網絡抓取 Airbnb 數據——旅遊行業參與者指南

Airbnb 成立於 2008 年，距今已有 12 年多的時間，現已成為全球最大的住宿市場。 雖然它不擁有或經營其網站上提供的任何物業或體驗，但它通過在其平台上的每次預訂中收取佣金來賺錢。 常見的房源確實包括別墅或單人臥室，但他們的網站上也列出了異國情調的住宿，例如位於風景如畫的偏遠地區的小屋和樹屋。 除了出租住宿，Airbnb 還提供“體驗”，這些體驗通常是歷史地點的導覽遊，或涵蓋數天或數週的整個計劃行程。 出租房屋的業主也各不相同。 一些人出租他們的空房間，另一些人則在 Airbnb 上建立了一個完整的公寓出租。 你很可能在 Airbnb 上買到便宜的住宿加早餐旅館，甚至可以在巴厘島買到帶游泳池的房子。 提供的最佳功能之一是無數過濾器，使用戶可以準確確定自己感興趣的住宿類型以及所需的價格範圍。 網絡抓取 Airbnb 數據可能會改變旅遊市場巨頭的遊戲規則。

Airbnb 數據——遊戲規則改變者

由於有多個過濾器和無數可用的數據點，旅行者可以在嘗試找到理想的短期住宿地點時做出明智的決定。 大多數房源的生動描述也清楚地說明了城市中的重要位置與特定房源的距離。 與最近的火車站、機場或巴士站的距離也經常被列出。 由於任何較早租用該物業的人都可以獲得透明的評論，因此更深入地挖掘也更容易。 Airbnb 還將其網站上的熱門房源（房東）標記為“超級房東”，這些通常是大多數旅行者之前體驗過的最物美價廉的住宿。 如此眾多的數據點不僅有利於那些想要預訂位置的人，也有利於任何網絡抓取 Airbnb 數據的人。 從市場研究的角度來看，包含全球任何地點的所有房源的詳細 Airbnb 數據集將非常有吸引力。

截至 2018 年，該網站已有 1.5 億用戶，儘管冠狀病毒造成了暴跌，但預計這一數字還會增長。 2020 年的預訂量為 1.93 億，與 2019 年的 2.72 億相比略有下降。截至 2019 年，其網站上的房源數量達到 700 萬。這些巨大的數字都意味著一件事——卡車裝載量任何想要分析酒店和住宿業或了解旅遊業的潛在因素和謬誤的人的數據。

Web Scraping Airbnb – 可用數據點

從包含任何產品列表的任何網站抓取數據時，您希望為每個網站抓取某些數據點。 同樣，Airbnb 也為其所有房源提供多個數據點。 一些最常見的是：

圖片
標題
地點
評分
可容納人數
臥室數量
浴室數量（私人/共用）
床位數
評論
每晚價格
關於這個地方部分
可用設施清單
不可用設施清單
家庭規則
取消政策（包括入住和退房時間）

還有其他數據點或功能可用於列表，這些數據點或功能因其優質產品而脫穎而出。 這些可以是“增強的清潔度”或“無縫入住”體驗，或“優越的地理位置”。 許多重要信息也隱藏在關於我們部分的純文本中，主機通常會解釋他或她可能會提供額外收費的附加服務。 一種這樣的奉獻是食物。 雖然 Airbnb 在其產品或功能中不包含任何種類的食物，但許多房東確實根據要求提供免費早餐或付費餐點。

網絡抓取 Airbnb 數據——主要優勢

從 Airbnb 抓取房源可以幫助您獲得大量數據，但不同的數據點可以以不同的方式使用，並有助於做出各種業務決策。 可以解決的一些關鍵問題是：

正確定價

即使您的其他一切都正確，除非您的定價符合公允，否則客戶將拒絕使用您的服務。 這是因為不同的酒店客房或住宿在每個價位都有一些特定的產品。 要了解這種相關性並找出影響價格的不同因素，需要大量數據。 使用來自 Airbnb 的“每晚成本”數據是分析住宿及其適當價格的好方法。 然後，連鎖酒店或想要出租自己空間的人甚至露營地所有者都可以使用此信息。

通過 Web Scraping Airbnb 尋找目標區域

除非您選擇正確的位置，否則設置完美的住宿可能不會吸引太多旅行者。 這可能意味著要弄清楚客人想住在哪裡。 在一個城市中，這可能靠近不同的公共交通方式或受歡迎的紀念碑或廣場。 在風景秀麗的山區，它可能是一個遠離主要道路但仍然足夠靠近市場的遙遠山坡。 現有的 Airbnb 房源及其位置可以極大地幫助了解應將哪些位置作為設立新場所的目標。

找出最需要的功能

並非所有 Airbnb 房源都提供相同的功能。 但有些在評分最高的人中很常見。 這些功能可能需要付出代價，甚至可能在更便宜和更昂貴的功能中很常見。 例如，高清潔度可能會吸引更多遊客到所有類型的住宿，而在更昂貴的住宿中，那些有游泳池的住宿可能會獲得更高的預訂量。 可以分析客戶的期望和他們對某些功能的偏好，並且可以將這些信息用於希望將人群吸引到其場所的企業。

了解客戶情緒

客戶評論是 Airbnb 上最重要的數據點之一。 也是最難分析的。 手動瀏覽它們可能會揭示很多關於客戶情緒的信息，以及是什麼讓他們開心，以及是什麼讓他們遠離某些場所。 然而，這將花費大量時間和精力。 相反，利用自然語言處理可以幫助您更快地提供結果。

尋找服務較少的目的地

世界上最受歡迎的旅遊目的地，巴黎、羅馬、倫敦或紐約，已經有成百上千的酒店和住宿提供服務。 但是，您認為印度拉達克的班公錯湖周圍或日本的日立海濱公園周圍有多少家酒店？ 機會，不會太多。 這些鮮為人知的目的地只有極少數酒店提供服務，而且這些非傳統旅遊目的地的許多地方都利用 Airbnb 為其他旅行者提供額外的空間。 通過網絡抓取 Airbnb 數據，找出您的酒店或住宿可以為哪些較新的目的地提供服務。

提供二級服務

酒店業不是獨立運作的。 它與整個旅遊業同步運作。 任何二級服務提供商都可以使用旅行和酒店列表數據。 航空公司可以使用來自 Airbnb 的數據來確定需要將哪些位置添加到他們的路線中。 旅行社可以決定城市中的哪些古蹟和地點可以提供給旅行的遊客。 網絡抓取 Airbnb 數據的可能性同樣無窮無盡。

為什麼選擇 PromptCloud？

需要從網絡上抓取數據以增強其業務決策能力的企業通常由於擔心複雜性而受到阻礙。 我們在 PromptCloud 的團隊幫助完成繁重的工作，以便我們的客戶可以專注於真正重要的事情——數據。 我們完全託管的基於雲的解決方案有助於簡化網絡抓取 Airbnb 數據和數據流集成的整個過程。

第 1 步：您向我們提供要求（網站、過濾器等）
第 2 步：我們為您提供數據（以最適合您的業務集成的格式和方式）。

我們高度可定制的實時網絡抓取服務可幫助公司決定他們想要多少數據、他們想要更新的頻率以及他們想要從哪裡獲得這些數據。 我們的按使用付費模式僅根據您使用的數據向您收費，這有助於使我們的服務對各種規模的公司都具有吸引力。 我們相信，數據是當今任何行業取得成功的關鍵，它還可以極大地造福旅遊業，並在疫情影響逐漸減弱時幫助其達到更高的高度。