過去十年以來網絡抓取越來越受歡迎的 13 個原因

設立新業務？ 或者計劃擴大現有的？ 不管是哪一種。 Web 抓取是提取數據以促進當今業務增長的最佳方式。 無論您從事什麼產品或服務，它將幫助您獲得有關最新競爭的寶貴見解和信息。 儘管數據抓取已經進行了相當長的一段時間，但它從未像今天這樣被大量使用或被認為是可靠的。

那麼，過去十年以來網絡抓取越來越流行的 13 個原因是什麼？

1. Web 抓取服務提供商的演變

Web 抓取服務提供商在過去幾年中發生了巨大的變化。 憑藉其高端資源和技術專長，他們可以幫助您獲取對您的業務重要且相關的數據。

2.分析師不可或缺

如果您需要分析數據以了解趨勢，例如，哪個產品在哪個年齡段更受歡迎，您可以讓網絡抓取服務提供商幫助您收集有助於您進行此類分析的數據。 這不僅可以幫助您分析數據，還可以幫助您做出有見地的決定。

3.數據提取速度

在這個快節奏的時代，手動抓取網頁是沒有意義的。 這將是昂貴的，容易出錯，最重要的是，會花費大量時間。 事實上，隨著數據的增長速度，網絡爬蟲在一天內可以抓取的數據與一個人一年內可以抓取的數據一樣多。 此外，無需擔心任何疲勞。 您可以始終保持服務器正常運行並運行網絡爬蟲。

4. 數據準確性

在網絡爬蟲的情況下，數據是您獲得的產品。 這是您將用來發展業務的數據。 如果數據包含錯誤，您將面臨劣質數據的憤怒。 但是，今天，如果您使用良好的網絡抓取服務，您可以指望最高的準確度水平。

5.品牌監控

今天，差評甚至可以迫使公司倒閉。 無論您是航空公司還是銷售寵物食品，都沒有關係。 一條錯誤的推文，一條名人的差評，你就完蛋了。 或許除了廣告之外，您還需要確定公眾對您、您的公司、您的服務等的看法。 你需要找出自己的弱點並努力改進它們。

最好的方法是從評論網站或評論頁面收集數據，無論是 Twitter、Instagram，還是銷售您產品的電子商務門戶網站。 您甚至可以爬取媒體網站以檢查您的公司是否出現在任何故事中，無論是正面的還是負面的。 可以通過利用數據抓取來保持良好的公眾認知，這是實現這一目標的新方法。

6. 商業信息

將銷售、營銷和產品等部門分開。 您是否上網獲取競爭對手的詳細信息？ 檢查他們的價格？ 他們網站上的最新促銷策略和橫幅？ 還是他們贏得一百萬個讚的新公關活動？ 不再。 讓數據為您工作，使用網絡爬蟲收集數據，並開始將這些數據轉換為決策解決方案，以推動您的業務向前發展。

7. 數據增強

你有一個龐大的數據庫，但有些不對勁。 您可以藉助網站抓取服務來幫助完成您的數據庫，而不是將您的整個數據標記為無效。 這雖然看起來很小，但可以帶來巨大的變化。

當您嘗試獲取某些特定數據集時，您知道一列的值而其餘列的值是空白的，網站抓取工具確實很有幫助。 例如，您需要比較十輛汽車，但您所擁有的只是它們的名稱和型號。 因此，您實際上可以記下需要與之進行比較的參數，並讓網站抓取工具幫助您為所有十輛汽車填寫這些參數。

8. 房地產上市

收集有關您所在城市列出的每一處房產的信息並非易事。 正是出於這個原因，許多公司實際上正在藉助網絡抓取解決方案來幫助在其網站上獲得更多列表。 抓取房地產數據不僅有助於列表，還有助於向其中添加圖片，這為客戶提供了一個初步的想法。

9.構建機器學習模型需要挖掘數據

進行研究實驗並想要大量與某些特定關鍵字相關的圖像，是當今許多基於 AI 的公司的日常故事。 但是讓十個實習生在這方面浪費他們的技能並不是最有效的處理方式。

當您實際上可以爬網並蒐索標記為這些特定關鍵字的圖像並將它們保存在單獨的文件夾中時，您為什麼要手動執行此操作！ 您可以輕鬆地進行研究並構建訓練和測試模型，而無需擔心數據收集和數據質量。

10. 監控價格戰

隨著電子商務網站對實時價格戰的加緊，如果您是一家經營 B2C 甚至 B2B 平台的企業，您需要通過參與這些價格戰來參與大型遊戲。 這只有通過實時跟踪您網站上的產品價格才能實現，您的競爭對手也銷售這些產品。 為了促進這一點，由網絡抓取提供支持的定價系統是必不可少的組成部分。

11. 股市追踪

使用網絡爬蟲，您的業務可以與實時股票市場跟踪完美結合。 儘管網絡抓取工具已經存在，但它們不是非常可定制的，因此可以為您提供特定於您的業務線的更新和趨勢的實時應用程序將非常有幫助，並且可以通過自動化輕鬆實現。

12. 追踪最新趨勢

處理通訊或媒體？ 在大多數情況下，你需要有男人在地面上，但是，你不能在任何地方都有男人！ 這就是數據抓取的用武之地，它為您充當“故事收集器”，讓您了解行業各個圈子的熱點和正在發生的事情，以及人們在談論什麼。

13. 人工智能時代

甚至網絡抓取機器人也已經過時，因為它們有一定的局限性。 他們傾向於遵循一套硬編碼的規則。 但是使用智能網絡爬蟲將幫助您隨著時間的推移獲得更好、更有用的數據。 例如，最初，當它為您收集數據時，您可以訓練它發現哪些數據是正確的，哪些不是。 通過這種持續的訓練和測試過程，你的爬蟲會變得更聰明，你的業務也會變得更聰明。