑战。

在这种情况下，如果您转而求助于像 PromptCloud 这样的网络抓取服务提供商，您可以了解您的需求，他们可以从 Steam 中提取这些特定数据并以合适的即插即用格式。